• 재무관리연구
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• 제19권2호
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• pp.111-134
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• 2002

본 연구에서는 건설업종에 특화된 신용평가 모형을 개발하여 건설업종에 대한 부도 예측력를 제고하고자 하였다. 건설업은 여타 업종과는 다른 재무적 특성을 지니고 있다. 특히, 재무적 안정성이 취약하고 자산의 대부분이 매출채권, 재고자산으로 구성되어 유동성이 극히 낮은 실정이다. 본 연구는 이러한 건설업종의 특성을 충분히 감안한 신용평가 모형을 개발하고자 한것이다. 신용평가 모형 중 그 현실적 유용성이 높아 많이 이용되어 오던 신용평점 모형을 개발하였다. 총 2,475개 건설업체를 대상으로 모형구조 및 각종 계량지표 및 비계량지표에 대한 분석을 주로 평균차이 검증과 로짓분석에 의거 선정하였다. 그 결과 새로운 신용평점 모형은 매출액 경상이익률, 총 현금흐름 대 차입금 비율 등 9개의 재무지표와 5분류의 비재무지표로 구성되었다. 이 모형을 기존의 신용평점모형과 비교한 결과 신규모형의 변별력이 높은 것으로 나타났다. 본 연구가 제시한 신용평점모형과 그 개발 방법이 향후 금융기관들의 부실을 줄이고 결과적으로 수익성을 개선하는데 일조하리라 기대된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제1권2호
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• pp.56-76
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• 1999

금융시장에서의 경쟁이 치열해지면서 이제 국내 소비자금융기관들에게 수익성위주의 내실경영은 피할 수 없는 지상과제로 부상하고 있다. 이러한 목표를 성취하기 위해서는 우량고객을 위주로 한 기반강화와 철저한 사후관리를 통한 수익성향상이 이루어져야 한다. 특히, 자금운용처로 부상하고있는 개인고객들을 대상으로 하는 효과적인 대출마케팅의 수행은 소매금융기관들의 수익성제고에 절대적이라고 할 수 있다. 즉, 수익성을 지향하기 위해서는 고객관리를 보다 더 철저하게 하여야 하며 이를 위해서는 신용 및 수익성에 근거해서 산출된 평점에 따라 개인별 관리를 차별화하는데 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 우량고객들을 대상으로 대출마케팅을 활성화시키기 위한 고객평점모형의 효과성에 대해서 고찰해 보고자 하였다. 이를 위해서 신용평점모형에 대해서 자세히 알아보고 이어서 수익성에 근거한 평점모형에 대해서도 이론적으로 살펴보았다. 그리고 두 모형의 효과성을 비교하기 위해서 판별분석을 사용하여 우량 및 불량고객에 대한 예측력을 분석해 보았다. 분석결과 제1종오차에 대해서는 신용평점모형이, 제2종 오차에 대해서는 수익성평점모형이 보다 정교한 예측력을 나타냈다. 결론적으로 두 모형의 사용이 병행되는 통합적인 고객평점모형의 적용이 제안되어 졌다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.85-94
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• 2013

금융시장의 규모가 점점 더 커짐에 따라 고객정보 관리 미숙 또는 부실한 의사결정, 즉 신용 리스크 관리 실패로 인한 손실이 막대하게 증가하고 있다. 따라서 신용 리스크 관리가 점차 더 중요해지고, 이런 신용 리스크를 최소화하는 기본적인 도구인 신용 평점 모형이 절실히 요구된다. 신용평점 모형은 주로 이항형 목표변수만 이용하여 개발 연구되었다. 본 논문에서는 순서형 다항 자료 또는 경시적 이항 자료 같은 다른 형태의 목표 변수를 고려한 신용평점 모형구축 방법을 제시한다. 그 개발된 모형을 실제 자료와 랜덤화한 자료에 적용하여 Kolmogorov-Smirnov 통계량으로 비교 분석한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1225-1235
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• 2010

개인신용평점에서 항목그룹화의 과정은 연속형 특성변수를 밴드로 분할하고 이산형 특성변수는 그룹으로 분할하는 것이다. 또한 평점표는 시간이 지나감에 따라 성능이 떨어지게 되고, 따라서 사용되고 있는 승인점을 조정하여야 한다. 그러나 개인신용평점에서 항목그룹화와 승인점의 조정은 매우 복잡하고 번거로운 과정이라고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비주얼베이직을 사용하여 개인신용평점에서 항목그룹화와 모형평가를 위한 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어를 활용하면 항목그룹화에서 최적의 분할과 모형평가에서 최적의 승인점을 쉽게 찾을 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.543-553
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• 2005

선형 로지스틱 모형은 신용위험 관리를 위한 신용평점 모형 구축에 있어서 널리 쓰이고 있는 방법론이다. 본 논문에서는 신용평점화를 위하여 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 다루고자 한다. 선형 스플라인과 자동적인 변수선택 방법을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 스플라인 방법의 성능을 규명하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1207-1216
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• 2015

