본 연구는 P2P(Peer-to-Peer) 대출의 부도위험 예측을 위하여 준지도학습(SSL) 기반의 모델을 개발하고자 한다. 검증된 성능에도 불구하고 지도학습(SL) 방법은 완전 지불 또는 채무불이행과 같이 레이블이 결정된 다수의 데이터가 필요한데 충분한 수의 레이블 데이터를 수집하려면 많은 자원과 시간이 필요하다. P2P 플랫폼이 급성장하면서 대출 건수도 매해 급증하였고, 레이블이 없는 데이터도 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구는 P2P 대출 플랫폼인 LendingClub에서 수집한 데이터를 사용하였다. P2P 대출 중 레이블이 결정된 대출에서 추출한 정보뿐만 아니라 레이블이 결정되지 않은 대출에서 추출한 정보도 사용하여 부도 위험을 예측하는 SSL 모델을 개발하여 연구를 수행한 결과, 적은 수의 레이블이 결정된 데이터를 사용함에도 불구하고 SSL 방법으로 구축된 모델이 많은 수의 레이블이 결정된 데이터를 사용하여 학습시킨 SL 방법으로 구축된 모델보다 부도 위험 예측성과가 향상되었다.
The emergence of Security Token has revolutionized the way assets are traded, bringing efficiency, transparency, and accessibility to the market. However, the Real Estate Security Token market faces challenges, particularly in terms of liquidity. The CMTO(Collateralized Mortgage Token Obligation) model addresses this issue by introducing a novel approach that combines the benefits of NFT(Non-Fungible Token), STO(Security Token Offering), and CMO(Collateralized Mortgage Obligation) techniques to enhance liquidity and promote investment in Real Estate Security Token. The CMTO framework functions by allowing DABS token investors to leverage their tokens as collateral for loans. These token-collateralized loans are pooled together and form the basis for issuing Sequential CMO named CMTO. The CMTO represent a diversified portfolio of token-collateralized loans, providing investors with options based on their financial goals and risk preferences. By implementing CMTO, the Real Estate Security Token market can overcome liquidity challenges, attract a broader range of investors, and unlock the full potential of digital assets in the real estate industry.
이 연구의 목적은 합리적인 장서관리정책 수립을 위한 이론적 근거와 계량화된 객관적 기준점 제시이다. 본 연구의 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 스테디셀러는 정기간행물 형태의 학습서가 대부분이었다. 또한, 현대소설로서 스테디셀러는 특정 작가에 의존하는 현상을 확인할 수 있었다. 베스트셀러는 출판사와 저자의 영향을 받는 것으로 조사되었다. 특히 만화와 아동용 교재를 출판하는 출판사의 도서는 베스트셀러 선정에 상당부분 상관성을 갖고 있었다. 추천된 도서 한 권당 추천 도서의 대출 수 평균은 14,871권이었으며, 베스트셀러로 선정된 도서 한 권당 평균 대출 수는 53,531권이었다. 한편 대출데이터를 기준으로 약 80~82%의 도서가 전체 상위권 대출의 90%를 감당하고 있고, 약 27~29%의 도서가 전체 상위권 대출의 50%를 감당하고 있었다. 이는 일련의 파레토법칙이 공공도서관 대출패턴에서도 굳건히 적용될 수 있음을 보여주고 있다. 문학의 대출은 전체 대출에서 50.6%를 차지하였으며, 문학 중에서 한국문학작품이 전체 51.3%를 차지하였다. 자연과학은 다른 주제분야에 비해 상대적으로 작은 수의 문헌으로 더 많은 대출을 발생시키고 있었다.
This study examines the effect of a one-on-one outsourced pre-lending consulting service on the repayment behavior of microcredit borrowers in Korea with administrative data from the Smile Microcredit Bank. A random change in the cut-off loan amount for mandatory consulting is utilized as an identification strategy. This three-day pre-lending business consulting service is effective in encouraging repayment behavior of existing businesses but it has no significant effect on start-up loans. The effectiveness of the consulting service in deterring delinquency with regard to existing loans is greater among male borrowers than among females.
Controlling for the impacts of main strands of debt maturity theories, we highlight the relationship between syndicated loan maturity and ownership structure of Korean borrowers. We find that as the ownership of large shareholders increases, the maturity of syndicated loans also increases. Additionally, we identify a negative relation between foreigners' ownership and loan maturity, indicating that foreign institutional investors serve valuable monitoring functions; as their equity shares increase, they fully take advantage of frequent renewals through the short maturity of syndicated loan. We also show that the predicted value of leverage is more systematically and positively related to the maturity of syndicated loan.
This study examined how the households used and combined financing sources to pay for college education. It compared the probability of using each source (current incomes, saving, education loans and grants) by households' socio-economic characteristics and analyzed which factors influence the decision to use each source and the amounts from each source for financing college education. Data for this study were from a questionnaire completed by 4-year college students (n=623) and were analyzed by t-tests, ANOVA and Heckman's two-step estimation models. The findings of this study were as follows: First, the most frequent source for college education was parents' savings and the second one was parents' incomes. Also, the most frequent combination of sources was saving and current incomes and the second was combination of three sources, saving, incomes and education loans. Second, the probability of using incomes was higher for younger students than for older students. The number of siblings showed significant differences among income, savings and education loans. Those who had higher incomes were more likely to use current incomes, saving, but less likely to borrow for financing college education. Middle-class income groups were more likely to borrow for education. Third, household incomes and asset holdings had generally positive impacts on the probability of using incomes and savings for college education, while total debt burden decreased both the probability and amounts of income and saving sources. The college costs had significantly positive effects on both the probability and the amounts of all of financing sources. Total grants received significantly decreased the amounts from incomes, savings and borrowing sources.
