온라인 P2P 대출(Online Peer-to-Peer Lending)이란 대출자(차입자)들이 인터넷 및 모바일 P2P 플랫폼을 통해 대출을 신청하면 P2P 플랫폼 기업이 이를 심사하고, 공개하여 불특정 다수가 자금을 빌려주고 이자를 받는 대출중개 서비스를 말한다. 국내외적으로 P2P 대출시장의 성장과 수익률에 대한 관심이 커진 상황에서 현재는 P2P 대출에 대한 안정성 측면에서 문제가 제기되고 있다. P2P 대출시장은 높은 수익률을 제공하지만 P2P 업체의 연체율과 부실률(채무불이행률)도 함께 높아지고 있는 실정이다. P2P 금융시장의 신뢰도를 높이기 위해서는 P2P 대출의 연체율과 채무불이행률을 줄이는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 세계적인 P2P 기업인 렌딩클럽(Lending Club)의 P2P 대출거래데이터베이스를 이용하여 인공지능기반의 P2P 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 구체적으로 벤치마크(benchmark) 모형으로 통계기법인 판별분석과 로지스틱 회귀분석을 이용하고, 인공지능기법으로는 신경망, CART, 그리고 C5.0을 이용하여 P2P 대출거래의 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 연구결과, P2P 대출거래의 채무불이행 예측을 위해 우선 고려해야 할 변수는 대출이자율이며, 중요도 3순위에 가장 많이 언급된 대출금액과 총부채상환비율도 고려해야 할 요인으로 추출되었다. 전통적인 통계기법보다는 인공지능기법의 예측성과가 더 좋은 것으로 나타났으며, 신경망의 경우 모든 데이터 셋에서 오분류율이 가장 낮은 예측모형으로 나타났다.
청년층 및 저소득층을 포함한 취약계층과 제2금융권을 중심으로 한 부채 불이행에 대한 우려가 증가하고 있다. 청년층의 가계부채 건전성은 최근 고용 부진, 학자금대출 부담 증가, 제2금융권에서 고금리 대출 증가 등이 복합적으로 작용하여 더욱 취약해졌다. 본 연구의 목적은 한국의 청년층 차입자를 대상으로 채무 불이행 가능성을 진단하고, 그 가능성에 영향을 주는 요인을 예측하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 연구는 2021년 「가계금융·복지조사」를 활용하고, 청년층의 채무 불이행 가능성과 관련된 요인들을 포괄적으로 분석하기 위하여 머신러닝 알고리즘의 랜덤포레스트 방법을 적용하였다. 청년층 차입자의 채무 불이행 위험을 예측하는 모형을 탐색한 뒤 중요도 지수를 산출하고, 중요도가 높은 설명변수들을 선별한 뒤, 주요 결정요인들의 부분 의존성 도표를 제시하고자 하였다. 최종적으로 자산대비부채비율(DTA), 의료비 비중, 가계부실위험지수(HDRI), 통신비 비중, 주거비 비중이 주요한 변인으로 나타났다.
국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.
최근 주택담보대출 이행이력에 대한 연구는 중도상환 위험과 분리하여 채무불이행 위험의 작용을 연구할 필요성에 대하여 주의를 환기한다. 본 연구는 미국 연방주택모기지회사(Freddie Mac)의 유동화된 주택담보 대출 자료를 이용하여 차입자의 채무불이행 의사결정을 다룬다. 자료는 2011년 1월에서 2013년 9월이다. 추정 모델은 Cox의 비례적 위험 모델이다. 본 연구는 두 개의 연체 모형을 내포한 채무불이행 모델을 제안한다. 하나는 연체와 이행 더미변수이고, 다른 모형은 연체확률 모델이다. 본 연구는 Vuong (1989) 논문의 예에 따라, 설명력 테스트를 수행하였다. 테스트는 내포모델과 중첩모델로 나누어 두 차례 시행하였다. 본 연구는 연체확률 모델이 통계적으로 유의하게 연체와 이행 더미변수보다 우월함을 증명하였다. 또한 Shumway (2001) 논문에서 제시된 방법론에 따라 예측력 테스트를 수행한바, 연체확률 모델이 연체와 이행 더미변수 모델보다 우월함을 보였다.
