• 아태비즈니스연구
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• 제11권3호
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• pp.199-215
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• 2020

Purpose - This article tries to test if the conditional consumption capital asset pricing model (CCAPM) with bank credit for household as a conditional variable can explain the cross-sectional variation of stock returns in Korea. The performance of conditional CCAPM is compared to that of multifactor asset pricing models based on Arbitrage Pricing Theory. Design/methodology/approach - This paper extends the simple CCAPM to the conditional version of CCAPM by using bank credit for household as conditioning information. By employing KOSPI and KOSDAQ stocks as test assets from the second quarter of 2003 to the first quarter of 2018, this paper estimates risk premiums of conditional CCAPM and a variety of multifactor linear models such as Fama-French three and five-factor models. The significance of risk factors and the adjusted coefficient of determination are the basis for the comparison in models' performances. Findings - First, the paper finds that conditional CCAPM with bank credit performs as well as the multifactor linear models from Arbitrage Pricing theory on 25 test assets sorted by size and book-to-market. When using long-term consumption growth, the conditional CCAPM explains the cross-sectional variation of stock returns far better than multifactor models. Not only that, although the performances of multifactor models decrease on 75 test assets, conditional CCAPM's performance is well maintained. Research implications or Originality - This paper proposes bank credit for household as a conditional variable for CCAPM. This enables CCAPM, one of the most famous economic asset pricing models, to conform with the empirical data. In light of this, we can now explain the cross-sectional variation of stock returns from an economic perspective: Asset's riskiness is determined by its correlation with consumption growth conditional on bank credit for household.

• 산업융합연구
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• 제16권4호
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• pp.33-46
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• 2018

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.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.256-263
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• 2021

본 논문은 정부 부동산 정책의 문제점과 개선방안을 연구하였다. 문재인 정부는 세금 중과로 투기 세력을 잡겠다고 하며 규제 일변도로 나아가고 있다. 공급보다는 재건축 규제나 은행 대출을 강화했고 양도소득세도 인상했다. 정부가 경제보다 정치 논리를 강조하며 대책을 시행하자 시장은 불안하고 경기는 침체에 빠지고 있다. 토지는 인구증가라든지 산업화, 도시화, 부의 증대로 인하여 문제의 악순환을 증가시켜왔다. 부동산 문제는 토지정책을 잘못 수립하면 토지가격 상승뿐만 아니라 무질서한 국토이용이 가속화되고 거래 질서의 문란이 파생된다. 또한 부동산은 한번 엎지른 물은 담기 어려울 정도로 토지문제를 회복하기 어렵다. 이것을 토지의 비가역성이라고 한다. 지가가 한번 폭등하면 다시 잡기 어렵고 무분별한 개발은 생태계의 파괴로 이어지어 되돌기가 여간 쉽지 않다. 이렇게 복잡다단한 부동산 문제을 정부 정책으로 단기간에 단시일에 벌주듯 시행해서는 안 되는 이유다. 이번 논문은 부동산정책의 문제점을 고찰하고 이에 대한 개선방안을 살펴보고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.59-67
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• 2021

블록체인 기술은 2008년 나카모토 사토시라는 신원미상의 인물이 비트코인이라는 암호화폐를 제안하면서 시작되었다. 나카모토 사토시는 기존의 금융 시스템에 대한 불신을 가지고 있었고 은행과 같은 중개자 없이도 해킹이나 변조에 견고한 금융시스템을 블록체인 기술을 통해 구현하고자 했다. 사토시는 비트코인의 생성과, 거래의 위조를 방지하기 위한 기술로 블록체인을 제안하였고 이를 통해 화폐의 발행과 거래, 그리고 검증의 기능을 구현하였다. 이후 스마트 계약을 블록체인 상에서 구현할 수 있는 암호화폐인 이더리움이 개발되면서 예금, 대출, 보험, 파생상품 등 복잡한 계약이 필요한 금융상품을 암호화폐의 영역으로 끌어들일 수 있게 되었다. 또한 실물자산과 결합을 통해 금융 기관이 제공했던 상품을 대체할 수 있는 가능성도 확대해 나가고 있다. 이러한 애플리케이션들을 Decentralized Finance(DeFi)라고 정의한다. 본 논문은 전반적인 DeFi의 기술적 이해와 현재 운영되고 있는 어플리케이션의 소개를 위하여 작성되었다. 먼저 전반적인 DeFi를 구현하는 기술들과 생태계에 대해서 설명한 후 대표적인 DeFi 애플리케이션들을 특징별로 분류하여 설명한다.

