• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.3768-3774
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• 2009

본 연구에서는 중소기업진흥공단이 보유하고 있는 중소기업의 정책자금 대출신청자료를 활용해서 정책자금 대출심사 시에 연성정보와 경성정보를 어느 정도 활용되고 있는지에 대해서 분석하였다. 실증분석에 사용되는 주요데이터는 2004년 이후 중소기업진흥공단에서 정책자금 지원기업에 대한 심사 시에 사용하는 기업의 재무자료 및 비재무자료 관련 데이터이다. 본 연구에서는 비재무 정보를 연성정보(soft information)로 간주하였다. 정책자금 대출심사시에 사용되는 신용정보, 연성정보, 재무정보 등의 상대적 중요성을 로짓모형을 통해 살펴본 결과, 신용정보의 추정값이 가장 크며, 그 다음으로 연성정보, 재무정보의 추정값은 가장 작다. 대출심사에 있어서 신용정보의 추정값이 상대적으로 가장 큰 것은 중진공에서 최종적인 대출승인 여부를 재무정보와 비재무(연성)정보의 결합인 신용정보를 토대로 결정하기 때문에 나타난 당연한 결과라고 봐야한다. 그리고 신용정보의 구성요소인 재무정보와 연성정보의 상대적 중요성을 살펴보면, 상대적으로 연성정보가 대출결정여부에 더 결정적으로 기여하고 있다고 할 수 있다. 이는 중진공의 정책자금을 신청하는 중소기업의 대부분은 영세한 기업이어서 재무제표 정보의 신빙성이 낮은 반면, 상대적으로 재무정보 외의 정보들이 기업평가에 더 많은 중요성을 가지고 있기 때문이다. 결론적으로, 재무정보와 연성정보의 결합인 신용정보가 대출결정에 결정적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 그러나 연성정보와 재무정보를 비교해 보면, 연성정보가 대출결정에 더 많은 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 그리고 대출심사 시, 기업의 지역별 특성을 나타내는 변수들의 중요성은 없어졌다고 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.183-190
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• 2011

주택담보 가계 대출은 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 가계대출 결정요인이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 주택담보 가계 대출에 관련된 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 가계대출에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7 그룹(6개 광역시(부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산) 및 서울)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2007년 1월부터 2010년 9월 까지 자료를 이용하였고. 주택담보 가계 대출액을 종속변수로 설정하고 소비자물가지수, 실업률, 가구당 월평균가계소득, 보건의료비 지출률, 종합주가지수, 일반은행 가계 대출연체율을 설명(독립)변수로 투입하였다. 주택담보 가계 대출 요인을 추정한 결과 소비자물가지수와 실업률은 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변인으로 나타나고 보건 의료비 지출률은 음(-)의 영향을 나타내는 유의적인 변인으로 나타났다. 그러나 가구당월평균 가계소득액, 종합주가지수와 일반은행 가계대출 연체율은 비유의적인 변인으로 나타나 주택담보 가계 대출에는 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.1-7
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• 2021

본 연구는 주택담보대출이 은행 재무건전성에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 금융위기 전후하여 주택담보대출이 은행의 재무건전성에 미치는 영향이 차이가 있는지 검증하였다. 본 연구는 2007년부터 2018년 동안 국내 일반은행의 데이터를 사용하였으며, 금융감독원의 금융통계정보시스템에서 자료를 추출하였다. 표본은행은 계속해서 영업하고 있는 12개 은행을 포함하고 있으며, 금융위기 전후에 13년 간의 패널 데이터를 사용하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주택담보대출비율의 추정계수가 은행의 BIS 자기자본비율과 유의적인 음(-)의 관계를 보이고 있다. 또한 금융위기 이후 주택담보대출비율은 은행의 BIS 자기자본비율과 유의적인 양(+)의 영향을 미친 것으로 나타났다. 둘째, 주택담보대출비율의 추정계수가 은행의 고정이하여신비율과 유의적인 양(+)의 관계를 보인 것으로 나타났다. 또한 은행의 주택담보대출비율은 은행의 고정이하여신비율에 미치는 영향이 금융위기를 전후하여 유의적으로 변화하는 것으로 추정되었다. 본 연구는 국내은행 재무 건전성의 영향 요인으로 주택담보대출비중을 연구하였다는 점에서 기존 연구와 차별성이 보인다. 향후 국제 금융환경의 변화, 부동산 가격 하락 등 외생적 요인의 발생에 대비하여 가계대출의 건전성 개선에 더욱 많은 노력을 기울일 필요가 있을 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.295-328
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• 2018