Case-Based Reasoning(CBR) offers a new approach for developing knowledge based systems. In case-based approach the problem solving experience of the domain expert is encoded in the form of cases. CBR has successfully been applied to many kinds of problems such as design, planning, diagnosis and forecasting. In this paper, CBR was applied for forecasting default risk. The applied result was successful in spite of the small casebase. Generally, CBR requires large casebase. So, if the number of data was large, the result was better. But in this paper, what financial variable was more forecastable was not tested. Next, this should be tested.
본 연구는 당기 주가수익률과 차기 신용등급 및 신용등급 변화와의 관련성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 신용등급평가사들은 개별 기업의 채무불이행위험(default risk)을 측정하여 최종 신용등급을 결정하는데 기업의 높은 주가수익률은 낮은 위험(default risk)으로 인지될 가능성이 있다. 반면 시장참여자들은 효율적으로 높은 수익을 달성하기 위하여 규모가 크고 안정적인 기업보다 고수익을 달성할 수 있는 신용위험(risk)이 높은 기업들의 주식을 선호할 가능성 역시 배제할 수 없다. 이는 실증적으로 해결되어야 할 문제이며 현재까지 이러한 관련성을 고찰한 연구는 부재하다. 본 연구는 2002년부터 2013년까지 회사채를 발행한 유가증권 상장기업을 대상으로 당기 주가수익률과 차기 신용등급 및 신용등급의 관련성을 검증하였고, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 당기 주가수익률은 차기 신용등급과 유의한 음(-)의 관련성이 있는 것으로 나타났다. 이는 신용평가사들이 주가수익률을 채무불이행 위험의 대리변수로 고려하지 않음을 예측케 하는 결과이고, 오히려 투자자들은 신용등급이 낮은 기업의 주식을 선호한다고 해석할 수 있다. 본 연구는 직관과는 달리 주가수익률과 신용등급의 음(-)의 관련성을 찾은 최초의 연구로써 신용평가사 및 시장참여자들에게 의미 있는 통찰력을 제공할 것으로 기대한다.
본 연구는 P2P(Peer-to-Peer) 대출의 부도위험 예측을 위하여 준지도학습(SSL) 기반의 모델을 개발하고자 한다. 검증된 성능에도 불구하고 지도학습(SL) 방법은 완전 지불 또는 채무불이행과 같이 레이블이 결정된 다수의 데이터가 필요한데 충분한 수의 레이블 데이터를 수집하려면 많은 자원과 시간이 필요하다. P2P 플랫폼이 급성장하면서 대출 건수도 매해 급증하였고, 레이블이 없는 데이터도 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구는 P2P 대출 플랫폼인 LendingClub에서 수집한 데이터를 사용하였다. P2P 대출 중 레이블이 결정된 대출에서 추출한 정보뿐만 아니라 레이블이 결정되지 않은 대출에서 추출한 정보도 사용하여 부도 위험을 예측하는 SSL 모델을 개발하여 연구를 수행한 결과, 적은 수의 레이블이 결정된 데이터를 사용함에도 불구하고 SSL 방법으로 구축된 모델이 많은 수의 레이블이 결정된 데이터를 사용하여 학습시킨 SL 방법으로 구축된 모델보다 부도 위험 예측성과가 향상되었다.
