기업의 신용평가는 기업의 위험도를 측정하여 어음, 사채 및 대출금 등의 회수 가능성을 평가하는 것이다. 이러한 기업의 신용평가 결과는 해당 기업의 채권 수익률이나 주가 등에 영향을 미치고, 또한 금융기관, 투자자 및 거래처 등이 대출 결정, 투자 결정, 신용판매 등의 의사결정을 내리는데 영향을 미친다. 본 논문에서는 보다 정확한 기업 신용 평가를 위해 다집단 분류 문제를 이집단 분류 문제화하는 신경망 분리 모형을 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안한 신경망 분리 모형의 우수성을 검증하기 위해 기존의 일반적인 신경회로망, 판별분석 모형과 비교한다. 실험 결과 신경회로망을 분리시켜 학습을 단순화시키는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 결과를 보였다.
본 연구는 중소기업의 사전적 매출채권관리가 신용판매의사결정과 경영성과에 미치는 영향관계를 확인하고 효과적인 매출채권 관리방안과 체계적인 신용판매의사결정 방안을 도출하기 위해 실시하였다. 중소기업을 대상으로 설문조사를 통해 수집된 455부의 자료를 바탕으로, 요인분석 및 신뢰성분석, 확인적 요인분석, 모형 적합도 검증을 통해 확정하고, 구조방정식모형으로 연구가설을 검증하였다. 검증 결과 신용평가는 재무성과와 영업성과 및 신용판매의사결정에 정(+)의 영향을, 신용통제는 재무성과에 정(+)의 영향을 미친 반면 영업성과와 신용판매의사결정에는 부(-)의 영향을 미쳤다. 매개효과 가설검증에서 신용판매의사결정은 신용평가와 경영성과 간에 정(+)의 영향을, 신용통제와 경영성과 간에는 부(-)의 영향을 미쳤다. 연구는 중소기업이 효과적인 매출채권관리를 통해 경영성과를 제고하기 위해서 사전적 매출채권관리와 신용판매의사결정 능력의 향상을 병행한다면 기업의 경영성과 제고에 시너지 효과를 발생시킬 수 있음을 시사한다. 향후 연구대상의 세분화 및 신용거래동기 등 요인과 매출채권관리와의 영향 연구가 요구된다.
본 연구는 기업의 부채만기와 결정요인의 관련성에 대한 이론적 논거를 제시하고 우리나라 상장제조기업을 대상으로 대기업과 중소기업으로 구분하여 기업규모별 부채만기 결정요인을 다중회귀분석으로 실증적으로 규명하고자 하였다. 실증적 분석 대상기간은 1995년부터 2000년까지 6개년으로 분석기간 동안 신용평가 전문기관으로부터 회사채 신용등급을 평가받은 제조기업 204개 기업을 표본으로 선정하여 분석하였다. 연구결과를 종합하면 우리나라 상장제조기업으로 대기업과 중소기업 모두 기업규모가 크고 레버리지가 높고 자산의 만기가 긴 고정자산을 많이 보유하고 있는 기업일수록 부채만기구조에서 장기부채를 많이 이용하고 있는 것으로 입증되었다. 성장옵션과 법인세율은 부채만기결정에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으며 기업의 우량성과 유동성위험을 나타내는 수익증가율과 채권등급은 대기업의 주요 부채만기 결정요인으로 나타났다. 수익증가율이 크고 채권신용등급이 높은 우량대기업일수록 단기부채를 많이 이용하는 것으로 확인되었으며 중소기업은 기업의 우량성과 신용등급이 부채만기에 유의적인 영향을 미치지 않았다.
인터넷 상의 주문 결재로부터 생성되어지는 수백만의 결제로 인해 축적되어진 레코드들을 이용하고, 아울러 고객이 제공하는 데이터 등을 가지고 고객이 실제 카드 소지자인지를 판별하는 전자결제 신용카드 사기방어시스템 (Anti-Fraud System(AFS))을 제안하였다. 고객은 거래 콤포넌트에 의한 보안 메시징 프로토콜을 사용해서 인터넷에서의 서비스 요구를 시작한다. 거래의 위험도를 결정하기 하기 위해서 데이터마이닝 기법을 이용한 하이브리드 모델링기법을 사용하여 이와 같은 요구에서 생성되는 트랜잭션 정보의 위험도를 계산한 후, 미리 결정된 위험수위와 비교하여 부가적 신용 정보의 필요성을 판단하게 된다.
