중국상장기업의 부실예측모형에 관한 실증연구

Empirical Research on Financial Distress Forecast Model of Chinese Listed Companies

[연구목적] 2018년에 시작된 미중 무역전쟁, 2020년 초의 코로나 19 등은 중국기업의 수출에 큰 타격을 주었다. 이로 인해 기업의 경영리스크와 재무리스크가 커지면서 많은 기업들이 상장폐지 위험에 직면해 있다. 본 연구는 재무지표와 비재무지표를 통해 중국상장기업의 부실예측모형의 정확도를 측정하는데 목적이 있다. [연구방법] 본 연구는 2019년 후선 A증시에 상장한 66개 부실기업과 66개 정상기업을 대상으로 재무지표 14개와 비재무지표 9개를 선정하여 2018년 기업자료를 바탕으로 로지스틱회귀분석으로 실시하여, 부실예측을 실시하였다. 특히, 부실예측은비재무지표만을 활용한 <모형1>, 재무지표만을 활용한 <모형2>, 재무와 비재무지표를 결합한 <모형3>으로 구성하였다. [연구결과] 분석결과, <모형1>에서는 지분집중도, 감사의견적정이 유의한 것으로나타났으며, <모형2>는 유동비율, 이자보상배율, 자기자본이익률, 경영자본회전율등 변수들이 유의한 것으로 나타났다. <모형3>에서는 지분집중도, 감사의견적정과자기자본이익률이 유의한 것으로 나타났다. 특히 감사의견적정과 자기자본이익률변수는 모두 모형에서 유의한 것으로 나타나 기업부실예측의 중요한 변수로 판단된다. [연구의 시사점] 재무지표만으로 부실예측모형을 구축하는 것보다 비재무지표를함께 포함시켜 예측하는 것이 높은 예측력을 보였다. 따라서 기업의 효과적인 리스크관리 및 통제를 위한 리스크조기예측모형으로써의 활용을 기대한다.

[Purpose] The Sino-US trade friction which began in 2018 and the COVID- 19 in early 2020 have taken a heavy toll on the exports of Chinese companies. The purpose of this study is to measure the accuracy of the Financial Distress Prediction Model of Chinese listed companies through financial and non- financial indicators. [Methodology] This study takes 66 ST companies and 66 non-ST companies among the Shanghai and Shenzhen A-share listed companies in 2019 as the research objects, selects 14 financial indicators and 9 non-financial indicator variables. Based on 2018 corporate data, and uses the logistics regression analysis method to establish three forecasting models. [Findings] The results show that in <Model 1>, equity concentration and audit opinion are more significant, while in <Model 2>, variables such as current ratio, interest coverage ratio, return on equity, and operating capital turnover rate are also more significant. In <Model 3>, equity concentration, audit opinions and return on equity are significant. In particular, the audit opinion and the return on equity variables are judged as important variables. [Implications] Compared with only using financial indicators to build a financial distress forecast model, combination of finance and non-financial indicators shows a higher forecasting ability. Therefore, for effective risk management and control of enterprises, it is expected to be used as a risk early prediction model.