• 국제지역연구
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• 제22권1호
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• pp.123-140
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• 2018

본고는 방글라데시 은행 대출의 군집행동을 실증분석하였다. 실증분석에는 2001년부터 2014년 2분기까지 국책은행, 국내민간은행, 외국계은행, 이슬람은행 등 방글라데시 상업은행의 총대출, 도시대출, 농촌대출 패널자료를 사용하였다. 국내민간은행과 외국계은행의 총대출 및 도시대출의 경우 2008년 글로벌금융위기 기간 동안에 대출 동조현상이 뚜렷이 나타났다. 이는 이들 은행유형이 국책은행보다 수익성을 중시하고 정부 및 중앙은행으로부터 엄격한 감독규제을 적용받으므로 불확실성이 커진 금융위기기간에 은행이 독자적으로 대출태도를 결정하기보다는 자신과 유사한 은행의 대출결정을 참조하면서 대출태도를 결정하였음을 보여준다. 반면, 이슬람은행의 경우 2002년부터 2003년에 이르는 기간에 대출 쏠림현상이 커졌으며, 2008년 금융위기기간에 특별한 쏠림현상을 보이지 않았다. 이는 기존문헌에서 지적하듯이 이슬람은행의 수익 및 영업 구조가 일반 은행과 다르기 때문으로 해석할 수 있다. 한편, 농촌대출의 경우 군집행동의 패턴이 총대출 및 도시대출과 상당히 달랐는데, 무엇보다도 군집행동이 지속되지 않고 단속적으로 발생하였다는 것이 큰 특징이다. 이러한 차이점은 농촌 대출의 특성에 기인한다. 즉, 농업종사자들의 대출상환능력은 과거 대출이력에 기반한 신용도보다는 해당 연도의 작황에 따라 결정되고, 대출 주기가 농사주기와 연동되어 대출기간이 짧다. 따라서 대출의 군집행동과 같은 일정 대출패턴이 중장기간 발생하지 않고 단속적으로 발생한다고 이해할 수 있다. 마지막으로, 대출 연관성이 은행유형간에 존재하는 지를 알아본 결과, 국책은행, 외국계은행, 이슬람은행의 대출 결정은 국내민간은행의 대출증감에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이를 통해 국내민간은행 대출결정이 대출시장의 불확실성을 완화시키는 정보로서의 기능을 한다는 것을 알 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권10호
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• pp.147-162
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• 2020

본 연구의 목적은 정책자금 지원에 대한 효율성 분석을 통하여 국책은행에서 정책자금 지원의 실무적인 개선안을 제시하고자 한다. 국책은행에서 '17년과 '18년에 연속해서 정책자금을 지원받은 중소기업을 대상으로 지원현황에 대한 특성 분석과 재무적 성과의 효율성 분석을 위해 대응표본 T-test를 수행하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 중소기업의 특성 분석결과 외부에서 조성된 재정자금이 대부분이고, 업종별로는 제조업에 집중되었다. 지역별로는 경기 서부지역에, 신용등급별로는 A등급 구간이 가장 많았다. 기술등급은 T5 등급에, 자금 용도는 시설자금에 대부분 지원되었다. 둘째, 효율성 분석결과 수익성은 총자산순이익률, 안정성은 이자보상비율, 활동성은 총자본회전율에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그러나 성장성에는 긍정적인 영향을 미치지 못하였다. 결론적으로 중소기업의 수요에 적합한 자금 배분과 성장성에 영향을 미칠 수 있도록 정책자금을 지원하는 실무적인 개선안을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.487-492
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• 2018

4차산업 혁명의 여파로 국내에서는 다양한 분야에 인공지능과 빅데이터 기술을 활용하여 이전에 시행 중인 다양한 서비스 분야에 기술적 접목과 보완을 시도하고 있다. 특히 금융권에서 자금을 빌린 기업들을 대상으로 여신 안정성을 확보하고 선제적인 대응을 위해 온라인 뉴스기사들과 SNS 데이터 등을 이용하여 부실가능성을 예측하고 실제 업무에 도입하려는 시도들이 국내 주요 은행들을 중심으로 활발히 진행 중이다. 우리는 국내의 국책은행에서 수행한 비정형 데이터 기반의 기업의 부실징후 예측 시스템 개발 과정에서 시도된 다양한 분석 방법과 결과 그리고 과정 중에 발생한 문제점들에 관해 기술하고 관련 이슈들에 관하여 다룬다. 결과적으로 본 논문은 레이블이 없는 대량의 기사들에 레이블을 달기 위한 자동 태거(tagger) 개발과 뉴스 기사 예측 결과로부터 부실 가능성을 예측하기 위한 모델 및 성능 면에서 기사 예측 정확도 92%(AUC 0.96) 및 부실 가능성 기업 예측에서도 정형 데이터 분석결과에 견줄만한 성과를 이루었고 이에 관해 보고한다.