• 경영정보학연구
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• 제10권3호
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• pp.89-109
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• 2008

후발카드사들의 시장 확대 전략, 은행계 카드사의 약진 등 점차 치열해지는 경쟁 구도에 대비하기 위해 S카드사는 과거와 같이 단순 신용카드 상품이나 '고수익 고위험'의 대출서비스에 주력하는 수익모델로는 향후 생존하기 어렵다는 현실을 인식하고 신용판매 활동의 내실 강화를 통해 지속적으로 수익을 창출할 수 있는 방안을 강구하였는데 이것이 바로 가맹점 업종분류체계 정비를 통한 고객세분화이다. 즉, 기존의 수수료율 책정기준으로 만들어진 가맹점 업종분류체계를 마케팅 목적으로 재편하고 새로운 업종분류체계에 맞춰 고객의 정확한 카드 사용실적을 파악한 후 고객을 세분화하는 개념으로, 가맹점과 고객의 다양한 니즈를 연계 관리함으로써 고객에게는 맞춤 정보 및 오퍼를 제공하고, 가맹점과의 긴밀한 협력관계를 통해 가맹점 매출을 증대하며, 이로 인해 자사의 신용판매를 확대하고 수익을 극대화하는 고객, 가맹점, 자사 상호간의 Win-Win-Win 관계 형성을 목표로 하였다. 본 연구에서는 S카드사가 어떠한 방식으로 기존의 업종분류체계를 정비하여 고객세분화를 수행하였으며, 어떻게 활용하고 있는가를 살펴봄으로써 효과적인 고객세분화에 기반한 마케팅 전략수립 의 방향을 제시하고자 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.21-33
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• 2018

2018년 부동산시장은 정부의 강력한 부동산규제에 따라 거래가 거의 이루어지지 않고 있고, 미국의 기준금리 인상에 따른 대출금리 상승으로 하락국면으로 접어들 가능성이 높다. 대형건설사는 주요 매출수익은 해외플랜트와 민간개발사업 으로 나누어지는데, 해외플랜트사업은 예상치 못한 설계변경 및 공기지연으로 대규모 손실이 나타나 신용등급이 하락되는 어려움을 겪었다. 민간개발사업의 경우도 부동산시장이 하락국면으로 접어들고 있어 전체적인 사업리스크가 상승하고 있다. 중소형증권사의 경우 증권영업의 적자로 인해 수익을 만회하고자 PF시장에 적극적으로 참여하여 단기간에 많은 영업이익을 시현하였지만, 현재는 서울을 제외한 지역은 분양이 쉽지 않고, 대형건설사 재무상태도 양호하지 않아 기 취급된 PF유동화증권이 우발채무가 발생하면 유동성 위기에 직면할 수 있다. 예전의 저축은행 사태를 경험하였듯이 금융감독원의 선제적인 관리방안과 감독방향을 제시하여 위기를 극복해야 할 것이다.

• 부동산연구
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• 제24권1호
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• pp.105-120
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• 2014