역선택은 금융 산업에서 많이 연구되는 주제이다. 은행 대출 이자율에 대해서는 이자율과 역 선택의 관계에 대해서 공감을 형성하고 있지만, 신용카드 이자율에 있어서 이자율의 변화와 역선택이 발생하는 방향에 대해서 아직 논쟁 중이다. 그러므로 이 논문에서는 신용카드 이자율에 있어서 역선택이 어떻게 발생하는 지를 밝히고, 균형 이자율이 결정되는 과정을 보이려 한다. 신용카드 이용자들과 공급자 사이의 상호 작용이 이자율을 결정하게 되는 중요한 요소이다. 신용카드 이용자들은 거래수단으로서 혹은 자금 조달 수단으로 신용카드와 현금을 이용할 수 있는데, 단위 화폐가치당 소용 비용을 최소화하려는 선택을 하는 합리적인 소비자로 가정하고 있다. 반면에 신용카드 공급자들은 그들의 이익을 최대화하려는 노력을 기울이는데, 현금보다 신용카드가 널리 쓰일수록 유리하다. 이런 가정하에서 신용카드 이자율과 역선택의 관계를 이론적 모형을 통해서 분석하였고, 은행 대출 이자율에서 발생하는 역선택과 같은 역선택이 발생함을 보였다. 즉 증가하는 신용카드 이자율은 역선택을 유발하는 것이다.
본 논문은 국내 은행금응기관의 신용위험관리를 보다 효율적이고 과학적으로 지원하기 위한 통합 위험관리시스템의 프레임웍을 제시한다. 즉, 담보 보증중심의 사전관리 위주의 대출관리에서 신용중심의 사후관리 위주의 대출관리로 전환되어야 함에 따라 신용평가시스템, 대출의사결정시스템, 사후관리시스템, 그리고 통합 신용위험관리시스템에 이르기까지 각 단위 시스템이 전체적으로 하나의 시스템으로 통합되어야 한다. 특히, 통합 위험관리시스템은 신용위험을 은행전체의 신용 포트폴리오의 관점에서 측정하고 분석함을 의미한다. 통합 위험관리시스템은 개별 대출기업 혹은 개별 대출에 대한 신용위험을 분석함과 동시에 이를 기초 데이터로하여 은행 전체 신용 포트폴리오의 신용위험 노출정도를 파악한다. 또한, 개별 대출기업의 신용등급 변화로 인한 은행전체 신용위험의 변화를 자동적으로 파악하고 조기 경보함으로써 은행의 총체적인 통합 신용위험관리가 가능하도록 한다.
본 연구에서는 중소기업진흥공단이 보유하고 있는 중소기업의 정책자금 대출신청자료를 활용해서 정책자금 대출심사 시에 연성정보와 경성정보를 어느 정도 활용되고 있는지에 대해서 분석하였다. 실증분석에 사용되는 주요데이터는 2004년 이후 중소기업진흥공단에서 정책자금 지원기업에 대한 심사 시에 사용하는 기업의 재무자료 및 비재무자료 관련 데이터이다. 본 연구에서는 비재무 정보를 연성정보(soft information)로 간주하였다. 정책자금 대출심사시에 사용되는 신용정보, 연성정보, 재무정보 등의 상대적 중요성을 로짓모형을 통해 살펴본 결과, 신용정보의 추정값이 가장 크며, 그 다음으로 연성정보, 재무정보의 추정값은 가장 작다. 대출심사에 있어서 신용정보의 추정값이 상대적으로 가장 큰 것은 중진공에서 최종적인 대출승인 여부를 재무정보와 비재무(연성)정보의 결합인 신용정보를 토대로 결정하기 때문에 나타난 당연한 결과라고 봐야한다. 그리고 신용정보의 구성요소인 재무정보와 연성정보의 상대적 중요성을 살펴보면, 상대적으로 연성정보가 대출결정여부에 더 결정적으로 기여하고 있다고 할 수 있다. 이는 중진공의 정책자금을 신청하는 중소기업의 대부분은 영세한 기업이어서 재무제표 정보의 신빙성이 낮은 반면, 상대적으로 재무정보 외의 정보들이 기업평가에 더 많은 중요성을 가지고 있기 때문이다. 결론적으로, 재무정보와 연성정보의 결합인 신용정보가 대출결정에 결정적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 그러나 연성정보와 재무정보를 비교해 보면, 연성정보가 대출결정에 더 많은 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 그리고 대출심사 시, 기업의 지역별 특성을 나타내는 변수들의 중요성은 없어졌다고 할 수 있다.
