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SOHO Bankruptcy Prediction Using Modified Bagging Predictors
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Seung Hyuk Kim (SQ Technology)
Jong Woo Kim (School of Business, Hanyang University)
Vol. 13, No. 2, Page: 15 ~ 26
Keywords
Bankruptcy Prediction, Data Mining, Bagging Predictors, Decision Tree Induction
Abstract
In this study, a SOHO (Small Office Home Office) bankruptcy prediction model is proposed using Modified Bagging Predictors which is modification of traditional Bagging Predictors. There have been several studies on bankruptcy prediction for large and middle size companies. However, little studies have been done for SOHOs. In commercial banks, loan approval processes for SOHOs are usually less structured than those for large and middle size companies, and largely depend on partial information such as credit scores. In this study, we use a real SOHO loan approval data set of a Korean bank. First, decision tree induction techniques and artificial neural networks are applied to the data set, and the results are not satisfactory. Bagging Predictors which has been not previously applied for bankruptcy prediction and Modified Bagging Predictors which is proposed in this paper are applied to the data set. The experimental results show that Modified Bagging Predictors provides better performance than decision tree inductions techniques, artificial neural networks, and Bagging Predictors.
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Modified Bagging Predictors를 이용한 SOHO 부도 예측
김승혁 (에스큐테크놀리지)
김종우 (한양대학교 경영대학 경영학부)
Abstract
본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기업부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO만의 기업부도 예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출 심사 시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 아직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것이 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 인한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제국내은행의 SOHO 대출 데이터 집합이 사용되었다. 먼저, 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이끌어내지 못하여, 기존 기업부도 예측 모델 연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과, SOHO 부도 예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors가 인공신경망과 Bagging Predictors 등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다.
Cite this article
JIIS Style
Kim, S. H., and J. W. Kim, "SOHO Bankruptcy Prediction Using Modified Bagging Predictors ", Journal of Intelligence and Information Systems, Vol. 13, No. 2 (2007), 15~26.

IEEE Style
Seung Hyuk Kim, and Jong Woo Kim, "SOHO Bankruptcy Prediction Using Modified Bagging Predictors ", Journal of Intelligence and Information Systems, vol. 13, no. 2, pp. 15~26, 2007.

ACM Style
Kim, S. H., and Kim, J. W., 2007. SOHO Bankruptcy Prediction Using Modified Bagging Predictors . Journal of Intelligence and Information Systems. 13, 2, 15--26.
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