• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권2호
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• pp.151-156
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• 2020

Small and medium enterprises (SMEs) play a very important role in developing countries. In Vietnam, SMEs operating in the field of handicrafts, besides contributing to the economy, also tasked to maintain and develop traditional handicrafts. However, accessing loans from banks of SMEs faces many difficulties. This study explores the determinants of bank lending decision for SMEs, particular, in traditional handicrafts business. Using dataset based on a survey conducted in Binh Duong province, Vietnam, we investigated to what determinant effects for loan approval. The analytical methods used include descriptive statistics for overall assessment, principal component analysis and regression to examine determinants of lending decisions. The results indicate that company's collateral was the most positive determinant to bank lending decision, follow by company's business plan. The role of company's leader is very important for banks considers to approve credit because company's leaders experience and relationship with stakeholders as well as banks have positive relations with bank's lending decision. Agreed with previous studies, the company's financial statement and company's credit history with banks are also significant determinants for lending decision. Whereas, the business environment seam unaffected lending decision as their relations is not significant..

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.467-474
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• 2024

본 연구는 미국 온라인 대출 플랫폼의 고객 데이터를 분석하여 중저신용자가 금융시장 내에서 겪는 차별적 대우를 실증적으로 규명한다. 이 연구는 오픈소스 캐글(Kaggle) 플랫폼 내 랜딩 클럽 금융사의 2007~2020년 기간 약 293만 건의 금융 데이터를 사용하여, 특히 신용점수가 낮은 씬파일러 대출자들이 더 높은 이자율로 대출을 받고 있음을 밝혀냈다. 이러한 차별적 대우는 금융 포용성을 저하시키며 사회적 불평등을 심화시킬 가능성을 시사한다. 본 연구를 통해 금융시장에서의 불평등 문제를 실질적으로 드러낸 점이 중요한 의의로 주목되며, 분석결과를 바탕으로 모든 고객에게 합리적인 금융 접근성을 보장할 수 있을 것이다. 아울러 지속가능한 금융 포용성을 강화할 수 있는 구체적인 방안과 함께 금융기관의 사회적 책임을 강화하는 방향으로의 전환을 제안하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권4호
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• pp.401-418
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• 2017

Purpose: Since the cost of feed for Korean pig farmers has been increasing, attracting crowdfunding for the swine industry become important. This paper applies the AHP decision-making method to build a model for the sustainable growth of crowdfunding in the swine industry. Design/methodology/approch: The result from the analysis of data collected from this research shows that both investors and borrows groups consider tangible assets to be most important for crowdfunding in the swine industry. Findings: Thus protection of investors should be resolved first by providing collateral rather than insisting on the conventional crowdfunding method that stresses the credit aspects only. The investors and borrows groups also judged the loan amount very important, suggesting that the smooth and sufficient investment should be secured for borrows group.

• 한국농촌생활과학회지
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• 제10권2호
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• pp.1-14
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• 1999

The purposes of this study are to identify the factors affecting asset and debt choice behavior of rural households as well as to examine the differences in asset and debt choice behavior between rural and urban households. The data are taken from Korean Household Panel Study conducted in 1996 by Daewoo Economic Research Institute. Among 2,833, a final sample of 2,625 -537 rural and 2,088 urban sample- is used in this study. The results show that, the asset and debt choice behavior of rural households is totally different from that of urban households. The ratio of rural households holding all types of financial assets and sales credit is less than that of urban households while the ratio of holding real asset and loan is greater in rural than urban households. The most influential variable on the ownership of asset and debt is the age of household head. And there exist interrelationships between ownership of different assets and debts.

