본 논문에서는 파산 예측 연구에 사용되는 다양한 데이터 세트를 분류하고, 데이터 세트의 품질 및 정보성을 평가하는 지표를 제시하여 연구자들이 가장 적합한 데이터 세트를 선택할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
While numerous studies focus on improving bankruptcy prediction models, the effectiveness of these models heavily relies on the quality and informativeness of the datasets used. This paper introduces a taxonomy of datasets for bankruptcy research, analyzes their characteristics, and proposes metrics to evaluate their quality and informativeness.