• 사회복지연구
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• 제48권2호
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• pp.173-201
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• 2017

본 연구의 목적은 빠르게 증가하는 가계부채가 중요한 사회적, 경제적 이슈가 된 현 시점에 과중채무자들의 생활상을 물질적 결핍과 사회적 결핍을 포괄하는 '사회경제적 박탈' 개념을 활용하여 조명하는 것이다. 본 연구는 채무조정제도를 이용하는 과중채무자들을 면접조사한 데이터(N=209)를 분석하였고, 한국복지패널의 일반집단 및 저소득집단과의 비교를 실시하였다. 연구결과는 과중채무집단이 일반인구 및 저소득집단에 비하여 생계, 고용, 주거, 건강, 사회적 관계 차원에서 모두 결핍수준이 월등히 높으며, 과중채무집단 내부에서는 개인파산집단의 결핍수준이 개인회생, 개인워크아웃, 기타집단보다 높은 것으로 나타났다. 결과를 토대로 과중채무자와 채무조정제도를 위한 제도적, 실천적 함의를 논의하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.119-131
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• 2024

2019년 금융위원회의 온라인 대출 중개 서비스 도입 허용에 따라 핀다와 토스같은 핀테크 대출중개 플랫폼들이 가파르게 성장하였다. 하지만 대출중개 플랫폼으로 대출을 받은 고객들은 기존의 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들보다 채무불이행 위험도가 더 높은 것으로 보고되었다. 본 연구는 생존분석 기법을 통해 신용대출을 받기 위해 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객들과 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들의 채무불이행 위험도를 비교하고 각 대출중개 플랫폼별로 고객들의 채무불이행에 영향을 주는 특성들을 비교하였다. 분석을 위해 국내 캐피털사의 고객 데이터를 활용하였으며 카플란-마이어 분석 및 AFT 모형을 활용하였다. 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들에 비해 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객들은 개인사업자보다 일반 대출자의 비중이 높고 부동산을 소유하고 있을 확률이 높았으며 대출진행기간이 더 짧았다. 또한 대출진행기간 중앙값(385일)을 기준으로 채무불이행 발생 비율이 더 높았다. AFT 모형을 통해 채무불이행 발생 시기를 분석한 결과 대출중개 플랫폼은 모두 모집법인에 비해 채무불이행 발생 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객의 특성들이 채무불이행 발생 시기에 주는 영향은 플랫폼별로 상이하게 나타났다. 이 결과는 대출중개 플랫폼별로 고객의 리스크 차이를 고려한 맞춤형 전략이 필요함을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.283-290
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• 2021

본 연구에서는 매입채무가 기업규모에 따라 기업실패에 미치는 영향에 차이가 있는지를 생존분석을 통해 분석하였다. 이를 위해 1999년부터 2019년까지 한국거래소 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 총 41,781개(연도-기업) 기업을 분석하였다. 매입채무의 대용변수로는 단기부채지표인 매입채무비율을 사용하였다. 분석기간을 전체기간과 금융위기 전, 후로 나누어 분석하였다. 실증분석결과 첫째, 전체기간에서 매입채무의 증가는 중소기업의 기업의 실패 가능성을 높이는 요인이라는 것을 확인하였다. 하지만 대기업에서 매입채무비율과 기업실패 가능성간의 유의적인 영향관계를 확인하지 못하였다. 둘째, 1999년~2007년과 2009년~2019년의 하위기간으로 나누어 분석한 결과에 의하면 중소기업에서는 매입채무 증가가 기업실패 가능성을 증가시키는 요인으로 작용되는 것으로 나타났다. 하지만 대기업의 경우 금융위기 이후의 기간인 2009년~2019년에서 매입채무의 증가는 기업의 실패 가능성을 줄이는 것으로 나타났다. 이것은 매입채무의 증가가 부채의 증가로 인한 기업리스크의 확대로 연결되기 보다는 활발한 영업활동의 전개나 무이자부채의 적극적인 활용으로 인식되어 기업의 재무적 곤경 리스크를 완화시켜 기업의 실패 가능성을 감소시키는 것으로 이해되었다. 이러한 분석결과에서 매입채무가 기업실패에 미치는 영향은 기업의 규모에 따라 차이가 발생할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 산업진흥연구
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• 제9권2호
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• pp.197-205
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• 2024

본 연구는 2012년부터 2022년까지 중국 A주 상장회사 중에서 중오염기업을 표본으로 하여 기업의 ESG 성과가 채무불이행 위험에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과는 좋은 ESG 성과가 기업의 채무불이행 위험을 효과적으로 감소시키는 것으로 나타났다. 추가 분석에서는 기업의 ESG 성과가 자금조달 제약의 영향을 완화시켜 채무불이행위험을 감소시키는 것을 보여주었다. 본 연구는 ESG 성과의 관점에서 채무불이행 위험의 영향 요인을 탐색하고, 기업의 ESG 성과가 경제적으로 미치는 영향에 대해 연구하여, 기업의 채무불이행 위험 예방에 대한 실증적 자료를 제공하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.535-543
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• 2019

