• 한국지역지리학회지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.154-171
• /
• 2006

본 논문은 캘리포니아의 중국계와 한국계의 양 소수민족은행을 비교하여 한국계 민족은행과 한국계 이민사회의 경제적 관계를 해명하고자 한다. 통상 미국 내 소수민족경제권의 경제적 성과 차이는 문화적 차이 또는 비공식금융의 기여로 설명되는 경우가 많으나 우리는 공식금융제도의 적극적 역할에 주목하여 금융제도와 소수민족경제의 관련성을 강조한다. 동시에 한국계 미국은행은 성장, 수익성, 은행전략 면에서 중국계 소수민족은행과 구분된다는 점을 중시하여, 은행전략 측면에서, 중국계와 한국계가 고객과의 장기적 거래를 중시하는 유사한 관계은행전략을 구사하지만, 은행의 대출분포와 예금분포는 서로 다르다는 점을 지적하였다. 이는 각 소수민족은행이 다른 경영성과를 낳는 이유가 된다. 한국계은행의 경우 대출구조가 사업대출 중심이며, 이자 낳지 않는 예금의 비중이 중국계 민족은행보다 상대적으로 높은 사실이 한국계 소수민족은행이 높은 성장을 하게 된 배경이다. 따라서 관계은행전략이라는 개념만으로는 다수의 소수민족은행의 차이를 설명할 수 없으므로, 본 연구는 한국계와 중국계의 이민사회 그 자체의 특수성에 주목하였다. 중국계 미국인의 경우 인구구성의 이질성과 해외자본의 영향이, 한국계 미국인의 경우 동질적 인구 및 사업구성과 착 한국계 미국인 금융기관의 경쟁력이 특징적이다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권2호
• /
• pp.113-118
• /
• 2023

본 연구는 주택구입능력을 포함한 거시경제변수와 은행 대출 관련 변수들이 주택가격 변동에 미치는 영향을 다중회귀모형을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 소비자물가 상승률, 총통화 증가율 및 주택구입부담지수 증가율은 전국 주택가격의 변동에 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주택가격의 상승기와 하락기로 구분하여 분석한 결과, 주택가격 상승 기간 동안 소비자물가상승률과 총통화 증가율은 전국, 서울 및 경기의 주택가격에 유의하게 양의 영향을 미치는 것으로 나타난 반면에, 주택가격 하락 기간 동안 GDP 성장률은 주택가격 상승기와는 달리 주택가격에 유의하게 음의 영향을 미친 것으로 나타났다. 가계대출증가율도 주택가격 상승기와는 달리 주택가격에 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 나타나났다. 반면에 주택담보대출증가율은 주택가격 상승기와는 달리 전국, 서울 및 경기의 주택가격에 유의한 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주택구입부담지수 증가율은 주택가격 상승기에는 주택가격에 대해 유의하게 양의 영향을 미치지 않으나, 주택가격 하락기에는 유의한 양의 영향을 보이는 것으로 나타났다. 주택가격결정 변수들은 주택가격 상승기와 주택가격 하락기에 서로 다른 양상을 보이는 것으로 나타났다.