엔터테인먼트 산업을 중심으로 계속기업의 여부를 확인하기 위한 본 연구의 목적을 달성하기 위해 채무불이행의 가능성 판단, 부도위기의 원인, 원리금상환능력, 부실예측 등을 하는데 중요한 회계지표인 현금흐름에 초점을 두고 기업의 지배구조가 현금흐름에 미치는 영향을 분석하였다. 표본기업은 증권거래소에 상장되어 있고, 엔터테인먼트업을 영위하는 44개 기업을 대상하였으며, 2005년부터 2008년까지 분석기간으로 하였다. 결과를 도출하기 위한 분석기법으로 기초적 통계분석, 차이분석, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 분석한 결과를 요약하면, 영업현금흐름에 대해 부채비율은 음(-), 기업규모는 양(+)의 영향을 미치고 있었다. 이는 부채비율이 낮을수록, 그리고 기업규모가 클수록 영업활동으로 인한 현금흐름이 양호함을 의미한다. 또한 설명력은 다소 떨어지나, 기업규모가 음(-)의 방향으로 기업의 투자활동으로 인한 현금흐름에 영향을 미치는 결과가 나타났는데, 이러한 현상은 우리나라의 엔터테인먼트 기업특징의 하나인 우회상장을 통하여 자본시장에 진입과도 밀접한 관계가 있기 때문으로 판단된다.
민법상(民法上) 인과관계(因果關係)가 문제되는 경우는 채무불이행(債務不履行)으로 인한 손해배상(損害賠償)(민법(民法) 제393조)과 불법행위(不法行爲)로 인한 손해배상(損害賠償)(민법(民法)제750조, 제763조에 의한 제393조의 준용)이다. 민법상(民法上)의 손해배상제도(損害賠償制度)가 추구하는 목적은 손해(損害)의 공평(公平)한 부담(負擔)을 도모하고자 하는 것이며, 이때의 손해배상(損害賠償)의 범위(範圍)는 선헤(損害)의 범위(範圍)에 의하여 정해지게 되고, 그리고 손해(損害)의 범위(範圍)는 이른바 인과관계(因果關係)의 법리(法理)에 의해 결정된다. 우리나라의 통설과 판례는 채무불이행(債務不履行)과 불법행위책임(不法行爲責任)에 있어서 공통으로 적용되는 민법(民法) 제393조와 관련하여 인과관계론(因果關係論) 가운데 상당인과관계설(相當因果關係說), 그 중에서도 절충설의 입장을 취하고 있다. 독일(獨逸)에서는 손해배상(損害賠償)의 범위(範圍)에 관하여 완전배상주의(完全賠償主義)를 채택하고 있기 때문에 손해배상(損害賠償)의 범위(範圍)를 제한하기 위한 해석론(解釋論)으로 생겨난 것이 상당인과관계설(相當因果關係說)이다. 그러나 독일(獨逸)과는 달리 제한배상주의(制限賠償主義)의 원칙(原則)을 취하고 있는 우리 민법(民法)의 해석론(解釋論)으로 도입하여 손해배상(損害賠償)의 범위(範圍)를 정하는 기준(基準)으로 사용하는 것은 무의미(無意味)하다는 비판(批判)이 유력(有力)하다. 이에 현행 민법 제750조의 규정만으로는 인과관계(因果關係)의 법리(法理)를 규명(糾明)하는데 미흡하다고 할 수 있으므로 보다 명확(明確)하게 하기 위하여 다음과 같이 인과관계(因果關係)와 관련된 조문(條文)을 신설할 것을 제안(提案)하고자 한다.서의 역할 수행에 긍정적인 면을 시사한다.화 패턴이 예측하기 힘든 지수, 자의적인 분류시 다른 결과 발생, 더 종합적인 생물 다양성 잠재력을 평가하기 위해서는 더 많은 다른 경관 생태 지수 필요 등)이 제기되었지만, 이 연구에서 제시된 진보된 경관 특성 평가 방법론을 통해 얻은 종합적인 경관 정보가 지속가능한 경관계획을 할 때 어떻게 잘 활용되어질 수 있는지 예로써 증명하였다. 