• 서비스연구
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• 제6권1호
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• pp.29-50
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• 2016

우리나라의 고령화 속도는 세계 최고의 수준으로 2018년 고령사회로의 진입이 예상되며 기대수명 또한 대폭 증가하여 100세시대가 도래하였다. 이에 따라 실버층의 욕구를 충족시켜 줄 제품이나 서비스에 대한 수요가 증가하고 있는데, 특히 베이비 부머의 실버층 편입으로 실버비즈니스에 대한 중요성과 관심이 더욱 부각되고 있다. 현 상황에서 대표적인 지급결제 수단인 신용카드는 1인 다카드 보유 형태이다. 따라서 신용카드 기업들이 무한경쟁에서 생존하기 위해서는 새로운 소비층으로 떠오른 실버층에 대한 적극적인 마케팅 활동이 필수적으로 요구된다고 할 수 있다. 따라서 이 연구는 고령화 사회의 진전과 소득수준 향상으로 실버층의 소비패턴이 크게 변화함에 따라 실버층 라이프스타일에 따른 신용카드 사용동기와 신용카드 선택요인들을 규명하고자 하였다. 그 결과, 라이프스타일 중 타인배려 요인이 신용카드 사용동기의 편의성에 유의한 정(+)의 영향을, 여가 요인은 신용카드 사용동기의 실속성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 선택요인에 있어서는 라이프스타일 요인 중 개성 요인과 유행 요인이 신용카드 선택요인 중 과시성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로, 유행 요인은 경제성에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 이 연구는 신용카드 기업들이 보다 효율적인 대고객 서비스 프로그램 개발과 마케팅 전략을 수립하는데 기초자료를 제공하고자 하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권1호
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• pp.191-212
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• 1992

본고(本稿)에서는 채권자(債權者)와 채무자간(債務者間)에 계약불이행문제(契約不履行問題)(contract enforcement problem)가 존재함에 따라 금융시장이 자금중개기능(資金仲介機能)을 원활하게 수행하지 못하는 경제하에서, 자본축적과정(資本蓄積科程)에 있어서 화폐(貨幣)의 역할을 이론적으로 고찰하였다. 분석을 위해서, 생산을 위해 차입(借入)하는 기업(企業)과 생산자금을 공급하는 채권자(債權者)가 공존하는 중복세대모형(重複世代模型)(overlapping generation model)을 구성하여 양자간에 정보(情報)의 불완전성(不完全性)으로 인해 계약불이행문제(契約不履行問題)가 초래되는 상황을 내생적(內生的)으로 도출하고, 중앙은행(中央銀行)의 대출정책(貸出政策)을 통한 통화공급(通貨供給)이 기업의 투자(投資), GNP, 인플레, 시장금리(市場金利) 등에 미치는 동태적(動態的) 효과(效果)를 살펴보고자 하였다. 본고(本稿)의 "시뮬레이션"분석에 의하면 중앙은행의 대출정책은 민간금융시장에서 충분한 투자재원(投資財源)을 조달하지 못하는 기업(企業)에게 새로이 발행되는 화폐(newly printed money)로 대출금을 공급함으로써 불완전한 민간금융시장을 보완(補完)하여 실물투자(實物投資)와 생산(生産)의 증대효과(增大效果)를 가져올 수 있다. 이와 아울러 중앙은행의 대출정책(貸出政策)과 재정당국(財政當局)의 총액(總額) 조세(租稅)-이전정책(移轉政策)(lump sum tax-cum-transfer policy)을 적절히 조합(組合)하면 각 경제주체의 후생(厚生)이 자유방임경제하(自由放任經濟下)에서의 후생에 비하여 중대되는 "파레토"우월배분(優越配分)(Pareto superior allocation)이 가능하다는 결과가 도출되었다.

