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.
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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제21권6호
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pp.1225-1235
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2010
개인신용평점에서 항목그룹화의 과정은 연속형 특성변수를 밴드로 분할하고 이산형 특성변수는 그룹으로 분할하는 것이다. 또한 평점표는 시간이 지나감에 따라 성능이 떨어지게 되고, 따라서 사용되고 있는 승인점을 조정하여야 한다. 그러나 개인신용평점에서 항목그룹화와 승인점의 조정은 매우 복잡하고 번거로운 과정이라고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비주얼베이직을 사용하여 개인신용평점에서 항목그룹화와 모형평가를 위한 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어를 활용하면 항목그룹화에서 최적의 분할과 모형평가에서 최적의 승인점을 쉽게 찾을 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.85-94
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2013
금융시장의 규모가 점점 더 커짐에 따라 고객정보 관리 미숙 또는 부실한 의사결정, 즉 신용 리스크 관리 실패로 인한 손실이 막대하게 증가하고 있다. 따라서 신용 리스크 관리가 점차 더 중요해지고, 이런 신용 리스크를 최소화하는 기본적인 도구인 신용 평점 모형이 절실히 요구된다. 신용평점 모형은 주로 이항형 목표변수만 이용하여 개발 연구되었다. 본 논문에서는 순서형 다항 자료 또는 경시적 이항 자료 같은 다른 형태의 목표 변수를 고려한 신용평점 모형구축 방법을 제시한다. 그 개발된 모형을 실제 자료와 랜덤화한 자료에 적용하여 Kolmogorov-Smirnov 통계량으로 비교 분석한다.
선형 로지스틱 모형은 신용위험 관리를 위한 신용평점 모형 구축에 있어서 널리 쓰이고 있는 방법론이다. 본 논문에서는 신용평점화를 위하여 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 다루고자 한다. 선형 스플라인과 자동적인 변수선택 방법을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 스플라인 방법의 성능을 규명하였다.
기업지배구조가 우수하면 기업경영자의 감시역할을 하고 대리비용과 정보비대칭을 감소시킨다. 기업지배구조점수가 높을수록 기업 내부통제시스템과 재무보고 체계가 잘 갖추어져 있으므로 기업 경영이 활성화되고 기업성과가 높아지므로 신용재무평점이 높아질 것이다. 이러한 전제하에 가설을 설정하고 본 연구는 기업지배구조(CGI)가 신용재무평점(CFR)에 어떠한 영향을 미치는지 실증 연구하였다. 연구결과, 기업지배구조(CGI)와 신용재무평점의 관련성은 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다, 회귀계수부호는 기대부호인 양(+)이 값이 나타났다. 이러한 결과 기업지배구조(CGI)가 우수할수록 신용재무평점의 점수가 커질 것이라는 예측과 같은 결과가 나타났다. 본 연구결과는 CGI가 우수할수록 신용재무평점이 커진다는 것이다. 본 연구는 기업의 사회적 책임, 건전한 지배구조와 감시기구를 갖춘 기업이 보다 높은 신용등급을 받을 수 있다는 유용한 지침을 실무 및 연구 분야에 제공해 줄 것으로 기대한다.
신용평점표(credit scorecard) 작성시 각 특성변수(characteristic variable)들을 몇 개의 속성(attribute)들로 나누고 각 속성에 적절한 가중치를 부여하게 된다. 이 과정을 성김화(coarse classi cation)라 한다. 특성변수들을 속성들로 나눌 때 그 기준이 되는 절단값(cutpoint)을 선택해야 한다. 본 논문에서는 벌점화(penalization) 기반의 절단값 선택법을 제안한다. 또한 여러가지 모의실험과 실제 신용자료의 분석을 통하여 제안된 방법과 기존의 절단값 선택법인 스플라인 분류 기계 (Koo 등, 2009)의 성능을 비교한다.
본 연구는 기술신용정보의 기술금융공여자가 신뢰할 수 있는 기술신용정보의 구성요소와 등급산출체계를 분석하고 이를 토대로 기술금융 공급확대를 유인할 수 있는 최적의 기술신용평가시스템을 도출하는 것이다. 기술평가등급과 신용평가등급의 결합비율 변화를 통해 최대 AUROC 값이 되는 최적화된 기술신용평가등급을 산출하고 기존의 신용평가등급 및 체계 간의 격차 시뮬레이션을 통해 기술신용평가등급과 신용평가등급 간 대체가능성을 검증해 본 후 금융기관이 활용할 수 있는 등급체계를 제시하였다. 연구결과, 기업 규모별, 업종별로 동일하게 신용평점 : 기술평점의 가중치 결합비율 70% : 30% 일 때 AUROC가 가장 높게 나타났다. 본 연구를 통해 기술신용등급의 부도 유의성이 신용등급 또는 기술등급보다 향상된 결과를 확인함에 따라 기술신용평가정보가 신용등급을 대체 적용 가능성을 발견하였고 나아가서 금융기관에서 여신의사결정 시 기술평가정보와 신용평가정보가 최적화 결합된 기술신용등급을 이용하여 정교한 리스크 관리도 가능함을 시사하고 있다.
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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제26권6호
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pp.1207-1216
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2015
본 연구는 기업신용평가모형 중 재무모형을 개발하는데 있어 여러 조건들의 기준값을 변화시킴에 따라 모형 성능이 어떻게 달라지는지 확인하고 자료의 특성에 맞는 조건을 제안하는데 목적이 있다. 기준값의 변화에 따른 모형의 성능은 정확도비를 기준으로 측정하고, 반복적인 절차를 간편하게 하기 위해 SAS/MACRO를 활용하였다. 재무비율을 구간에 따라 점수화한 신용평점모형과 유의한 재무비율로 로지스틱 회귀모형을 사용한 부실예측모형으로 구성되는 재무모형에서 기준값의 변화에 따른 성능 비교 결과, 부실예측모형이 신용평점모형보다 좋은 것으로 나타났다. 기업규모에 따른 특성비교에서는 재무제표의 신뢰도가 높고 비재무적인 요소에 영향을 적게 받는 대규모 기업에서 모형의 성능이 좋을 뿐만 아니라 재정학적인 의미가 뛰어난 통계모형이 만들어지는 것을 확인할 수 있었다. 규모가 작아질수록 부실예측모형과 신용평점모형의 성능 차이가 커지는 것과 이상값이 많아져서 모형의 안정성이 떨어지는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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