새마을금고(이하“금고”라 약칭함)는 대표적 서민금융기관으로서 지역 밀착경영을 통해 성장 발전해 왔으나 최근의 금융환경변화는 새마을금고의 지속가능 경영에 있어서 그 어느 때 보다도 강력한 경쟁력이 요구되고 있다. 금고가 위기를 극복하고 급변하는 금융환경 속에서 살아남기 위해서는 금고 내부에 존재하는 비효율적인 부실요소를 밝혀내어 이를 제거하고 개선하려는 노력이 이루어 져야 할 것이다. 따라서 부실을 사전에 예측하고 부실여부를 객관화하기 위한 부실예측모형을 도출하고 도출된 모형의 예측력과 유용성을 검증하였다. 이를 위해 표본금고 300개를 선정하여 이중 2008년 말 현재 경영실태평가(CAMEL평가)에 따라 부실금고로 분류된 60개의 금고와 우량금고로 분류된 금고 46개를 대상으로 2005년~2008년 기간 동안 주요 재무비율을 이용한 판별분석을 실시하여 부실예측모형을 도출하였다. 도출된 모형을 이용하여 194개 검증용 표본에 대하여 모형의 예측력을 검증한 결과 첫째, 총 19개 재무특성변수 중 부실예측에 유용한 변수는 총 6개 변수로 이들 변수들 가운데 금고의 부실여부 판별에는 안정성 및 유동성, 수익성, 자산규모, 활동성 지표들이 유용한 것으로 나타났다. 둘째, 판별함수에서 채택된 변수들이 안정성 및 수익성, 자산규모 위주의 변수들로 나타난 반면 과거에 평가모형이나 부실예측모형에 다수 선택된 성장성 관련 재무특성변수들이 포함되지 않았다는 것은 금융위기이후 성장성 보다는 안정성과 수익성 및 대형화가 부실화 여부를 판단하는 주요 변수가 되고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 부실예측모형의 분석용 표본 예측력은 우량금고의 경우 -4년에 82.6%, -3년에 89.1%, -2년에 89.1%, -1년에 93.4%로 예측하여 예측년도에 가까워질수록 높게 나타났고, 부실금고를 정확하게 예측할 확률은 -4년도에 90.0%, -3년도에는 88.3%, -2년도에는 95.0%, -1년도에도 95.0%로 예측년도에 가까워 질수록 높게 나타났으며 우량금고 예측보다 부실금고의 예측평균이 더 높게 나타났다. 예측기간이 짧아질수록 부실금고와 우량금고의 예측력이 높아지는 것은 표본 기간 동안 금고의 경영실적이 좋아지면서 부실금고와 우량금고 구분이 명확해져 모든 예측력의 결과를 일정하게 잘 나타내 주고 있다고 판단 된다. 넷째, 전체적으로 분석용 표본의 예측력은 92.1%로 나타났으며 검증용 표본에 의한 평균 부실예측모형의 예측력이 81.0%로 나타났다. 따라서 본 연구의 모형이 금고 부실에 대한 조기예측 및 건전경영을 기대하는 금융 감독 당국에도 유용한 지표가 될 것이며, 이론적 근거를 제공하는데 유용한 연구가 될 것 이다.

To predict the bankruptcy of Saemaeul Kumko (“Kumko”) and objectively determine its bankruptcy, a model of bankruptcy prediction was developed, and the predictive power and utility of the model were verified. For the purpose of the study, 300 sample kumkos were selected. They were then divided into 60 kumkos, which had been classified as bankrupt kumko, and 46 kumkos classified as blue chip, according to the CAMELS rating (assessment of the kumko’s management condition) conducted at the end of 2008. Then, a discriminant analysis was carried out to come up with the prediction model, using the major financial ratios from 2005 to 2008. Using the model, the results of testing the predictive power of the model regarding 194 samples are as follows: First, among the 19 financial variables, 6 were considered useful in bankruptcy prediction, among which such indicators as stability, liquidity, profitability, asset size, and activity were found to be useful in discriminating the bankruptcy of a kumko. Second, while variables based on stability, profitability, and asset size were adopted from the discriminant function, growth-related financial variables were not included even though they used to be selected for an assessment model or a model of bankruptcy prediction. This showed that since the financial crisis, stability, liquidity, and super-sizing have been critical factors in determining whether a kumko is bankrupt or not. Third, As for the predictive power of testing samples in the model, the predictive of power of the Good kumko appeared higher towards the year of prediction (Y): 82.6% in the Y-4 year, 89.1% inY-3, 89.1% in Y-2, and 93.4% in Y-1. The percentage of accurate prediction of bankruptcy also became higher towards the year of prediction with 90.0% in Y-4, 88.3% in Y-3, 95.0% in Y-2, and 95.0% in Y-1. The average prediction of the bankrupt kumkos was higher than that of the Good kumko ones. The predictive power of the blue-chip kumko was higher as the prediction period became shorter, because the kumko’s business results improved during the sampling period, yielding a clear distinction between the bankrupt and Good kumko and, in turn, the consistent results of the predictive power of all the kumkos. Fourth, the entire predictive power of the analysis sample was 92.1%, and that of the average bankruptcy prediction model was 81.0%. Therefore, this model will be a useful indicator for the financial authorities if they look forward to early predictions of bank bankruptcy and sound management. Additionally, this study will help provide theoretical foundations