그 결과 진보된 경관 특성 평가 방법론이 지속가능한 경관 계획을 위한 수단으로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.의 Modified Fenton 반응 공정을 이용한 복원기술의 복합화 가능성을 확인하였다.2를 급이한 시험구의 경우 대조구와 비교하여 Leu에서 차이를 보여주었으며 Ile는 대조구에서는 검출되지 않았으나 MK-T2 시험구에서는 검출되었다. 9. MK-T2로 사육한 5령3일차 누에 에탄올 추출물의 약리효과 검정결과 누에 에탄을 추출물을 투여한 쥐에서 적출한 신장조직에 대한 HE 염색 및 조직면역화학염색 모두에서 조직학적 병징이 나타나지 않았고 $TGF-{\beta}1$ 단백 발현이 거의 확인되지 않는 수준으로 낮아졌다.며, 앞으로 LTCC가 발전 해야할 방향을 제시하고자 한다.e 121.9 ${\mu}g/100mg$ 함유되어 있었다. 버뮤다그라스(Cynodon dactylon)에서 발견되었다.이 설치 운영하고 있는 측정 장비에 의해 취득한 기상자료를 공동 활용하여 표출하면 더욱 상세한 자료의 획득과 활용이 기대되어 진다. 또한, 금번 논문에서는 산불위험지역의 격자점(15km)내에 최소한 1대의 AWS 설치방안을 제시하였지만, 금후에는 15km내에서도 능선, 계곡 등 구체적인 위치확정을 위한 선행연구가 실시되어야할
본 논문에서는 한국금융시장의 자료를 이용하여 펀드플로우와 시장위험간의 관계를 검증하고, 펀드플로우의 변화가 시장의 위험수준의 변화를 설명할 수 있는지를 분석하였다. 이는 펀드플로우와 시장위험간의 관계에 대한 학문적 시사점을 제공하고 일각에서 제기하고 있는 펀드런에 의한 시스템리스크 유발가능성을 탐색한다는 점에서 의미를 갖는다. 주식형 펀드플로우와 주식시장 위험에 대한 분석결과는 펀드자금의 유입이 시장위험과 (+)의 관계를 가짐을 보여준다. 채권형 펀드의 경우 펀드플로우는 채무불이행위험프리미엄과 음(-)의 관계를, 기간프리미엄과는 양(+)의 관계를 갖는다. MMF의 결과는 MMF로의 자금유입이 시장의 유동성위험을 줄여줌을 보여준다. 예측오차의 분산분해를 통한 전이지수의 구성을 통해 펀드플로우의 변화가 시장위험의 변화를 얼마나 설명할 수 있는지를 분석한 결과는 설명력이 제한적이며 변동이 매우 심한 결과를 보여준다. 주식시장의 경우 한국자본시장에서 서브프라임 사태의 영향이 본격화된 시기인 2007년 말 이후 펀드플로우에 가해진 변화가 시장의 위험변동을 설명하는 비율이 상대적으로 크게 증가해 이러한 추세가 상당기간 지속되는 모습을 보인다. 반면, 채권시장의 경우 2008년 말 이후 펀드플로우에 가해진 충격이 채권시장의 위험에 전이되는 현상이 지속적으로 나타나며, 단기 금융시장의 경우에는 이러한 현상이 체계적으로 발생하지 않는다. 주식시장과 채권시장에서 보인 특정시기를 중심으로 하는 전염효과의 지속현상은 펀드플로우에 가해진 예상치 못한 충격이 시장위험을 증가시킬 수 있음을 의미한다. 그러나 회귀분석과 VAR 모형의 추정결과, 그리고 분산분해의 설명력 등을 고려하여 판단할 때 본 연구의 결과는 펀드플로우의 변화가 시장위험의 변동을 설명하는 설명력이 제한적이어서 일부에서 우려하는 펀드런에 따른 금융시장의 시스템리스크의 증가와 전반적인 위기의 확산으로 나타날 가능성은 높지 않음을 말해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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