본 연구의 목적은 현재 진행 중인 세계경제위기와 관련하여 주요 복지국가들의 주택시스템 변화를 살펴보는 것이다. 유럽 현지 주요 대학 및 연구 기관들을 방문하여 주택시장과 사회정책 분야의 전문가 및 석학들과의 면접조사, 간담회를 통해 국가별 주택시스템의 발달, 제도적 요인과 시장 운영체계에 대해 면밀히 조사하였다. 서유럽의 대표적 복지국가인 영국, 아일랜드, 네덜란드, 독일 4개국을 중심으로 이들 국가의 주택정책과 주택시장에서 나타난 세계경제위기 전후 변화를 분석하였다. 그 결과, 국가별 금융시장 자유화에 따라 글로벌 자본시장의 유입이 커지면서 주택대출기관들의 과당경쟁, 혁신적인 모기지 상품 도입, MBS 시장과 국제 은행 간 자금 대여로 인한 유동성 증가 등이 야기되었다. 유동성 과잉은 경기 상승국면에서 높은 자가소유 수요와 결합되면서 주택가격 상승 그리고 가계, 기업, 국가의 부채 증가로 이어졌다. 이러한 내생적, 구조적 요인들은 거시경제의 하강국면에서 큰 문제점으로 표출되었고, 이로 인해 조사대상 국가 모두 정부개입은 불가피한 조치였다. 그러나 위기에 대한 국가별로 나타난 반응과 대응은 다르게 나타났고, 특히 주택시스템에 나타낸 결과는 다양한 차이를 보여주었다. 실제 세계경제위기 이전 경제세계화 과정에서 이미 상당 수준의 주거복지 안전망을 구축하였고 금융 자본주의 체제에 보수적인 국가일수록 세계경제위기의의 직접적인 피해가 크지 않았다.

• 예술경영연구
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• 제51호
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• pp.135-166
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• 2019

최근 일본 문화청은 미술관의 지속 가능성과 경제성 강화를 통한 산업증진 등을 위하여 리딩 뮤지엄(선진미술관)으로 대표되는 예술시장 활성화 방안을 발표하였다. 인구감소 시대로 진입함에 따라 인구절벽과 지역사회 공동화 등은 큰 사회적 문제이다. 문화의 향유자와 창조자 모두 급감하여 문화 기반 자체가 붕괴할 위험이 있고, 이러한 상황에서 문화 분야의 지원 예산이 현안에 밀려 우선순위가 낮아지면 현재의 문화 지원의 수준도 유지하기 어려울 것이다. 또한 일본 국민의 자산 수준이 국제적으로 보아도 높은 수준임에도 불구하고 일본의 미술산업 시장은 미국, 중국 등에 비하여 매우 낮은 수준이다. 일본 정부는 이러한 문제점의 해결방안으로 미술품의 유동성을 높여 미술산업 시장을 활성화하겠다는 것이다. 문화청은 일본 내 미술관의 일부를 미술 시장 활성화를 위한 선진미술관으로 지정하여 예산 지원과 학예사 인력을 증원과 체질을 강화한 후 소장 미술품 등의 가치를 평가하여 수장품의 보존 여부를 판단 후 투자유치를 위하여 소장품을 시장에 매각하겠다는 전략이다. 이러한 정책 발표와 함께 일본의 문화계와 비평계가 찬반으로 나뉘어 큰 갈등에 휩싸였고 반대 여론이 높아져 현재 정책 추진이 잠정 유보된 상황이다. 반대 이유로는 보존과 전승이라는 박물관의 고유 목적에 부합하지 않고 상업주의가 예술계를 망칠 수 있다는 것이고 찬성 이유는 일본의 예술사회는 미술관과 박물관 이외에도 비영리단체, 예술제의 운영조직, 지원인력, 자원봉사자 등으로 이루어져 있는데 보조금 편향성이 높다 보니 실질 인건비도 지급하지 못하여 사실상 방치상태라는 것이다. 또한, 사회 변화에 따라 보조금 의존도를 줄여야 예술사회 자체가 살아남을 수 있다는 경각심도 나타나고 있다. 일본과 상황이 크게 다르지 않다 보니 우리나라 역시 미술품 유동성 활성화를 위한 미술품 감정·평가기능 수행하는 국립미술은행의 신설이나 미술품 담보대출, 미술품 신탁 등이 활발히 논의되고 있다. 저출산·고령화로 인한 인구절벽이 현실로 다가오는 상황에서 보조금만으로 현실적 문제를 타개하기 어려우므로 우리 역시 문화에 대한 투자를 확충시켜 문화와 경제가 일원적·연쇄적으로 운용될 수 있게 하는 방안을 찾아야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.