• 경제분석
• /
• 제25권4호
• /
• pp.1-24
• /
• 2019

본 연구는 "대졸자직업이동경로조사"를 활용하여 학자금 대출 경험이 있는 대학 졸업자의 노동시장 성과에 대해 살펴보고 있다. 특히 분석대상을 대학 졸업 이후 18개월간 경험하는 모든 일자리로 확장하고, 대출 경험자의 이질성을 고려하기 위하여 성향점수 매칭 방법을 사용하였다. 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 학자금 대출 경험자는 대출 미경험자와 비교하여 첫 일자리의 임금이 2.81% 낮았다. 둘째, 첫 일자리에서 관찰된 임금격차는 시간이 흐르며 감소하였으며, 특히 이직 및 재취업으로 인해 0.66%p의 축소가 이루어졌다. 셋째, 졸업 후의 근로소득을 누적하여 비교하면 대출 경험자가 졸업 후 18개월까지 지속해서 높은 누적소득을 얻고 있었다. 이는 대출 경험자가 낮은 임금의 일자리라도 조기에 수락하기 때문에 미취업 상태로 지내는 기간은 짧고, 첫 취업 이후에는 더 높은 빈도로 이직과 재취업을 통해 임금을 높여가기 때문이다. 대출 경험자는 대출 경험이 없는 이들과 비교하여 이직 및 재취업 시 임금 상승분이 2.6만원 높았으며, 직장을 옮기는 횟수 또한 유의하게 많았다. 이상의 결과를 종합하면, 노동시장 진입 직후에 조사된 임금을 사용하여 수행된 이전의 연구 결과는 학자금 대출이 임금에 미치는 부정적 영향을 과대 추정할 수 있음을 의미한다. 하지만 고용의 질을 살펴보면 대출 경험자의 대기업 정규직 취업률은 지속적으로 낮았다. 초기 고용의 질이 장기적으로 임금 상승 및 일자리 안정성의 차이에 따른 생애소득의 격차로 이어질 수 있음을 고려하면 이는 향후 장기적인 관점에서 대출 경험자의 노동시장 성과를 검토할 필요가 있음을 시사한다.

• 예술경영연구
• /
• 제51호
• /
• pp.135-166
• /
• 2019

최근 일본 문화청은 미술관의 지속 가능성과 경제성 강화를 통한 산업증진 등을 위하여 리딩 뮤지엄(선진미술관)으로 대표되는 예술시장 활성화 방안을 발표하였다. 인구감소 시대로 진입함에 따라 인구절벽과 지역사회 공동화 등은 큰 사회적 문제이다. 문화의 향유자와 창조자 모두 급감하여 문화 기반 자체가 붕괴할 위험이 있고, 이러한 상황에서 문화 분야의 지원 예산이 현안에 밀려 우선순위가 낮아지면 현재의 문화 지원의 수준도 유지하기 어려울 것이다. 또한 일본 국민의 자산 수준이 국제적으로 보아도 높은 수준임에도 불구하고 일본의 미술산업 시장은 미국, 중국 등에 비하여 매우 낮은 수준이다. 일본 정부는 이러한 문제점의 해결방안으로 미술품의 유동성을 높여 미술산업 시장을 활성화하겠다는 것이다. 문화청은 일본 내 미술관의 일부를 미술 시장 활성화를 위한 선진미술관으로 지정하여 예산 지원과 학예사 인력을 증원과 체질을 강화한 후 소장 미술품 등의 가치를 평가하여 수장품의 보존 여부를 판단 후 투자유치를 위하여 소장품을 시장에 매각하겠다는 전략이다. 이러한 정책 발표와 함께 일본의 문화계와 비평계가 찬반으로 나뉘어 큰 갈등에 휩싸였고 반대 여론이 높아져 현재 정책 추진이 잠정 유보된 상황이다. 반대 이유로는 보존과 전승이라는 박물관의 고유 목적에 부합하지 않고 상업주의가 예술계를 망칠 수 있다는 것이고 찬성 이유는 일본의 예술사회는 미술관과 박물관 이외에도 비영리단체, 예술제의 운영조직, 지원인력, 자원봉사자 등으로 이루어져 있는데 보조금 편향성이 높다 보니 실질 인건비도 지급하지 못하여 사실상 방치상태라는 것이다. 또한, 사회 변화에 따라 보조금 의존도를 줄여야 예술사회 자체가 살아남을 수 있다는 경각심도 나타나고 있다. 일본과 상황이 크게 다르지 않다 보니 우리나라 역시 미술품 유동성 활성화를 위한 미술품 감정·평가기능 수행하는 국립미술은행의 신설이나 미술품 담보대출, 미술품 신탁 등이 활발히 논의되고 있다. 저출산·고령화로 인한 인구절벽이 현실로 다가오는 상황에서 보조금만으로 현실적 문제를 타개하기 어려우므로 우리 역시 문화에 대한 투자를 확충시켜 문화와 경제가 일원적·연쇄적으로 운용될 수 있게 하는 방안을 찾아야 할 것이다.

