• The Korean Journal of Financial Management
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• v.19 no.2
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• pp.111-134
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• 2002

본 연구에서는 건설업종에 특화된 신용평가 모형을 개발하여 건설업종에 대한 부도 예측력를 제고하고자 하였다. 건설업은 여타 업종과는 다른 재무적 특성을 지니고 있다. 특히, 재무적 안정성이 취약하고 자산의 대부분이 매출채권, 재고자산으로 구성되어 유동성이 극히 낮은 실정이다. 본 연구는 이러한 건설업종의 특성을 충분히 감안한 신용평가 모형을 개발하고자 한것이다. 신용평가 모형 중 그 현실적 유용성이 높아 많이 이용되어 오던 신용평점 모형을 개발하였다. 총 2,475개 건설업체를 대상으로 모형구조 및 각종 계량지표 및 비계량지표에 대한 분석을 주로 평균차이 검증과 로짓분석에 의거 선정하였다. 그 결과 새로운 신용평점 모형은 매출액 경상이익률, 총 현금흐름 대 차입금 비율 등 9개의 재무지표와 5분류의 비재무지표로 구성되었다. 이 모형을 기존의 신용평점모형과 비교한 결과 신규모형의 변별력이 높은 것으로 나타났다. 본 연구가 제시한 신용평점모형과 그 개발 방법이 향후 금융기관들의 부실을 줄이고 결과적으로 수익성을 개선하는데 일조하리라 기대된다.

• Asia Marketing Journal
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• v.1 no.2
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• pp.56-76
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• 1999

금융시장에서의 경쟁이 치열해지면서 이제 국내 소비자금융기관들에게 수익성위주의 내실경영은 피할 수 없는 지상과제로 부상하고 있다. 이러한 목표를 성취하기 위해서는 우량고객을 위주로 한 기반강화와 철저한 사후관리를 통한 수익성향상이 이루어져야 한다. 특히, 자금운용처로 부상하고있는 개인고객들을 대상으로 하는 효과적인 대출마케팅의 수행은 소매금융기관들의 수익성제고에 절대적이라고 할 수 있다. 즉, 수익성을 지향하기 위해서는 고객관리를 보다 더 철저하게 하여야 하며 이를 위해서는 신용 및 수익성에 근거해서 산출된 평점에 따라 개인별 관리를 차별화하는데 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 우량고객들을 대상으로 대출마케팅을 활성화시키기 위한 고객평점모형의 효과성에 대해서 고찰해 보고자 하였다. 이를 위해서 신용평점모형에 대해서 자세히 알아보고 이어서 수익성에 근거한 평점모형에 대해서도 이론적으로 살펴보았다. 그리고 두 모형의 효과성을 비교하기 위해서 판별분석을 사용하여 우량 및 불량고객에 대한 예측력을 분석해 보았다. 분석결과 제1종오차에 대해서는 신용평점모형이, 제2종 오차에 대해서는 수익성평점모형이 보다 정교한 예측력을 나타냈다. 결론적으로 두 모형의 사용이 병행되는 통합적인 고객평점모형의 적용이 제안되어 졌다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.6
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• pp.1225-1235
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• 2010

The coarse classifying procedure in credit scoring splits the values of a continuous characteristic into bands and the values of a discrete characteristic into groups of values. Also, the scorecard degrades over time and thus we should adjust the cut-off score being used. However, the coarse classifying and the adjustment of cut-off score in credit scoring are very complicate and troublesome procedure. Thus, in this paper, we develop a software for the coarse classifying and the model evaluation by using Visual Basic Language. By using the developed software, we can find the best split in the coarse classifying and the optimal cut-off score in the model evaluation.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.1
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• pp.85-94
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• 2013

As the financial market becomes larger, the loss increases due to the failure of the credit risk managements from the poor management of the customer information or poor decision-making. Thus, the credit risk management also becomes more important and it is essential to develop a credit scoring model, which is a fundamental tool used to minimize the credit risk. Credit scoring models have been studied and developed only for binary target variables. In this paper, we consider other types of target variables such as ordinal multinomial data or longitudinal binary data and suggest credit scoring models. We then apply our developed models to real data and random data, and investigate their performance through Kolmogorov-Smirnov statistic.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.3
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• pp.543-553
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• 2005