본 연구는 국가채무가 자살에 이르는 경로를 찾고자 하였다. 변수는 GDP대비 국가채무비율(이하 '국가채무비율'), 생활물가지수, GDP대비 가계부채비율(이하 '가계부채비율)과 인구10만명당 연령표준화자살률(이하 '자살률)이며, 국가통계포털의 2001년부터 2015년까지의 표준화한 자료를 이용하여 기술통계, 경로분석을 실시하였다. 분석도구는 IBM SPSS 22와 Amos를 활용하였다. 연구 결과, 국가채무비율-생활물가지수-가계부채비율-자살률의 경로를 확인할 수 있었으며, 국가채무비율이 생활물가지수에 대한 직접효과는 0.954이며, 생활물가지수가 가계부채비율에 미치는 직접효과는 0.904이며, 가계부채비율이 연령표준화 자살률에 대한 직접효과는 0.675로 직접효과가 큰 값을 갖는 것으로 분석되었다. 간접효과는 GDP대비국가채무비율이 가계부채비율로 0.862, GDP대비국가채무비율이 연령표준화자살률로 0.581, 생활물가지수가 연령표준화자살률로 0.610이 존재하였으나, p>0.05로써 유의미하지 않은 것으로 분석되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권9호
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• pp.103-112
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• 2020

본 연구의 목적은 한국의 국가채무의 구성요소와 각 구성요소가 국가채무에 미치는 영향을 살펴보는데 있다. 통계청 국가통계포털에서 국가채무를 구성하는 요소로 일반회계 적자보전, 외환시장 안정용, 서민주거 안정용, 지방정부 순채무, 공적자금를 선정하여 검색하였다. 분석기간은 1997년부터 2019년까지 총 23개 연간자료를 이용하였다. 본 연구에서 정리한 자료는 각 구성요소별 전년대비 변동률을 이용하고 있다. 이를 이용하여 본 연구는 지표분석, 수치분석과 모형분석을 시도하였다. 상관분석결과 국가채무는 외환시장안정용, 공적자금 등, 서민주거안정용과 높은 관계를 보이고 있으나 지방정부순채무와는 무관한 관계로 나타났다. 국가채무는 지난 1997년 이후 외환시장안정용과 공적자금 등, 서민주거안정용과 동조화현상을 보이며 지속적으로 증가해 왔다. 2020년도 이후에는 코로나19로 인한 재난지원금 증가로 서민주거안정용과 공적자금 등에서 크게 증가할 것으로 예상되고 있다. 세계적으로 경제상황이 어려운 시점에서 우리나라도 국가재난 지원금의 사용으로 국가부채가 크게 증가할 것으로 보이지만 가능한 경제성장과 금융시장 안정을 위해 효율적으로 운용되기를 기대하고 있다.

• 재무관리연구
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• 제15권2호
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• pp.81-105
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• 1998

본 연구는 우리나라 주거래은행이 거래기업의 재무곤경감소나 채무조정방법의 선택에 어떤 영향을 미치는 가를 검증해 보기 위한 것이다. 만성적 재무곤경상태에 빠져 있는 52개의 상장 기업을 대상으로 7년간의 누적투자율이나 매출액증가율 및 이익증가율을 조사해 본 결과 주거래은행관계의 척도라 할 수 있는 최대대출비율이나 주식소유 비율이 누적투자율이나 누적매출액증가율에 거의 영향을 미치지 못하는 것으로 드러났다. 그러나 대그룹소속기업들은 재무곤경기간에도 지속적인 투자나 매출액증대를 보여 그룹간의 내부금융이나 신뢰성이 중요한 역할을 하는 것으로 보여진다. 한편 재무곤경비용의 감소를 누적이익증가율이라고 간주한 경우는 주거래은행의 주식보유비율이 누적이익증가율에 (-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 부도공시기업의 검증결과와도 일치한다. 주거래은행관계의 유효성은 채무조정방법의 선택에서 잘 나타난다. 최대대출비율과 금융기관의 주식소유비율이 높은 기업일수록 사적협상에 성공할 확률이 높은 것으로 나타나 주거래은행을 위시한 주요 채권단들이 채무조정을 주도적으로 이끌어 워크아웃을 성공시킬 가능성이 높으며, 기업자체의 성장성이나 경영지배권 등의 소유구조는 그리 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.

