• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2017.04a
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• pp.52-52
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• 2017

글로벌 금융위기 이후 다양한 형태로 등장한 금융상품과 ICT의 결합은 그 동안 생각하지 못한 방식으로 전 세계에 다양한 수요를 충족시키면서 폭발적으로 성장했다. 하지만 IT강국이라고 자부하는 대한민국은 다양한 규제와 시스템의 복잡성 때문에 은행상품이 온라인에서 거래되는 것은 아직까지 익숙하지 않다. 다행히 이러한 규제가 조금씩 완화되어 가면서 2016년은 모바일 송금, 금융상품 추천 플랫폼 등 비 금융업체 주도의 금융시장 온라인화가 소극적으로 이루어지는 과도기로 볼 수 있다. 이러한 시점에서 기존 오프라인 채널이 아닌 온라인 채널을 통해 금융상품을 구매하거나 가입하는 고객의 만족요인에 대해 연구하는 것은 향후 폭발적으로 증가할 수요에 앞서 연구하고, 현상을 주도할 기업에서도 소비자의 만족요인을 미리 파악한다는 점에서 시기적으로 적절하다. 해당 연구는 신용대출, 정기예금, 전세대출, 주택담보대출, 정기적금, 그리고 P2P투자 상품 별 만족도에 영향을 미치는 요인과 영향력을 SERVPERF 모델을 이용하여 분석한 뒤, 회귀분석과 텍스트간의 공동 출현단어에 대해 파이선을 통해 메트릭스를 형성하고, 사회연결망 분석으로 네트워크 중심성을 분석하여 단어간의 관계를 살펴보았다. 해당 연구는 국내 최초 온라인 금융상품 비교 추천 플랫폼인 "Finda"의 리뷰/평점데이터를 이용하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.81-109
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• 2007

The loan rate of the government loan program offered by the Small Business Corporation(SBC) can be determined as a sum of three factors such as a reference interest rate, a policy aim spread, and a credit risk spread. However the loan rate has been lower than the loan rate in the banking sector. The profit has continually run in the red figures and hence the stability the fund managed by the SBC has been damaged. Even though a policy aim spread could be emphasized, the stability and profitability of the fund should be prioritized. This means that the loan rate of the SBC should be determined such that the loss might not be occurred. This requires the policy aim spread to change from relatively large negative to near zero.

• 한국산학경영학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.13-25
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• 2005

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.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.22 no.2
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• pp.213-226
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• 2005

Adverse selection is a heavily scrutinized subject within the financial intermediary industry. Consensus is reached regarding its effect on the loan interest rate. Despite the similar features of financial service offered by the credit card, we still have controversy regarding credit card interest rate on how is adverse selection incurred with the change of interest rate. Thus, this paper explores how does the adverse selection, if ever, take place and affect the credit card interest rate. Information asymmetry regarding the credit card users' type represented by the default probability is assumed. The users are assumed to be rational in that they want to minimize the per unit dollar expense associated with the commercial transaction and financing between the two typical payment methods, cash and credit card. Suppliers, i.e. credit card companies, would like to maximize their profit and would be better off with more pervasive use of credit cards over the cash. Then we could show that the increasing credit card interest rate is subject to the adverse selection, sharing the same tenet with that of the bank loan interest rate proposed by Stiglitz and Weiss. Hence the current theory predicts that credit card market also suffers from adverse selection with increasing interest rate.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.3
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• pp.419-437
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• 2023

As the number of thin filers in Korea surpasses 12 million, there is a growing interest in enhancing the accuracy of assessing their credit default risk to generate additional revenue. Specifically, researchers are actively pursuing the development of default prediction models using machine learning and deep learning algorithms, in contrast to traditional statistical default prediction methods, which struggle to capture nonlinearity. Among these efforts, Graph Neural Network (GNN) architecture is noteworthy for predicting default in situations with limited data on thin filers. This is due to their ability to incorporate network information between borrowers alongside conventional credit-related data. However, prior research employing graph neural networks has faced limitations in effectively handling diverse categorical variables present in credit information. In this study, we introduce the Transformer embedded Graph Convolutional Network (TeGCN), which aims to address these limitations and enable effective default prediction for thin filers. TeGCN combines the TabTransformer, capable of extracting contextual information from categorical variables, with the Graph Convolutional Network, which captures network information between borrowers. Our TeGCN model surpasses the baseline model's performance across both the general borrower dataset and the thin filer dataset. Specially, our model performs outstanding results in thin filer default prediction. This study achieves high default prediction accuracy by a model structure tailored to characteristics of credit information containing numerous categorical variables, especially in the context of thin filers with limited data. Our study can contribute to resolving the financial exclusion issues faced by thin filers and facilitate additional revenue within the financial industry.

