Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.8
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pp.5267-5272
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2015
This paper analyzes the relationship between the industry bank loan concentration and its risk using the Korean bank loan data. We focused on the construction and real estate industry which are controversial on the non performing loans. We used the construction or leasing real estate industry bank loan ratio of the corporate bank loan as the bank loan concentration proxies. The bank risk are measured as the equity capital rate or the size of non performing loans. According to the results of this research, the preceding bank loan ration of the construction industry or the leasing real estate industry decreases the non performing loans and increases the equity capital rate. The bank loan concentration to the specific industry may not increase bank risk. The bank loan concentration may decrease the information asymmetry and improve the screening abilities the non performing loans. We suggest that the bank loan concentration on the construction or leasing real estate industry in the Korean economy may not directly connected to the bank risk.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.52
no.1
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pp.179-202
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2018
The public lending right is a system in which government provide compensation to authors on the premise that the sale of books is reduced due to the book borrowing of the library. Recently, the claim that the public lending right should be introduced in Korea has been continuously raised by the authors. This study was conducted as part of the basic work to demonstrate whether the claims of public lending right are based on reasonable premises. The library's popular lending books and bookstore bestseller books were compared to analyze the similarities and differences. Through this process, we derive necessary factors to prove the validity of the introduction of the public lending right and suggest follow - up study. In addition, we recalled the social meaning of book lending in libraries.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.56
no.4
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pp.357-376
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2022
This study examines circulation status and trends of a public library during three year periods from January 2019 to December 2021. There was a statistically significant difference in the mean number of circulation between the pre-Covid-19 period and the Covid-19 period, and the Covid-19 period and the Covid-19 recovery period. However, no significant difference was found between the pre-Covid-19 period and the Covid-19 recovery period. Across three years, there was a significant difference in the distribution of circulation per month. Circulation distribution was also significantly different among different days of the week and different hours of the day. Monthly circulation distribution and hourly circulation distribution during the pre-Covid-19 period was similar to those of the Covid-19 recovery period, whereas those of the Covid-19 period differed from the pre-Covid-19 period and the Covid-19 recovery period. It is expected that the results of this study could contribute to the collection development, and the management and improvement of services of public libraries. It is also expected that the results of this study could contribute to the prediction of circulation patterns and information needs of public library users.
This study conducted correlation analysis and multiple regression analysis using financial statements, loan structure, ROA and ROA volatility of domestic commercial banks, regional banks and special banks for the past five years (2012 ~ 2016). The result is as follows. First, as a result of correlation analysis, bank's ROA is positively related to household loans and SME loans, but it is negatively correlated with the ratio of loans to large companies, sector bias, and loan loss provision ratio. Second, ROA volatility was negatively related to household loans and SME loans, but it was positively correlated with large corporate loans, sector bias ratio, and loan loss provision ratio. Third, as a result of the regression analysis, the variables that have a statistically significant effect on the ROA volatility of banks were household loans, SME loans, and large enterprise loans. From these empirical results, special banks with high volatility in profits need to diversify loan types and sectors in order to achieve business performance outside of policy finance. and Especially, Suhyup Bank and Nonghyup Bank, which have a large commercial role, have a large size per unit by focusing on short-term profit and Rather than focusing on large companies or large loans that are easy to obtain financial information, it is necessary to focus management capabilities on household loans and SME loans by developing capabilities such as screening techniques.
