• 정보보호학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.1285-1303
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• 2019

현재의 신용평가체계에서는 신용정보회사가 개인의 신용정보를 금융기관으로부터 수집하고 이를 기반으로 신용평가를 수행한다. 하지만 이런 신용평가방법은 민감한 신용정보가 하나의 중앙기관에 집중되기에 프라이버시 침해 소지가 있으며, 외부의 공격이 성공할 경우 대규모의 개인정보가 유출될 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 개인이 스스로 금융기관으로부터 수집한 신용정보를 바탕으로 신용점수를 계산하고, 이 신용점수가 정상적으로 계산되었음을 영지식 증명과 블록체인으로 증명하는 프라이버시 보장 신용평가방법을 제안한다. 또한 영지식 증명에 이용된 신용정보가 금융기관에서 실제로 제공한 값인지 블록체인을 통해 확인하기 위해, 커밋된 입력에 대해 효율적으로 증명이 가능한 영지식 증명 기법을 제안한다. 이 기법은 Agrawal 등의 기법과 달리 완벽한 영지식성을 제공하며, CRS와 증명의 크기가 작고 증명과 검증 과정이 빠르다. 그리고 제안한 신용평가방법에 실제 환경과 유사한 신용점수 알고리즘을 적용하여 구현 및 실험함으로써 실제 환경에 이용 가능함을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권2호
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• pp.173-183
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• 2015

At present, it is simple to the electronic commerce credit scoring model, as a brush credit phenomenon in E-commerce has emerged. This phenomenon affects the judgment of consumers and hinders the rapid development of E-commerce. In this paper, that E-commerce credit evaluation model that uses a Gaussian density function is put forward by density test and the analysis for the anomalies of E-commerce credit rating, it can be fond out the abnormal point in credit scoring, these points were calculated by nonlinear credit scoring algorithm, thus it can effectively improve the current E-commerce credit score, and enhance the accuracy of E-commerce credit score.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제10권2호
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• pp.257-265
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• 2023

This paper investigates the determinants of credit accessibility and the effect of credit on the income of farm households borrowing from Vietnam Bank for Agriculture and Rural Development, Giong Rieng District Branch, Kien Giang Province. Based on the primary data of 200 farming households who are the customer of the bank, the study applied the Probit regression model to examine determinant factors of credit accessibility of farm households and employed the Propensity score matching method to investigate the impact of credit on households' income. The findings of the Probit regression shown that three independent variables that significantly influence the access to credit of households are household size, income source, and farm size. Besides that, the Propensity score matching method results showed a difference of 23.799 million VND/year between the income of borrowing households and that of non-borrowing households at the significance level of 1%. The difference in the imcome from the interval and central matching methods are VND 24.700 million VND/year and VND 24.633 million VND/year, respectively. Given empirical findings suggetsted that several recommendations to increase the credit accessibility of farm households, thereby creating favorable conditions for improving their income.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권1호
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• pp.241-265
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• 2020

Purpose Various machine learning techniques are used to implement for predicting corporate credit. However, previous research doesn't utilize time series input features and has a limited prediction timing. Furthermore, in the case of corporate bond credit rating forecast, corporate sample is limited because only large companies are selected for corporate bond credit rating. To address limitations of prior research, this study attempts to implement a predictive model with more sample companies, which can adjust the forecasting point at the present time by using the credit score information and corporate information in time series. Design/methodology/approach To implement this forecasting model, this study uses the sample of 2,191 companies with KIS credit scores for 18 years from 2000 to 2017. For improving the performance of the predictive model, various financial and non-financial features are applied as input variables in a time series through a sliding window technique. In addition, this research also tests various machine learning techniques that were traditionally used to increase the validity of analysis results, and the deep learning technique that is being actively researched of late. Findings RNN-based stateful LSTM model shows good performance in credit rating prediction. By extending the forecasting time point, we find how the performance of the predictive model changes over time and evaluate the feature groups in the short and long terms. In comparison with other studies, the results of 5 classification prediction through label reclassification show good performance relatively. In addition, about 90% accuracy is found in the bad credit forecasts.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제38권3호
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• pp.79-106
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• 2016

This paper investigates the effectiveness of public credit guarantee programs and interest-support programs for SMEs (small and medium enterprises). First, assuming that there is an imperfect information structure in the SME loan market, we analyze how SME support financial programs affect the corporate decisions made by SMEs with regard to default or loan sizes. In addition, this paper theoretically computes the optimal levels of credit guarantee amounts and the interest-support spread under equilibrium with imperfect information in a competitive loan market. Second, the paper empirically analyzes the continuous policy-treatment effect with the GPS (generalized propensity score) method. In particular, we consider the ratio of guaranteed debt to the total debt as a continuous policy treatment. The empirical results show that marginal effects of a credit guarantee on SMEs' productivity, profitability, and growth potential decrease with the ratio of guaranteed debt to the total debt. In addition, the average effect of a credit guarantee is maximized when this ratio is at 50% to 60%.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.63-71
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• 2016