• 해운
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• 통권84호
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• pp.10-16
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• 2011

2002년 이후 지속되어온 미국의 재정적자가 금융위기 중 확대되면서 미국 국가채무가 2012년에는 GDP를 초과할 것으로 전망된다. 미 의회는 5개월 이상 협상을 지속한 결과 2011년 8월 1일 국가채무 한도 상향조정을 포함한 예산통제법을 통과시켜 국가부도사태는 발발하지 않았다. 이러한 미 의회의 국가채무 한도 상향 조정에도 불구하고, S&P는 지난 8월 3일 미국의 국가신용등급을 AAA에서 AA+로 강등하였으며, 주식시장의 경우도 미국의 재정지출 감축으로 인한 경기회복지연, 신용등급 강등 영향으로 인한 국제금융시장의 위험자산 회피현상으로 급락하였다. 미국 재정지출 감축과 위험자산 회피현상에 따른 우리나라의 국내총생산 감소는 미미할 것으로 분석되지만, 재정긴축 계획으로 향후 5년 동안 미국 경제에 평균 -0.5%정도의 GDP 감소 효과가 있으며, 우리나라 GDP도 평균적으로 -0.02% 정도 감소시킬 것이다. 이에 따라 우리나라 기업들도 미국 재정긴축 및 신용등급 강등으로 인하여 발생할 수 있는 사항들을 다각적으로 분석하여 대처를 할 필요성이 제기되고 있다. 다음은 대외경제정책연구원에서 발표한 "미국 재정긴축 및 신용등급 강등의 효과분석"의 주요 내용을 정리 요약한 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.121-132
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• 2011

BOT(Build-Operate-Transfer) 프로젝트 파이낸스(PF: Project Finance)는 민간이 자본조달, 건설, 그리고 운영을 맡고 운영수입에서 투자비와 수익을 회수하므로 사업의 위험으로부터 정부를 보호하며 사업자도 특수목적회사를 설립하고 부외 및 비소구 금융을 통해 자본을 조달하기 때문에 채무불이행의 책임으로부터 보호되는 특징을 지닌다. 이와 함께 BOT PF 사업의 금융구조와 특성에 의한 채무불이행위험 완화는 금융시장 경색, 새로운 국제회계기준(IFRS) 도입, 그리고 건설사의 우발채무 등과 맞물려 그 중요성이 부각되고 있으나 현금흐름의 불확실성과 여러 계약조항들이 유발하는 비대칭수익으로 인해 전통 금융 경제이론에 기반한 평가가 어려웠다. 그러므로 본 연구는 BOT PF 고유의 금융구조와 특성에 의한 채무불이행위험 완화효과의 평가를 위해 옵션가격결정 및 관련 금융 경제이론을 토대로 이론모델을 구성하고 사례를 분석함으로써 BOT 사업의 위험관리를 위한 이론적인 틀을 제시하고자 한다. 연구결과에 의하면 BOT 사업의 금융구조 및 특성이 사업자의 채무불이행위험을 완화시키며 특히 관련변수들이 수익성을 악화시키는 방향으로 변화할 때 그 효과가 증가함을 알 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.207-224
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• 2018

온라인 P2P 대출(Online Peer-to-Peer Lending)이란 대출자(차입자)들이 인터넷 및 모바일 P2P 플랫폼을 통해 대출을 신청하면 P2P 플랫폼 기업이 이를 심사하고, 공개하여 불특정 다수가 자금을 빌려주고 이자를 받는 대출중개 서비스를 말한다. 국내외적으로 P2P 대출시장의 성장과 수익률에 대한 관심이 커진 상황에서 현재는 P2P 대출에 대한 안정성 측면에서 문제가 제기되고 있다. P2P 대출시장은 높은 수익률을 제공하지만 P2P 업체의 연체율과 부실률(채무불이행률)도 함께 높아지고 있는 실정이다. P2P 금융시장의 신뢰도를 높이기 위해서는 P2P 대출의 연체율과 채무불이행률을 줄이는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 세계적인 P2P 기업인 렌딩클럽(Lending Club)의 P2P 대출거래데이터베이스를 이용하여 인공지능기반의 P2P 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 구체적으로 벤치마크(benchmark) 모형으로 통계기법인 판별분석과 로지스틱 회귀분석을 이용하고, 인공지능기법으로는 신경망, CART, 그리고 C5.0을 이용하여 P2P 대출거래의 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 연구결과, P2P 대출거래의 채무불이행 예측을 위해 우선 고려해야 할 변수는 대출이자율이며, 중요도 3순위에 가장 많이 언급된 대출금액과 총부채상환비율도 고려해야 할 요인으로 추출되었다. 전통적인 통계기법보다는 인공지능기법의 예측성과가 더 좋은 것으로 나타났으며, 신경망의 경우 모든 데이터 셋에서 오분류율이 가장 낮은 예측모형으로 나타났다.