본 연구는 기업신용평가모형 중 재무모형을 개발하는데 있어 여러 조건들의 기준값을 변화시킴에 따라 모형 성능이 어떻게 달라지는지 확인하고 자료의 특성에 맞는 조건을 제안하는데 목적이 있다. 기준값의 변화에 따른 모형의 성능은 정확도비를 기준으로 측정하고, 반복적인 절차를 간편하게 하기 위해 SAS/MACRO를 활용하였다. 재무비율을 구간에 따라 점수화한 신용평점모형과 유의한 재무비율로 로지스틱 회귀모형을 사용한 부실예측모형으로 구성되는 재무모형에서 기준값의 변화에 따른 성능 비교 결과, 부실예측모형이 신용평점모형보다 좋은 것으로 나타났다. 기업규모에 따른 특성비교에서는 재무제표의 신뢰도가 높고 비재무적인 요소에 영향을 적게 받는 대규모 기업에서 모형의 성능이 좋을 뿐만 아니라 재정학적인 의미가 뛰어난 통계모형이 만들어지는 것을 확인할 수 있었다. 규모가 작아질수록 부실예측모형과 신용평점모형의 성능 차이가 커지는 것과 이상값이 많아져서 모형의 안정성이 떨어지는 것을 알 수 있었다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.231-234
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• 2000

본 연구는 오랜 시간에 거쳐 축적된 고객 데이터베이스를 활용하여 스코어링 방법을 적용할 수 있는 모델링의 개발에 목적이 있다. 기존의 전통적인 스코어링 방법은 인구 통계학적인 변수나 거래 관련 횡단면적인 자료를 이용하여 우량고객과 불량고객을 구분하는 판별분석의 형태가 대부분이다. 하지만 과거 고객에 대한 실적 자료가 시계열 형태를 이루며 존재하기 때문에 이에 대한 적절한 동태적 모형을 적용은 자연스러운 확장이라고 볼 수 있다. 본 연구에서 제안하는 모형은 고객들의 실적관련 시계열 자료를 GARCH 모형에 적합하여 미래의 실적 예측과 이에 대한 표준편차를 예측하여 하위 $10\%$에 해당하는 실적 예측치를 스코어링으로 하는 새로운 방법을 소개하고자 한다. 이 경우 스코어 값이 부호를 가지게 되므로 우량고객을 구분함과 동시에 큰 음수 값을 조사하여 위험 평점도 함께 측정할 수 있어서 실무 측면에서 유용하리라고 본다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제16권1호
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• pp.1-21
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• 2007

신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1293-1305
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• 2016

본 연구는 한국장학재단 일반상환 학자금 대출 연체자를 대상으로 연체 미회수 그룹으로 분류될 수 있는 위험요인들을 파악하고, 학자금 대출 연체 회수 예측모형을 개발하였다. 또한 개발된 예측모형을 활용하여 그에 따른 신용위험 평점표를 작성하였다. 예측모형 개발은 연체기간에 따라 총 3가지 모형 (Model 1: 연체 1개월 모형, Model 2: 연체 2개월 모형, Model 3: 연체 3개월 이상 모형)으로 로지스틱 회귀분석 분석을 적용하였다. 연체기간 구분은 금융권에서 일반적으로 사용하고 있는 연체회수모형의 단위를 준용하여 1개월 단위를 기준으로 연체 1개월, 연체 2개월, 연체 3개월 이상으로 구분하였다. 연체 1개월 모형 (Model 1)에서는 연체계좌수, 이체일자, 연체잔액, 소득분위가 영향력이 큰 것으로 나타났으며, 연체 2개월 모형 (Model 2)에서는 연체 일수, 연체잔액, 이체일자, 연체금액이 중요한 것으로 나타났다. 마지막으로 연체 3개월 이상 모형 (Model 3)에서는 최근 3개월 이내 연체 횟수, 이체일자, 연체계좌수, 연체액의 영향력이 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 연체회수 모형이나 평점표를 바탕으로 연체 채권관리를 함에 있어 좀더 세분화된 관리서비스를 제공하고, 상담센터의 상담원이 연체자의 평점에 따라 상담전략을 세울 수 있는 기초자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.239-256
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• 2020

최근 기대수명의 증가로 건강에 대한 관심이 늘어나고 있으며 이에 따라 건강관련 산업 및 서비스에 대한 수요도 증가하고 있다. 개인의 건강상태를 다양한 요소들을 이용하여 평가하고 분류할 수 있는 방법을 통해 다양한 건강관련 프로그램 및 서비스를 보다 합리적으로 운영할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존 연구를 통해 잘 알려진 건강상태 관련 요인들을 이용하여 건강수준을 측정하고 평점화하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 신용평가모형의 변수 선정과 범주화, 모형 도출, 평점화로 이어지는 일련의 과정에서 사용하는 방법론을 도입하였고 모형의 적합을 위해서 국민건강보험공단에서 제공하는 표본 코호트 DB를 이용하였다. 본 연구에서 도출된 건강수준 평가모형은 헬스케어 및 건강관련 서비스에 대한 구조 설계 및 운영에 적절하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.