Linear logistic regression is one of the most widely used method for credit scoring in credit risk management. This paper deals with credit scoring using splines based on Logistic regression. Linear splines and an automatic basis selection algorithm are adopted. The final model is an example of the generalized additive model. A simulation using a real data set is used to illustrate the performance of the spline method.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.2
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• pp.105-113
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• 2015

If the watchdog role of good corporate governance, corporate executives and reduce agency costs and information asymmetries. Corporate governance score higher because enterprise internal control systems and financial reporting system is well equipped with the company management is enabled and corporate performance is higher because the high financial credit rating. Under these assumptions and hypotheses set up this study corporate governance (CGI) has been studied demonstrated how the financial impact on the credit rating (CFR). Findings,

relevant corporate governance (CGI) and financial credit rating was found to significantly affect the positive (+), Regression coefficient code is expected code of positive (+), the value

indicated by the value of all positive. The results of corporate governance (CGI) has showed excellent results, such as the more predictable will increase the credit score financial rating. The results of this study will have more CGI-credit financial rating the greater good. This study might be expected to provide a useful guide that corporate social responsibility, the company with a good governance and oversight systems enable to to get a higher credit rating in practice and research.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.25 no.2
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• pp.261-267
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• 2012

In constructing a credit scorecard, each characteristic variable is divided into a few attributes; subsequently, weights are assigned to those attributes in a process called coarse classification. While partitioning a characteristic variable into attributes, one should determine appropriate cutpoints for the partition. In this paper, we propose a cutpoint selection method via penalization. In addition, we compare the performances of the proposed method with classification spline machine (Koo et al., 2009) on both simulated and real credit data.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.1
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• pp.199-208
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• 2017

This study investigates the components and rating system of reliable technology credit information for a technology finance donor who is a consumer of the information and aims to create an effective and optimal technology credit appraisal system to enlarge technology finance supply. Firstly, we calculate the optimal TCAR which becomes the maximum AUROC through the combination of ratio change, verify the substitution possibility between TAR and CR through the existing CR and system gap simulation, and propose a rating system by which financial institutes can utilize the TCAR as a credit rating. As a result, 70% : 30% is the most suitable as the weighted combination ratio of credit rating : technology rating. As a result of this study, we confirmed the possibility that the technical credit rating information could be substituted by the credit rating or the technology appraisal rating. Furthermore, it also suggests that sophisticated risk management is possible through using technology credit rating that are combined with credit and technology appraisal rating.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.231-234
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• 2000

본 연구는 오랜 시간에 거쳐 축적된 고객 데이터베이스를 활용하여 스코어링 방법을 적용할 수 있는 모델링의 개발에 목적이 있다. 기존의 전통적인 스코어링 방법은 인구 통계학적인 변수나 거래 관련 횡단면적인 자료를 이용하여 우량고객과 불량고객을 구분하는 판별분석의 형태가 대부분이다. 하지만 과거 고객에 대한 실적 자료가 시계열 형태를 이루며 존재하기 때문에 이에 대한 적절한 동태적 모형을 적용은 자연스러운 확장이라고 볼 수 있다. 본 연구에서 제안하는 모형은 고객들의 실적관련 시계열 자료를 GARCH 모형에 적합하여 미래의 실적 예측과 이에 대한 표준편차를 예측하여 하위 $10\%$에 해당하는 실적 예측치를 스코어링으로 하는 새로운 방법을 소개하고자 한다. 이 경우 스코어 값이 부호를 가지게 되므로 우량고객을 구분함과 동시에 큰 음수 값을 조사하여 위험 평점도 함께 측정할 수 있어서 실무 측면에서 유용하리라고 본다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.6
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• pp.1207-1216
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• 2015

This study aims to compare the model power in developing corporate credit rating models and to suggest a good way to build models based on the characteristic of data. Among many measurement methods, AR is used to measure the model power under various conditions. SAS/MACRO is in use for similar repetitions to reduce time to build models under several combination of conditions. A corporate credit rating model is composed of two sub-models; a credit scoring model and a default prediction model. We verify that the latter performs better than the former under various conditions. From the result of size comparisons, models of large size corporate are more powerful and more meaningful in financial viewpoint than those of small size corporate. As a corporate size gets smaller, the gap between sub-models becomes huge and the effect of outliers becomes serious.