• Information Systems Review
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• v.4 no.2
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• pp.361-376
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• 2002

This paper proposes a framework for integrated credit risk management system in domestic bank financial institutions. Credit evaluation system, loan processing system, credit monitoring system, and credit risk management system are integrated for efficient and effective risk-adjusted performance management in this framework. Risk exposures, not only for each credit, but also for bank's whole credit portfolio need to be measured and analyzed through the concept of Value-at-Risk (VaR). The effects of changes in credit ratings of individual loaners on bank's credit risk exposure are also considered. We tried to model this integrated credit risk management system by using object-oriented modeling language, UML.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.1 no.1
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• pp.91-100
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• 2000

In 1997 the recession of Korean economy brought about the bankruptcy of large corporations and the large size of non-Performing financial assets which led to IMF financial crisis. One of the major reasons for IMF financial crisis was poor loan management of domestic financial institutions . During the restructuring process of financial institutions since the IMF financial crisis, the importance of the loan management has been recognized. Especially. financial institutions' credit allocation had been concentrated on a few big conglomerates and their subsidies as well as some specific business areas. Hence, risk-diversifying portfolio effects were not reflected in any loan portfolios. The IMF financial crisis in 1997 has clearly showed that credit-risk management is essential not only for individuals' loan but also for portfolios consisting of various loans The main objective of this paper is to provide some suggestions on the direction for financial institutions in Korea to improve their loan portfolio management. Particularly, for the effective management of loan portfolios, this paper introduces quantitative credit-risk management schemes such as KMV models and CreditMetrics which are commonly used in financial institutions in advanced countries. Financial institutions in Korea should make their best efforts to establish a more scientific as well as quantitative loan portfolio management.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2007.05a
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• pp.190-197
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• 2007

외환위기 이후 우리나라 금융기관은 상대적으로 위험성이 높은 기업대출보다, 높은 수익성을 가지는 가계 대출에 관심을 기울이게 되었다. 가계대출이 증가함에 따라 개인신용평가의 중요성이 부각되고, 이에 많은 신용평가시스템이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 신용평가시스템은 대출 신청 당시의 데이터 및 과거의 데이터를 가지고 개인의 신용을 평가하기 때문에, 미래 상황에 대한 예측은 고려하지 못한다. 시스템 다이나믹스는 시간의 흐름에 따른 각 요인의 변화를 살펴봄으로써 미래 상황에 대한 예측이 가능한 분석 방법이다. 이에 본 연구에서는 시스템 다이나믹스 방법론을 활용하여 개인 신용 상태에 대한 미래의 동태적인 변화를 예측하여, 그 결과를 반영한 신용평가모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여, 먼저 신용평점 영향을 주는 변수들을 선정하고, 이 변수들 간의 인과관계를 밝혀낸 후, 인과관계를 토대로 분석 모델을 구축한 뒤, 컴퓨터 시뮬레이션을 실행함으로써, 대출 희망자의 미래의 신용상태 변화 모양을 예측해 본다. 이러한 시뮬레이션 결과를 신용평가에 반영하게 되면, 금융기관의 신용 대출의 위험을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.3
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• pp.263-287
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• 1997

본 연구에서는 국내은행의 위험도가 반영된 보험요율을 Merton에 의해 처음으로 제시된 예금보험요율 결정모형을 이용하여 추정하였다. 실증분석 결과에 의하면 표본은행간의 예금보험요율의 추정치에는 횡단면적 차이가 있는 것으로 나타나 표본기간 중 여러 은행들이 공격적 경영을 취함으로써 은행파산의 위험도를 높이는 도덕적 위해의 문제를 발생시켰음을 보여주고 있다. 본 연구는 상관관계 분석을 통하여 추정된 보험요율이 Moody's사의 국내은행에 대한 장기신용등급과 재무건전도등급, 그리고 은행규모, 수익성, 자본적정성, 자산건전성을 나타내는 지표들과 어떠한 관계에 있는 지를 살펴보았다. 분석결과에 의하면 Moody's사의 국내은행에 대한 장기신용등급, 재무건전도등급과 보험요율 사이에는 통계적으로 유의한 관계가 있는 것으로 나타나 추정된 보험요율이 이들 지표와 마찬가지로 위험도를 적절히 반영하는 것으로 나타났다. 또한 보험요율은 은행규모, ROA, ROE들과는 음의 관계가 있는 것으로 나타났으나, BIS기준 자기자본비율, 부실여신비율과는 양의 관계가 있는 것으로 나타났다. 그러나 자기자본비율이나 부실여신비율이 은행의 신용도나 위험도를 적절하게 반영하지 못하는 것으로 나타남으로써 이들 비율에 대한 회계방식의 개선이 요구됨을 본 연구의 결과는 보여주고 있다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.307-332
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• 2000