본 연구는 빅데이터를 기반으로 도서관 아동자료의 대출현황 및 문화프로그램 참여현황을 분석함으로써 어린이청소년서비스 현황을 파악하고, 이를 토대로 개선방안을 제안하는 데 그 목적이 있다. 분석 대상 로그 데이터는 국립세종도서관에 등록된 아동자료 장서 정보, 대출 횟수 정보, 대출 이용자 정보로 구성되어 있으며, 각각 장서 정보 77,297건, 대출 횟수 정보 4,160,484건, 대출 이용자 정보 189,060건이 활용되었다. 어린이청소년서비스 현황분석은 주제별, 연령별, 거주지별 대출 현황 분석 및 문화프로그램 연계 분석 등 다각도로 진행되었다. 분석 결과를 토대로 장서, 이용자, 거주지 측면에서 국립세종도서관의 어린이청소년서비스 개선방안을 제안하였다. 본 연구는 빅데이터 분석 기법을 통해 어린이청소년서비스 현황을 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있으며, 어린이청소년서비스 운영 방안 수립을 위한 의사결정의 기초자료로서 활용되기를 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제4권2호
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• pp.361-376
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• 2002

본 논문은 국내 은행금응기관의 신용위험관리를 보다 효율적이고 과학적으로 지원하기 위한 통합 위험관리시스템의 프레임웍을 제시한다. 즉, 담보 보증중심의 사전관리 위주의 대출관리에서 신용중심의 사후관리 위주의 대출관리로 전환되어야 함에 따라 신용평가시스템, 대출의사결정시스템, 사후관리시스템, 그리고 통합 신용위험관리시스템에 이르기까지 각 단위 시스템이 전체적으로 하나의 시스템으로 통합되어야 한다. 특히, 통합 위험관리시스템은 신용위험을 은행전체의 신용 포트폴리오의 관점에서 측정하고 분석함을 의미한다. 통합 위험관리시스템은 개별 대출기업 혹은 개별 대출에 대한 신용위험을 분석함과 동시에 이를 기초 데이터로하여 은행 전체 신용 포트폴리오의 신용위험 노출정도를 파악한다. 또한, 개별 대출기업의 신용등급 변화로 인한 은행전체 신용위험의 변화를 자동적으로 파악하고 조기 경보함으로써 은행의 총체적인 통합 신용위험관리가 가능하도록 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권4호
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• pp.455-472
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• 2022

본 연구의 목적은 도서관 이용행태를 나타내는 지표 중의 하나인 대출권수에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 분석을 위해 국가도서관통계시스템에 등록된 2015년부터 2019년까지 공공도서관 데이터를 이용하였다. 각 도서관별 변화의 형태를 이용하여 전체적인 도서관 변화를 추정하는 잠재성장모형을 적용한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 대출권수가 줄어드는 경향을 보였다. 둘째, 대출권수 감소에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 자료구입비로 나타났다. 따라서 본 연구는 도서관의 이용과 관련하여 일상적인 도서관 업무의 범위 내에서 대출권수 감소를 줄이기 위한 방법으로 자료구입비를 확대할 것을 제안한다.

• 부동산연구
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• 제28권4호
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• pp.75-88
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• 2018

본 연구는 주택담보대출 가산금리가 주택담보대출에 미치는 영향을 분석하는데 그 목적이 있다. 특히, 가산금리의 구조적 변화 여부, 구조적 변화가 존재할 경우 그에 따른 주택담보대출로의 영향을 면밀하게 분석하고자 한다. 실증분석을 위해 주택담보대출, 주택담보대출금리, COFIX금리, 가산금리를 이용하였으며, 분석기간은 2010년 12월부터 2017년 12월까지이다. 분석결과, 가산금리와 주택담보대출에 통계적으로 유의한 구조적 변화가 존재(각각 2015년 5월과 6월)하였으며 가산금리의 구조적 변화가 주택담보대출의 구조적 변화에 영향을 미친 것으로 추정된다. 가산금리는 기준금리인 COFIX금리와 대출금리인 주택담보대출금리보다 주택담보대출에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며 가산금리가 주택담보대출에 큰 부담으로 작용하는 것으로 나타났다. 대내외적으로 경제의 불확실성이 증가하고 있는 상황에서 금리인상에 대한 압력이 가중되고 있다. 이러한 환경과 여건 등을 고려해 볼 때 향후 금리인상은 불가피할 전망이다. 현재 우리나라의 경제수준에서 기준금리와 가산금리가 동시에 증가하게 된다면 가계의 대출 상환 및 이자에 대한 부담이 가중되어 경기침체로 이어질 것이 자명하다. 따라서 객관적이고 투명하지 못한 은행의 자의적인 가산금리 산정을 사전에 방지하여 금융소비자를 보호할 수 있도록 금융당국의 제도적 장치 마련이 시급하다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.207-224
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• 2018