• KDI Journal of Economic Policy
• /
• 제13권1호
• /
• pp.35-63
• /
• 1991

현재 우리나라의 은행산업(銀行産業)은 상당규모의 부실채권(不實債權)을 보유하고 있는데, 이는 1980년 들어 구조적 불황(不況) 쇠퇴업종(衰退業種)의 부실기업체(不實企業體)들을 정부주도하(政府主導下)에 정리하는 과정에서 은행(銀行)이 이들 부채를 떠맡게 된 데에 주로 연유한다. 국내(國內) 비은행금융기관(非銀行金融機關)이나 국제금융기관(國際金融機關)에 비해 경쟁력이 취약한 국내은행(國內銀行)의 부실채권보유(不實債權保有)는 금후의 금융자유화(金融自由化)는 물론 금융국제화(金融國際化)를 추진하는 데 애로요인으로 작용하고 있다. 본고(本稿)에서는 먼저 주요 선진국(先進國)들의 대표적인 부실기업정리(不實企業整理)의 경험을 조사하여 각국의 상이한 금융시스템과 부실기업(不實企業) 정리(整理)패턴간의 연계성을 살펴보고, 과거 우리나라의 부실기업(不實企業) 정리사례(整理事例) 및 성과분석(成果分析)을 통하여 부실채권정리(不實債權整理)의 기본적 방향을 도출하였다. 이에 이어 최근 은행산업(銀行産業)의 부실채권(不實債權) 보유현황(保有現況) 및 경영실태(經營實態)에 대한 분석(分析)을 토대로 구체적인 정리방법과 그 실효성(實效性)에 관해 이론적으로 고찰해 보았다. 주지하는 바와 같이 부실채권정리(不實債權整理)를 제약하는 가장 큰 요인은 손실배분시(損失配分時) 첨예하게 대립되는 관련당사자간의 이해상충문제(利害相衝問題)이다. 경제적(經濟的) 손실(損失)을 최소화하는 부실채권정리의 기본방향(基本方向)은 사후적(事後的) 여신관리(與信管理)에 있어서 은행(銀行)의 수동적 자세를 유발시켜 온 정부(政府)의 직접적인 개입(介入)을 지양하고 부실채권의 내용을 가장 잘 파악하고 있는 관련채권은행(關聯債權銀行)이 주체가 되어 가급적 은행책임하(銀行責任下)에 부실채권(不實債權)을 정리하는 것이라 사료된다. 이를 위한 방법으로 본고(本稿)에서는 부실채권(不實債權)을 연체기간(延滯期間) 및 상환가능성(償還可能性) 등으로 구분하여 상대적으로 양질(良質)의 부실채권은 채무기업(債務企業)의 우선주(優先株)로 전환하는 방법을 모색해 보고, 매몰비용과 다름없는 불량한 부실채권(不實債權)에 대해서는 내부유보(內部留保)의 확충, 은행자산(銀行資産)의 재평가(再評價) 등을 통해 단계적으로 대손상각처리(貸損傷却處理)하는 방안을 고찰해 보았다. 특히 부채(負債)-주식(株式) 전환방법은 은행자산(銀行資産)의 유동성(流動性) 및 수익성(收益性)을 개선하는 데 도움을 줄 수 있으며, 채무기업(債務企業)도 당장의 채무상환압박(債務償還壓迫)의 해소로 재무구조(財務構造)의 강화를 기할 수 있다는 점에서 정책적(政策的) 차원(次元)에서 적극 검토할 필요가 있다고 사료된다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.95-108
• /
• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.