• The Magazine for Energy Service Companies
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• s.7
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• pp.36-37
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• 2000

ESCO 전업기업의 지원을 위한 운전자금 지원과 담보여력 부족에 대한 해결방안으로써 신용대출 기관을 더욱 확대할 것이며, 무엇보다도 앞에서 언급했듯이 ESCO자금 지원규모를 지속적으로 확대함으로써 사업 추진시 예산이 부족하여 에너지절약시설 투자를 포기하는 일이 없도록 하는 것이 가장 중요하다고 할 것입니다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.727-730
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• 2009

국내일반은행 연체율은 그룹(대출형태)별로 다양한 원인에 의해서 연체율 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 연체율의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터 모형를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 연체율에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 3 그룹(기업대출, 가계대출, 신용카드 대출)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 6월까지의 자료를 이용하였고. 국내은행 연체율을 종속변수로 설정하고 소비자물가지수, 종합주가지수, 환율, 동행(경기)종합지수, 국민주택채권, 고용률을 독립 변수로 투입하였다. 국내일반은행 연체율 요인을 추정한 결과 소비자물가지수는 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변수로 나타나고 동행(경기)종합지수와 종합주가지수는 음(-)의 영행을 나타내는 유의적인 변수이지만 환율, 국민주택채권 그리고 고용률은 각각 유의적인 음(-)의 영행을 나타내는 비유의적인 변수로서 연체율에 큰 영향으로 주지는 않은 것으로 나타났다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2019.11a
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• pp.27-31
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• 2019

정부는 2018.2.8일 국정현안점검조정회의를 통해 국무조정실, 금융위원회, 기획재정부, 고용노동부, 중소벤처기업부 등 관계부처 합동으로 "사회적금융 활성화 방안"을 최종 확정하였다. 한국의 사회적금융은 보조 기부행위가 아닌 투자 융자 보증 등 회수를 전제로 사회적기업, 협동조합, 자활기업, 마을기업 등 사회적경제기업에게 다양한 자금을 지원하는 금융활동 전반을 말한다. 현재 민간의 자발적인 금융지원활동도 일부 있으나, 정부 공공재원 중심으로 기존의 서민금융진흥원의 사회적기업 신용대출, 중진공의 정책자금 대출, 신보 지신보 특례보증, 사회적기업 모태펀드 등 중기 서민 정책금융체계내의 사업이 대다수를 차지하고 있는 실정이다. 한국의 사회적금융은 미국과 일본, 영국 등의 선진국에 비하면 이제 태동기로서, 사회적경제기업은 자금 공급부족, 제도 금융권에서의 소외 등 자금조달에 큰 애로를 겪고 있다. 따라서, 공공부문 주도로 자금공급을 확대하고 있으나, 사회적경제기업의 자금수요에는 아직도 크게 미치지 못하는 상황이다. 특히, 지원방식이 짧은 만기, 대출 보증에 편중되는 등 사회적경제의 특수성에 대한 고려가 미흡하여 수요-공급 간 미스매치도 큰 상황과 자금수요자와 투자자를 이어주는 사회적금융 중개기관, 사회적성과 평가 등 시장 인프라도 전반적으로 크게 미비 되어 있어 민간의 참여를 제약하는 것도 그 이유이다. 본 연구에서는 한국의 시회적금융지원제도의 전반적인 현장의 실태를 중심으로 실무적인 측면에서 분석 및 향후과제를 도출하여 관계기관 등에 정책적인 시사점을 제공하고자 한다.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.16 no.4
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• pp.631-646
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• 2013

This paper empirically explores the pattern of causality between bank lending and housing prices in Korea over a period of the early 1990s to the end of 2000s by employing a long term cointegration and short-term time series regression analysis. Although the contemporaneous correlation between bank lending and housing prices is large, the analysis shows that the intense interaction between credit growth and bank lending to household arises from a growth in banking lending responding to an increase in housing prices. In addition, the regulatory change such as the introduction of financial constraints on bank loans such as LTV and DTI in the early and mid-2000s has played a significant role in stabilizing financial and real estate markets.

• International Area Studies Review
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• v.22 no.1
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• pp.123-140
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• 2018

This paper analyzes herd behavior observed in the loan market from 2001 to 2014 using a panel data on commercial banks including state-owned banks, domestic private banks, foreign banks, and Islamic banks. The paper finds evidence that herd behaviors of domestic private and foreign banks have been pronounced and long-lasting around the 2008 global financial crisis when state-owned banks did not show such a behavior. This result shows that since private banks tend to be keen on maximizing profits and avoid financial risks exposed by lending during a financial crisis, their lending decisions are not independent but dependent on whether other banks increase loans or not. On the other hand, Islamic banks do not show herd behavior during the financial crisis. This finding is consistent with earlier studies that Islamic banks have different characteristics, such as profit and operation mechanisms, from other private banks. Another interesting finding is that when it comes to rural loans, all the banks' herd behavior is short-lived and the herding indexes are quite volatile. This finding is attributable to distinct features of rural loans. Usually maturities of rural loans are shorter than city loans and related to the cycle of farming. Agricultural production is heavily dependent on unpredicted factors, such as floods and droughts, not previous year's production. Lastly, the paper finds a herding across bank type that state-owned, foreign, and Islamic banks follow domestic private banks'lending decisions.