온라인 P2P 대출(Online Peer-to-Peer Lending)이란 대출자(차입자)들이 인터넷 및 모바일 P2P 플랫폼을 통해 대출을 신청하면 P2P 플랫폼 기업이 이를 심사하고, 공개하여 불특정 다수가 자금을 빌려주고 이자를 받는 대출중개 서비스를 말한다. 국내외적으로 P2P 대출시장의 성장과 수익률에 대한 관심이 커진 상황에서 현재는 P2P 대출에 대한 안정성 측면에서 문제가 제기되고 있다. P2P 대출시장은 높은 수익률을 제공하지만 P2P 업체의 연체율과 부실률(채무불이행률)도 함께 높아지고 있는 실정이다. P2P 금융시장의 신뢰도를 높이기 위해서는 P2P 대출의 연체율과 채무불이행률을 줄이는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 세계적인 P2P 기업인 렌딩클럽(Lending Club)의 P2P 대출거래데이터베이스를 이용하여 인공지능기반의 P2P 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 구체적으로 벤치마크(benchmark) 모형으로 통계기법인 판별분석과 로지스틱 회귀분석을 이용하고, 인공지능기법으로는 신경망, CART, 그리고 C5.0을 이용하여 P2P 대출거래의 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 연구결과, P2P 대출거래의 채무불이행 예측을 위해 우선 고려해야 할 변수는 대출이자율이며, 중요도 3순위에 가장 많이 언급된 대출금액과 총부채상환비율도 고려해야 할 요인으로 추출되었다. 전통적인 통계기법보다는 인공지능기법의 예측성과가 더 좋은 것으로 나타났으며, 신경망의 경우 모든 데이터 셋에서 오분류율이 가장 낮은 예측모형으로 나타났다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.727-730
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• 2009

국내일반은행 연체율은 그룹(대출형태)별로 다양한 원인에 의해서 연체율 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 연체율의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터 모형를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 연체율에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 3 그룹(기업대출, 가계대출, 신용카드 대출)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 6월까지의 자료를 이용하였고. 국내은행 연체율을 종속변수로 설정하고 소비자물가지수, 종합주가지수, 환율, 동행(경기)종합지수, 국민주택채권, 고용률을 독립 변수로 투입하였다. 국내일반은행 연체율 요인을 추정한 결과 소비자물가지수는 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변수로 나타나고 동행(경기)종합지수와 종합주가지수는 음(-)의 영행을 나타내는 유의적인 변수이지만 환율, 국민주택채권 그리고 고용률은 각각 유의적인 음(-)의 영행을 나타내는 비유의적인 변수로서 연체율에 큰 영향으로 주지는 않은 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.411-420
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• 2015

본 연구는 최근 급격하게 상승하는 전세가격에 의해 한국시장에 존재하는 독특한 주거형태인 전세의 사용가치와 서민 주거안정에 대한 심각한 사회 문제가 대두됨에 따라 주거부담 완화를 위한 금융 정책 수립의 올바른 방향을 모색하기 위해 전세보증대출에 영향을 미치는 직접적 요인과 시장 변동성에 대해 분석하고자 했다. 이에 전세가격, 매매가격, 대출금리 등과 같은 전세보증대출 수요에 영향을 미치는 직접적인 관련 변수를 정의하고, 분석 데이터들의 동태적인 설명을 위해 시계열 분석 모형인 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model, VECM)을 이용하였다. 2010년 1월부터 2014년 12월까지의 전세가격과 대출에 관한 은행 자료들을 활용하여 분석한 결과, 전세가격의 상승은 대출금리 인하나 주택 매매가격 상승보다 전세보증대출 증가의 직접적인 요인으로 작용하고 있음을 확인할 수 있었다.