• 지능정보연구
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• 제13권2호
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• pp.15-26
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• 2007

본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기업부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO만의 기업부도 예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출 심사 시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 아직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것이 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 인한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제국내은행의 SOHO 대출 데이터 집합이 사용되었다. 먼저, 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이끌어내지 못하여, 기존 기업부도 예측 모델 연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과, SOHO 부도 예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors가 인공신경망과 Bagging Predictors 등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.25-41
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• 2011

최근 몇 년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003). 일반적으로 이와 같이 다양한 데이터마이닝 기법에 의해 분석되는 이진분류 또는 다분류 의사결정문제들은 특히 금융분야 등에 있어서 오분류비용에 민감하며, 이로 인한 오분류의 경제적 손실도 상대적으로 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 기업부도예측모형과 같은 이진분류모형의 결과값을, 부도확률에 기초하여 정교하게 계산된 사후확률의 개념으로서 다분류의 신용등급평가의 문제로 변환할 필요가 있다. 그러나, SVM 모형의 결과값은 기본적으로 그와 같은 부도확률분포를 보여주지 않는다. 따라서, 그러한 확률분포를 정교하게 보여줄 방법을 제시할 필요가 있다(Platt, 1999; Drish, 2001). 본 연구는 AdaBoost 알고리즘기반의 SVM 모형을 이용하여, 이진분류모형으로서 IT 기업의 부실예측모형에 적용한 후, 이 SVM 모형의 예측결과를 SVM의 손실함수에 적용하여 계산된 값을 사후부도확률의 정규분포 특성에 따라 이를 구간화하여 IT기업에 대한 다분류 신용등급 평가의 문제로 전환시키는 방법을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 방법은 이러한 AdaBoost 알고리즘기반 SVM 모형이 각 기업이 고유한 신용위험(부도확률)을 갖고 있다는 조건하에서, 신용등급부여를 위한 부도확률분포 구간을 정교하게 조정함으로써 오분류 문제를 좀 더 줄일 수 있음을 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.851-868
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• 2012

2008년 금융위기 이후 지속된 부동산 경기침체의 여파로 금융회사의 부동산 프로젝트 파이낸싱 대출의 부실화가 확대되면서 금융시장이 여전히 불안한 모습이다. 특히 서민금융기관의 불법행위가 드러난 후 경제주체들의 시장불안 심리가 증가하고 금융시장의 혼란이 가중되는 등 국가경제 전반에 걸쳐 잠재적 위험이 증가하고 있다. 이와 같이 경기침체가 장기화됨에 따라 수익구조 및 자금조달 능력이 취약한 서민금융기관은 부실자산을 은폐하기 위해 다양한 수단으로 불법행위를 저지른다. 특히 대주주 및 동일차주에 대한 대출은 대부분 제3자 명의의 차명계좌를 이용하기 때문에 사전 적발이 쉽지 않다. 따라서 타인명의 불법대출을 효과적으로 탐지하기 위해서는 대출 차주들 간의 연관성 분석을 통해 서로 관련성이 높은 차주들을 하나의 대출로 군집화하여 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 최근 사회학 위주로 연구되고 있는 소셜 네트워크 분석을 금융사기에 대한 수사 영역으로 확장하여 대출차주들 간의 연관성 분석을 통해 금융회사들의 불법대출을 사전 탐지하는 분석기법을 소개한다. 이 분석기법은 금융당국 및 수사기관 등의 현장검사 또는 조사에서 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권12호
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• pp.377-384
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• 2020

Banking is very regulated by the government and even has to follow regulations issued by the Basel Committee on Banking Supervision, which regulates banking in the world. According to Basel III, banks must provide capital reserves called capital buffers. The purpose of this study is to examine the factors that determine capital buffer. Factors thought to affect the capital buffer studied consisted of profitability (ROA), credit risk (NPL), liquidity risk (LDR), capital adequacy in the previous period (CARt-1), management risk (NIM), and ratio of operating risk (OER). The population in this study is conventional banks listed on the Indonesia Stock Exchange, as many as 42 banks, with a sample of 40 banks taken by purposive sampling method with an observation period of four years with quarterly data (2016-2019). To test the hypotheses, regression panel data is used. After being tested, it turns out that the fixed effect model is better than the common effect and random effect. The results of the study with fixed effect models show that ROA, NPL, and OER significantly and negatively affect capital buffer. CAR_t-1 has a positive and significant effect on capital buffer, while LDR and NIM do not affect capital buffer.