본 연구에서는 최근 몇 년 동안 한국에서 사회적으로 큰 문제가 되고 있는 카드이용 고객의 연체 방지를 위해 기존 금융권을 이용하는 개인에 대한 연체 성향 분석을 수행한다. 연체 성향 분석의 대상은 현재 한국의 한 특정 은행 고객으로 하였으며, 여러 연체 가운데 신용카드 연체를 중심으로 연구하였다. 연체 성향과 요인이 분석되면 기존 은행 고객에 대한 향후 부실의 정도를 예측할 수 있으며 또한 미래의 고객에 대해서도 신용평가 시스템을 만들 수 있을 것이다. 연체 성향 분석을 위한 통계적 방법으로 연체 유/무에 대한 로지스틱 회귀모형을 적용하였고 연체가 있을시 연체금액에 대한 일반화 선형 모형을 적용하여 자료를 적합한 후, 유의한 설명변수들을 선정하여 반응변수와 설명변수들의 관계를 설명해 보았다. 분석 결과 연령, 건당 현금서비스 평균금액, 타사 현금금액, 수신잔액, 순수익이 연체 유무와 연체금액에 중요한 영향을 미치는 설명변수들임을 알 수 있었다.
Excessive public loan with low interest and other tax benefits have been provided for fishermen, but much of them turned out to be little performed. There were the moral hazards of Suhyup in the process of executing the public loans. As the government gave the reimbursement on the financial loss of Suhyup resulting from the public loans, Suhyup had no responsibility of the bad debt loss. Therefore, Suhyup gave little efforts to reduce the non-performing. The government perceived this problem and tried to reduce the under-performing loans. Thus, the government decided to take limited responsibilities. Suhyup made the progress to reduce the under-performing public loans. Suhyup dealt with these situation and made the credit evaluation model of the fisherman's public loan. This paper is for the credit evaluation model in the fisherman's public loan, which explains the model development methodology and the model characteristics in detail. This evaluation model is composed of two sub-component model. the one is the quantitative model and the other is the qualitative model. The quantitative sub-model is for the identification of fishermen financial status and is based on the financial transaction information. Its development methodology is the CSS modeling for the consumer market. The qualitative sub-model is for the evaluation the business prospect and is based on the business information such as fisherman's management skills, technology, equipment. Its development methodology is the AHP. It provides the detailed information in the model development methodology, which is the ideal example such as the public loan. In addition it gives the information to the interest parties such as policy makers, suhyup and fishermen.
벤처부채는 벤처의 스케일업 촉진을 위한 대표적인 자금공급 수단이다. 성장 단계에서 대규모 자금 공급이 필요한 벤처기업은 지분 희석 없이 벤처부채를 지렛대로 성장을 가속화할 수 있고, 벤처캐피탈은 투자 기업의 성장이 가속화됨으로써 신속히 투자자금을 회수할 수 있다. 은행은 벤처부채의 공급을 통해 대출에 편중된 자산운용을 다양화할 수 있고 자산수익률도 제고할 수 있다. 해외 실리콘밸리은행의 사례와 같이 벤처부채 공급을 위해서는 부채자본 공급자인 은행과 지분자본을 공급하는 벤처캐피탈의 긴밀한 협력이 전제되어야 한다. 이를 위한 시장 조성 방안으로 "신용위험 분담형 벤처대출"과 "벤처대출 풀링"을 제안한다. 전자는 모태펀드와 정책보증과 같은 정책금융기관이 벤처대출에 내재한 위험을 선별하거나 우선 인수함으로써 은행의 벤처투자 시장 참여를 촉진하며, 후자는 은행과 창업벤처전문 사모펀드가 공동으로 벤처대출을 증권화함으로써 은행의 개별적인 벤처대출 실행에 따른 부담을 감소시킨다.
본 연구는 2008~2013년 한국의 은행 대출 자료를 이용하여 건설 및 부동산업으로의 대출 집중과 은행 위험의 관계를 분석하였다. 각 은행의 기업대출에서 건설, 부동산업으로의 대출이 차지하는 비중을 이용하여 건설 및 부동산업의 대출을 산정하였다. 은행 위험은 부실여신(3개월 이상 연체 및 무이자 여신) 규모와 은행의 자기자본비율로 산정하였다. 분석 결과에 따르면, 1기 이전 은행의 건설, 부동산업 등으로의 대출 비중이 증가할수록 은행의 부실여신 규모는 감소하고 자기자본비율은 제고되는 것으로 나타났다. 은행의 특정 산업으로의 대출 집중은 은행의 위험을 증가시키지 않을 것으로 추정된다. 이는 대출집중으로 인해 은행들이 해당 산업에 대한 대출 전문심사 능력향상이 향상됨에 따라 이들 산업에 대한 정보비대칭성을 낮출 수 있기 때문인 것으로 추정된다. 한국의 경우 건설 및 부동산임대업으로의 대출 증가가 은행의 부실대출 위험으로 연계될 가능성은 크지 않은 것으로 진단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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