기술금융은 금융당국이 금융산업 선진화, 중소기업발전을 위해 강력한 정책적 의지를 가지고 도입하여 시행하고 있는 분야이다. 이러한 배경으로 은행의 자체적인 기술평 가가 2016년 9월부터 시행되었다. 기술우수기업은 기술평가과정에서 산출된 높은 기술등급으로 기존 신용등급이 상향되게 되며, 결과적으로 높아진 신용등급만큼 금융거래시 혜택을 받게 된다. 분석대상은 KEB하나은행이 2016년 9월부터 2017년 하반기까지 수행한 기술평가 대상 2,719개 업체를 분석하였다. 2016년 하반기 수행된 406개 업체에 대한 기술력평가 예비 연구에서 기존 신용등급과 산출된 기술등급을 결합한 결과, J58‘출판업‘의 기술신용등급은 신용등급대비 1.05등급 상향되어 상향정도가 가장 높았으며, C10‘식료품 제조업‘이 두 번째로 상향정도가 높았다. 이로써 기술력평가를 통한 수혜업종을 가려낼 수 있었으며, 업종별 기술 평가의 유용성을 확인할 수 있었다. 이에, 전체 수행기간동안 평가된 2,719개 업체에 대하여 기술력, 업력, 성장유망업종별 분석을 수행하였다. 분석결과 기술력 T-4이상 등급 업체들의 신용등급 상향정도가 가장 높았으며 5년 기준 업력에 따른 기술력평가의 유효성은 미미한 것으로 파악되었다. 정책지원의 효율성차원에서 지정된 성장유망업종에 해당하는 업체들을 대상으로 분석한 결과 일반기업대비 신용등급의 상향정도가 높아 성장유망업종 지원의 유용성을 확인할 수 있었다. 향후, 은행의 업체 발굴 또는 당국의 정책수립시에 T-4이상의 기술력 우수기업, 성장유망 업종에 집중하면 자금지원 효과를 극대화할 수 있을 것으로 판단된다.

2014년, 금융위원회는 기술신용평가기관(TCB, Tech Credit Bureaus)을 지정 하여 기술신용평가서를 발급하게 하였고 현재까지 5개의 기술신용평가기관과 금융위원회 권고, 레벨 4에 진입한 KEB하나은행, 국민은행, 우리은행, 신한은행 등에서 기술신용평가서 를 발급하고 있다. 한편, KEB하나은행의 기술평가모델은 25개의 세부평가항목으로 구성되 어 있으며, 이러한 항목등급이 가중 결합되어 기술등급이 산출, 기술등급은 신용등급과 결 합하여 최종적으로 기술신용등급이 산출된다. 본 연구에서는 KEB하나은행에서 2016년 하 반기에 자체발급한 406건의 기술평가결과를 분석하였으며, 경영주 동업종 근무년수, 기술개 발전담부서 보유여부, 기술인력, 연구개발투자금액, 인증수, 특허수를 기반으로 지표간의 상 관분석 및 기술등급과의 영향력을 분석하였다. 분석결과에 의하면, 기술개발전담부서, 특허 수, 연구개발투자금액 등의 정량적지표가 기업 기술등급에 상당한 영향을 끼치는 것으로 나타났으며, 특히, 기술개발전담부서 보유여부는 기술등급과 가장 높은 상관관계를 나타내고 있음을 나타냈다.

본 논문은 신용보증기금에서 수행하는 경영컨설팅이 고객만족과 고객이 컨설팅에 대한 지속적 이용의도와 추천의도에 미치는 영향을 알아보고자 경영컨설팅의 4가지 평가요인들을 추출하고 그들 사이의 인과관계에 대하여 분석을 진행하였다.

Most researches on the corporate credit rating are generally classified into the area of bankruptcy prediction and bond rating. The studies on bankruptcy prediction have focused on improving the performance in binary classification problem, since the criterion variable is categorical, bankrupt or non-bankrupt. The other studies on bond rating have predicted the credit ratings, which was already evaluated by bond rating experts. The financial institute, however, should perform effective loan evaluation and risk management by employing the corporate credit rating model, which is able to determine the credit of corporations. Therefore, in this study we present a medium sized corporate credit rating system by using Artificial Neural Network(ANN) and Analytical Hierarchy Process(AHP). Also, we developed AHP model for credit rating using non-financial information. For the purpose of completed credit rating model, we integrated the ANN and AHP model using both financial information and non-financial information. Finally, the credit ratings of each firm are assigned by the proposed method.

The purpose of this study is to analyse whether the capability assesment index to perform services as well as creditratings for the governmental procurement bidding influence earnings management behaviour using discretionary accrualsand real earnings management in the construction waste disposal industry. For this study, out of the 530 population(interimdisposal service companies for construction waste) across the country, the final sample of 144 companies is selected foran analysis period of six years, starting from 2008 to 2013. The modified Jones model (1995) is used to measure earningsmanagement and the Kothari et al. model (2005) reflecting return on total assets (ROA) is also applied to produce thediscretionary accruals. In addition, earnings management through real activities is measured by the model developed byRoychowdhury (2006) and the method developed by Cohen et al. (2008) is adopted to calculate the measurement ofintegration of real earnings management. Overall, our empirical results of the analysis show that the capability assessmentindex to perform services as well as credit ratings significantly influence earnings management behaviour in theconstruction waste disposal industry. First, the managers of companies having higher assessment index report increasedprofits through adjusting both discretionary accruals and real earings management. Second, the managers of speculativeenterprises which rank lower credit ratings use higher income-increasing discretionary accruals. These research findingsimply that the regulatory authorities should properly consider the earnings management behavior of the construction wastedisposal service industry in setting the qualification standards for the governmental procurement bidding. The usefulnessof this study results can be highlighted by alerting the industry managers that improper earnings management practicesnot only decrease the successful bidding chances of the companies involved but also deteriorate long-term firm valuesin the market.