Purpose Online Peer-to-peer lending (hereafter P2P lending), is a new method of lending money to unrelated individuals through an online financial intermediary. Usually in the online P2P transaction, individuals who would like to borrow money (hereafter borrowers) and those who would like to lend money (hereafter lenders) have no previous relationship. Based on enormous previous studies, this study develops an integrated model, particularly for the online P2P lending environment in China, to better understand the critical factors that influence lenders' intention to lend money through the online P2P lending platform. Design/methodology/approach In order to verify the hypotheses, we develop a questionnaire with 42 survey items. We measured all the items on a five-point Likert-type scale. We use Sojump.com to collect questionnaire and gather 246 valid responses from registered members of Renrendai.com. We analyzed the main survey data by using SPSS 18.0 and AMOS 20.0. We first estimated the reliability, validity, composite reliability and AVE and then conduct common method bias test. The mediating role of trust in platform and in borrower has been tested. Last we tested the hypotheses through the structural model. Findings The results reveal that service quality, information quality, structural assurance, awareness and reputation significantly impact lenders' trust in the online P2P lending platform. Second, awareness, reputation and perceived risk significantly impact lenders' trust in borrower and lending intention. Third, trust propensity has a positive effect on lenders' trust on borrower. Last, awareness, reputation, perceived risk, platform trust and borrower trust can directly impact lenders' lending intention.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.1
no.1
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pp.91-100
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2000
In 1997 the recession of Korean economy brought about the bankruptcy of large corporations and the large size of non-Performing financial assets which led to IMF financial crisis. One of the major reasons for IMF financial crisis was poor loan management of domestic financial institutions . During the restructuring process of financial institutions since the IMF financial crisis, the importance of the loan management has been recognized. Especially. financial institutions' credit allocation had been concentrated on a few big conglomerates and their subsidies as well as some specific business areas. Hence, risk-diversifying portfolio effects were not reflected in any loan portfolios. The IMF financial crisis in 1997 has clearly showed that credit-risk management is essential not only for individuals' loan but also for portfolios consisting of various loans The main objective of this paper is to provide some suggestions on the direction for financial institutions in Korea to improve their loan portfolio management. Particularly, for the effective management of loan portfolios, this paper introduces quantitative credit-risk management schemes such as KMV models and CreditMetrics which are commonly used in financial institutions in advanced countries. Financial institutions in Korea should make their best efforts to establish a more scientific as well as quantitative loan portfolio management.
The purpose of this study is to analyze the effect of the spread on housing mortgage loans. In particular, this study analyzes how the spread has a decisive effect on housing mortgage loans when a structural change occurs in the spread. For the sake of empirical analysis, this study utilizes the housing mortgage loan, housing mortgage loan interest rate, COFIX interest rate, and spread. The period of analysis is from December 2010 to December 2017. Results of the analysis show that there is a statistically significant structural change in the spread and housing mortgage loans (May and June 2015, respectively). It is estimated that the structural change in the spread has an influence on the structural change in housing mortgage loans. In addition, the effect of the spread on housing mortgage loans is larger than the effect of the COFIX interest rate and the housing mortgage loan interest rate. This indicates that the adjustment of the spread is a significant burden on housing mortgage loans. As economic uncertainties both internally and externally are increasing, pressure on interest rate hikes is also increasing. Considering these circumstances, interest rate hikes will be inevitable in the future. If the base interest rate and the spread increase simultaneously at Korea's current economic level, it will obviously lead to an economic recession as the burden on the repayment of principal and interest of housing mortgage loans will increase. Therefore, it is imperative that financial authorities prepare institutional arrangements in order to protect financial consumers by preventing arbitrary calculation of the spread, which would not be objective and would not be transparent from the banks.
In this article, an empirical study was conducted by using public dataset from Lending Club Corporation, the largest online peer-to-peer (P2P) lending in the world. We explore significant predictor variables related to P2P lending default that housing situation, length of employment, average current balance, debt-to-income ratio, loan amount, loan purpose, interest rate, public records, number of finance trades, total credit/credit limit, number of delinquent accounts, number of mortgage accounts, and number of bank card accounts are significant factors to loan funded successful on Lending Club platform. We developed online P2P lending default prediction models using discriminant analysis, logistic regression, neural networks, and decision trees (i.e., CART and C5.0) in order to predict P2P loan default. To verify the feasibility and effectiveness of P2P lending default prediction models, borrower loan data and credit data used in this study. Empirical results indicated that neural networks outperforms other classifiers such as discriminant analysis, logistic regression, CART, and C5.0. Neural networks always outperforms other classifiers in P2P loan default prediction.
The objective of this study was to empirically analyze how Chinese urban residents use mortgage loan in their purchase of houses. For the research purpose, 205 households were surveyed on use of housing finance in Beijing, using prepared questionnaires in advance. The survey result showed that 39.5% of the respondents used mortgage loan in their housing purchase in Beijing. Most of the mortgage loan users got their loans from four state-owned commercial banks. This implies that the government could effectively govern the housing market by managing qualifications and interest rates under the government control. The households who did not use mortgage loan raised the fund mostly from own capital and their parents' money. In general, it was found that the Chinese, besides mortgage loan from commercial banks, rarely depend on outside sources. The dichotomous logistic analysis by logit model showed that socio-economic variables such as age, income, housing price and entry into the housing provident fund had significantly positive effects on the use of mortgage loan in the purchase of housing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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