This paper is about applying efficient data mining method which improves the score calculation and proper building performance of credit ranking score system. The main idea of this data mining technique is accomplishing such objectives by applying Correlation based Feature Selection which could also be used to verify the properness of existing rank scores quickly. This study selected 2047 manufacturing companies on KOSPI market during the period of 2009 to 2013, which have their own credit rank scores given by NICE information service agency. Regarding the relevant financial variables, total 80 variables were collected from KIS-Value and DART (Data Analysis, Retrieval and Transfer System). If correlation based feature selection could select more important variables, then required information and cost would be reduced significantly. Through analysis, this study show that the proposed correlation based feature selection method improves selection and classification process of credit rank system so that the accuracy and credibility would be increased while the cost for building system would be decreased.

• 응용통계연구
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• 제20권3호
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• pp.423-440
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• 2007

본 논문의 목적은 기업 신용점수에 영향을 미치는 기업 인적자원 요소들을 찾아서 기업 신용점수 모형을 구축하는 것이다. 모형 구축을 위해 사용된 자료는 2005년 한국직업능력개발원의 인적자본 기업패널 (Human Capital Corporate Panel, HCCP) 설문조사 자료와 한국신용평가(주)의 KIS-신용평점모델에서 생성된 기업 신용점수이다. 모형 구축을 위한 독립변수는 McLagan (1989)의 '인적자원 바퀴모델'을 토대로 인적자본 기업패널 설문조사 문항을 선택하여 사용하였으며, 종속변수로는 기업 신용평가점수를 사용하였다. 또한 기업 인적자원 관련 변수를 이용한 기업 신용점수 모형 구축을 위해 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 모형 구축 결과 최종적으로 선택된 변수는 22개였다 영역별로 세분화해서 살펴보면 대분류 기준으로 HRD 영역은 6개, HRM 영역은 15개, 기타 1개이고, 중분류 기준으로 개인개발 2개, 경력개발 2개, 조직개발 2개, 조직직무설계 1개, 인적자원계획 4개, 정보체계 2개, 보상 및 장려 6개, 복지후생 1개, 노사관계 1개, 기업규모 1개가 선택되었다. 구축된 모형을 평가하기 위하여 10등급 교차타당성 분석을 통한 오분류율, G-mean은 각각 30.81, 68.27이었다. 그리고 반응율은 가장 좋은 십분위가 가장 나쁜 십분위보다 약 6.08배가 크고 점차 감소하는 경향을 보이고 있다. 그러므로 구축된 모형은 기업 인적자원 관련 변수를 이용해 기업 신용점수를 측정하는데 적당한 모형이라는 결론을 내릴 수 있다

• 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.

• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.211-219
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• 2008

고객 로열티는 한 회사가 지속적으로 수익을 계속 창출하기 위해 매우 중요한 요소이다. 특히 카드사는 멤버쉽(Membership)에 가입한 회원 및 가맹점과의 고객 관계 관리(Customer Relationship Management: CRM)가 무척 강조되는 업종이기에 카드사에서 고객 로열티는 더욱 더 중요하게 다루어지고 있다. 본 연구에서는 A카드사의 로열티스코어 개발 사례를 다루고자 한다. A카드사에서는 이해하기 쉽고 활용하기 쉬운 모델 개발을 목적으로 카드업종의 특성을 반영 한 로열티 스코어를 개발하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 로열티 스코어 모델은 반응변수에 개별 변수 별 로짓모형을 적용하고 이들 모형에서 얻어진 카이제곱 적합도 통계량을 가중치로 고려하는 방법이다. 본 연구에서 제안한 모델은 모델에 대한 안정성 평가 결과 시간의 흐름에 따라 매우 안정된 결과를 보인다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권4호
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• pp.171-180
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• 2021

The purpose of this paper is to estimate the impact of credit rationing on the amount of trade credit used by farmers in Vietnam. This study employs a survey data collected through direct interviews with heads of 1,065 rice households randomly selected out of provinces and city in the Mekong River Delta (MRD). In each province or city, the village with the largest area of land devoted to rice production from the district with the largest area of land devoted to rice production was picked up for survey. In each village, 200 rice farmers were randomly chosen for interview. Based on a probit model and a semi-parametric propensity score matching (PSM) estimator while controlling socio-demographic traits of rice farmers, the estimated results show that non-credit rationed farmers use less trade credit to finance production compared to their credit rationed counterparts. Moreover, the amount of trade credit used by farmers decreases as the degree of credit rationing drops. This paper provides evidence of the substitutive relationship between bank credit and trade credit. It also implicitly suggests that banks can drive trade creditors out of the market if they manage to solve the problem of information asymmetry and transaction cost.