개인신용평가는 은행이 대출을 승인할 때 수익성 있는 의사결정을 적절히 유도할 수 있는 효과적인 도구이다. 최근 많은 분류 알고리즘 및 모델이 개인신용평가에 사용되고 있다. 개인신용평가 기법은 대체로 통계적 방법과 비 통계적 방법으로 구분된다. 통계적 방법에는 선형회귀분석, 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무 등이 포함된다. 비 통계적 방법에는 선형계획법, 신경망, 유전자 알고리즘 및 Support Vector Machines 등이 포함된다. 그러나 신용평가모형 개발을 위해 어떠한 방법이 최선인지에 관해서는 일관된 결론을 내리기는 어렵다. 본 논문에서는 중국 금융기관의 개인 신용 데이터를 사용하여 가장 대표적인 신용평가 기법인 로지스틱 회귀분석, 신경망 그리고 Support Vector Machines의 성능을 비교하고자 한다. 구체적으로, 세 가지 모형을 각각 구축하여 고객을 분류하고 분석 결과를 비교하였다. 분석결과에 따르면, Support Vector Machines이 로지스틱 회귀분석과 신경망보다 더 나은 성능을 가지는 것으로 나타났다.
중소상공인은 대다수 신용평가에 필요한 금융 정보를 제공하지 못하는 씬파일러 (thin-filer)이므로, 중소상공인 신용평가모형의 신뢰성을 높이기 위해서는 비재무정보와 정성적인 정보를 기반으로 한 대안신용평가의 개발이 중요하다. 본 연구는 중소상공인을 대상으로 한 표준화된 신용평가모형이 없고, 세부적인 평가 기준이 비공개인 현 상황에서 중소상공인의 신용점수를 높일 수 있는 결정요인을 제시함으로써 추후 신용등급 관리와 이를 활용한 금융 공급 확대에 도움을 주고자 하였다. 구체적으로, 신용보증기금의 자료를 이용하여 2014년 1월부터 2019년 9월까지 총 5,521개 중소상공인의 금융실태를 광범위하게 분석하였다. 이를 통해 2억 원 미만의 대출 보증 잔액을 가지고 있는 경우가 80% 이상이고, 사업장의 약 87%가 임차임을 확인하였다. 특히 신용 재무등급점수가 100점 만점 중 10점 이하인 경우가 47%로 거의 절반 수준인 것을 확인함으로써 대안신용평가의 개발이 시급함을 확인하였다. 또한, 중소상공인의 종합신용등급을 구성하는 재무등급점수, 계량비재무등급점수, 순수비재무등급점수의 결정요인이 무엇인지 각각 분석하였다. 종합신용등급을 산출하는데 가장 가중치가 높은 재무등급점수의 경우, 근로자 수가 많고 업력이 길수록, 그리고 법인사업자일 때 더 높게 나타났고, 실제 중소상공인의 총보증잔액과 순보증일수 역시 대표자 동종업계 종사연수, 근로자 수, 업력이 증가할수록, 그리고 법인사업자일 때 증가하는 것으로 나타났다. 다만 비재무적인 요소를 계량화하여 점수로 구현하는 계량비재무등급점수는 대표자 동종업계 종사연수나 근로자 수, 업력과 유의한 관계를 보이지 않았다. 이는 본 연구에서 사용한 비재무정보 지표와 별개로 신용보증기금의 계량비재무등급점수에 다른 결정변수가 사용되었음을 의미한다. 대표자와의 면담 등을 기초로 평가되는 점수인 순수비재무등급점수는 대표자 동종업계 종사연수가 높을수록 증가하였다. 이러한 결과는 향후 핀테크 기술을 활용한 혁신적인 금융서비스를 제공하고 이를 바탕으로 사회와 경제 혁신을 추구할 수 있는 잠재력을 제시함으로써 중소상공인 관련 연구와 정책개발에 중요하게 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 기술신용정보의 기술금융공여자가 신뢰할 수 있는 기술신용정보의 구성요소와 등급산출체계를 분석하고 이를 토대로 기술금융 공급확대를 유인할 수 있는 최적의 기술신용평가시스템을 도출하는 것이다. 기술평가등급과 신용평가등급의 결합비율 변화를 통해 최대 AUROC 값이 되는 최적화된 기술신용평가등급을 산출하고 기존의 신용평가등급 및 체계 간의 격차 시뮬레이션을 통해 기술신용평가등급과 신용평가등급 간 대체가능성을 검증해 본 후 금융기관이 활용할 수 있는 등급체계를 제시하였다. 연구결과, 기업 규모별, 업종별로 동일하게 신용평점 : 기술평점의 가중치 결합비율 70% : 30% 일 때 AUROC가 가장 높게 나타났다. 본 연구를 통해 기술신용등급의 부도 유의성이 신용등급 또는 기술등급보다 향상된 결과를 확인함에 따라 기술신용평가정보가 신용등급을 대체 적용 가능성을 발견하였고 나아가서 금융기관에서 여신의사결정 시 기술평가정보와 신용평가정보가 최적화 결합된 기술신용등급을 이용하여 정교한 리스크 관리도 가능함을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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