본 연구는 총 26개의 시중은행과 지방은행을 대상으로 설문조사를 통해 국내 은행의 위험관리 실태를 분석하였다. 나아가 정상은행과 경고은행 및 퇴출은행의 위험관리 행태에 차이가 있는 지를 살펴보았다. 조사 결과, 최고경영자나 임원이 위험관리 부서의 책임자로 있는 경우는 없고, 금융파생상품의 사용 등 관련사항의 보고가 효과적으로 이루어지지 않고, 감사위원회 역시 외부전문가를 둔 은행이 전혀 없는 것으로 조사되어 경영층의 위험관리 인식에 문제가 있는 것으로 나타났다. 위험관리에 관한 평가나 최고경영자에 대한 보고주기도 일정하지 않은 경우가 많았다. 위험 유형별로는 신용위험, 시장위험 및 유동성위험을 잘 인식하고 있는 반면, 운영위험이나 법적 위험에 대한 인식은 부족하였다. 위험관리 담당자의 교육 주기가 비정기적으로 이루어지고 있다고 응답한 경우가 60%로 가장 높았으며, 40%의 은행이 법적 위험 발생 시 책임소재가 분명하지 않다고 응답하였다. 시장위험 관리에 있어서도 매일 VaR값과 실제 손익을 정기적으로 비교한다고 응답한 경우는 15%에 불과하여 취약성을 드러냈다. 절반 정도의 은행은 금융파생상품을 전혀 이용하지 않고 있었다. 흥미롭게도 정상은행과 비정상은행 간 또는 비퇴출은행과 퇴출은행 간에 일부 항목을 제외하고는 행태 차이가 없었다. 결론적으로, 국내 은행의 위험관리는 전반적으로 미흡하여 체계적인 위험관리 시스템의 구축이 요구된다고 하겠다. 특히, 위험관리에 대한 최고경영층의 인식 제고가 요망되며, 합리적 은행구조조정을 위해서는 당해 은행의 위험관리 실태와 그에 따른 경영책임을 파악해야 할 것이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.5
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• pp.11-20
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• 2024

This study presents TabNet, a novel deep learning method, to enhance corporate credit rating accuracy amidst growing financial market uncertainties due to technological advancements. By analyzing data from major Korean stock markets, the research constructs a credit rating prediction model using TabNet. Comparing it with traditional machine learning, TabNet proves superior, achieving a Precision of 0.884 and an F1 score of 0.895. It notably reduces misclassification of high-risk companies as low-risk, emphasizing its potential as a vital tool for financial institutions in credit risk management and decision-making.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.3
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• pp.543-553
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• 2005

Linear logistic regression is one of the most widely used method for credit scoring in credit risk management. This paper deals with credit scoring using splines based on Logistic regression. Linear splines and an automatic basis selection algorithm are adopted. The final model is an example of the generalized additive model. A simulation using a real data set is used to illustrate the performance of the spline method.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.285-288
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• 2003

신용위험 관리에서 필수적인 방법론이 스코어 카드이며 이를 작성하는 데에 있어서 널리 쓰이는 방법 중의 하나가 로지스틱 회귀분석이다. 본 논문에서는 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 소개하고자 한다. 최종 스코어 카드는 연속형 변수를 범주형 변수화 하므로 조각 선형 스플라인을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 성 능을 규명 하였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.18 no.2
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• pp.27-55
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• 2001

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.

• Korea Real Estate Review
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• v.28 no.1
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• pp.65-77
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• 2018

This paper analyzes the redemption risk of renters by estimating the LTV and CoLTV with finance market big data (individual credit information) and housing market big data (actual housing transaction data). The analysis showed that when using LTV, the redemption risk was higher in the case of the monthly renter than of the chonsei renter. On the other hand, when using CoLTV, the chonsei renter had a higher redemption risk than the monthly renter. This implies that there is a need to activate a guarantee system, such as risk management using the CoLTV index and the chonsei deposit return guarantee because it is possible for renters to experience losses on their chonsei deposits due to the higher redemption risk. Another implication is that the risk manager should consider the individual characteristics of renters because of the different effects of the redemption risk stemming from the characteristics of the rental contract and the personal characteristics of the renters. CoLTV was just a concept until this study calculated it using housing big data and actual housing transaction information. It helps identify the redemption risk through the characteristics of renters and their contracts.