Electronic commerce has been threatening to address the transaction inefficiencies in international trade that is conducted through letters of credit(L/Cs) and other forms of traditional paper-based financial instruments. The replacement of traditional paper documets with electronic alternatives is becoming more of a relity within a number of business sectors. The conceptual model of electronic L/Cs presented in this paper is intended to provide a framework for discussing the development of a paperless credit. The TradeCard network provides a business-to-business e-commerce infrastructure that enables buyers and sellers to conduct and settle international trade transactions securely over the Internet. Sellers and Buyers should select the best payment methods of traditional L/Cs, electronic L/Cs, TradeCard, Bank Credit Card etc. in consideration of their business circumstances.
The purpose of this study was to classify the clothing purchasing behavior of department store credit card users according to fashion lifestyle. The questionnaire was administrated to 346 female department store credit card users aged over 20 living in Daegu, Frequency factor analysis, cluster analysis, one-way Analysis of Variance (ANA), MANOVA, Scheffe test, ${\chi}^2$-test and t-test were used for satistical analysis. The consumers' lifestyle was classified by fashion oriented, practical and self conspicuous. The results showed that the credit card users' clothing purchasing behavior was different according to the fashion lifestyle. The self conspicuous group showed the highest score in impulse buying.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.20
no.2
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pp.1-10
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2024
For the purpose of predicting credit card customer churn accurately through data analysis, a model can be constructed with various machine learning algorithms, including decision tree. And feature importance has been utilized in selecting better input features that can improve performance of data analysis models for several application areas. In this paper, a method of utilizing feature importance calculated from the MDI method and its effects are investigated in the credit card customer churn prediction problem with classification trees. Compared with several random feature selections from case data, a set of input features selected from higher value of feature importance shows higher predictive power. It can be an efficient method for classifying and choosing input features necessary for improving prediction performance. The method organized in this paper can be an alternative to the selection of input features using feature importance in composing and using classification trees, including credit card customer churn prediction.
In this paper we consider the electronic payment in Internet shopping mall. Electronic payment is one of the most interesting issues in e-Commerce. The credit card payment currently takes up the most part of electronic payment. With the rapid development of electronic commerce in China, more and more consumers begin to know that it is a very convenient way to pay for goods and services over the Internet. We therefore find the factors influencing the credit card payment in Internet shopping mall, and propose a model for analyzing the relationship between the factors and the intention of credit card use. We survey the significant factors influencing the intention of credit card use by using the proposed model.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.28
no.12
s.138
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pp.1571-1582
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2004
Consumer's impulse buying behavior is extensive in everyday contexts. Credit cards promote spending by making the transaction simpler and by removing the immediate need for money. College students grown up in a credit card society attain cards at college's time and keep cards for 10 years over. In an effort to extend understanding of consumer behavior across cultures, this paper examines the cultural differences of impulse buying behavior and credit card use between Korean and American college students, and to investigate the relationships between impulse buying behavior and credit card use in each group. Data were obtained from student credit card users attending universities in metropolitan areas in Korea(N=154) and America(N=194). Data were analyzed using by Confirmatory Factor Analysis, MANOVA, MDA, and Regression. The results indicated there are significant differences of fashion-oriented impulse buying and credit card use between American and Korean college students. The impulse buying behavior is likely to increase for both Korean and American students who use credit cards for spending. Findings suggest that credit card use is important in predicting impulse buying behavior across these two cultures. Implications are drawn for the increasing global phenomenon impulse buying behavior and credit card use.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.2
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pp.67-79
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2012
As credit cards are more convenient than cash of heavy and volume, they are used widely in on_line (internet) and off_line in nowadays. A head of the economically active population had 4.8 credit cards in the third quarter 2011. The economically active population in their 20's and 30's may have more than 10 credit cards. If the membership card and point card are included, the count rise to 20 cards in a man. Therefore, the their purse become thick by several cards. Nowadays, the smart-phone is widely used. Therefore, a lot of credit cards are come in smarty-phone from analog form to digital form. In this paper, we study a method of digital credit cards management in smart-phone. For the method, the hardware need in small and existing system have a few change. All kinds of credit cards are used in smarty-phone. We compare the method with Moneta card and NFC of smarty-phone. The digital credit cards feature a light, safety and convenience of mobile users in several ways.
The policy for credit card approval/disapproval is based on the applier's personal and financial information. In this paper, we will analyze 2 credit card approval data with several classification methods. We identify which variables are important factors to decide the approval of credit card. Our main tool is an open-source statistical programming environment R which is freely available from http://www.r-project.org. It is getting popular recently because of its flexibility and a lot of packages (libraries) made by R-users in the world. We will use most widely used methods, LDNQDA, Logistic Regression, CART (Classification and Regression Trees), neural network, and SVM (Support Vector Machines) for comparisons.
At the time the local credit-card companies plunged into a liquidity crisis in 2002, S-Card was urged to take into account the estimated customer income (ECI) to enhance its customer credit evaluation function for the first time in Korean financial industry. Before this new attempt by S-Card, most credit-card companies including S-Card had performed a customer's credit evaluation based on the customer's behavioral factors such as the amount of purchase on credit, debt payment, and financial history that is provided from the Credit Bureau. However, this approach failed to measure customer's potential value which is one of the major factors in judging the customer's ability to pay, and hence, led to difficulties in risk management. The purpose of this case study is to present the better approach to sophisticated risk management for financial firms in Korea by reviewing S-Card's process of customer income estimation and its application to risk management.
In this article the relations between demographics, variables related to credit card, flow and compulsive buying tendency were explored. The survey data collected from 318 university students. The results of regression analysis showed that older students were related to the greater number of card. The greater allowance and number of card were related to the greater average card expenditure per month. Female, younger and the greater average card expenditure per month were related to greater flow. And younger students tended to be more compulsive buying tendency than older students. The greater allowance and flow were related to greater compulsive buying tendency. The results of path analysis showed that the age, allowance and flow influenced on compulsive buying tendency direct. Also age and allowance influenced on compulsive buying tendency direct and indirect.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.13
no.2
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pp.129-151
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2009
The first purpose of this study was to reveal the types of shopping value of college students. The second purpose was to examine the change in the perception and management behaviors related to credit cards according to the types of shopping value. The third purpose was to examine the effects of shopping value on perception and management behaviors on credit cards. The data were collected from 392 college students in Seoul by a self-administered questionnaire. Analyses including frequency, mean, factor analysis, Cronbach's alpha, Pearson's correlation analysis, Crosstabulation analysis, analysis of variance, K-means Cluster analysis and Multiple linear regression were conducted using SPSS WIN12.0. The major findings were as follows. First, college students can be categorized into 3 types of shopping values by K-means Cluster analysis of 14 items. The groups were entitled the hedonistic shopping value, the utilitarian shopping value, and the saving shopping value. Second, positive perception and management behaviors related to credit cards were different depending on the types of shopping value. The hedonistic shopping value group had a higher level of positive perception of credit cards and a lower level of credit card management, compared with the other groups. The saving shopping value group had higher levels of both positive perception and management of credit cards. Among the three groups, the utilitarian shopping group had the lowest level of positive perception of credit cards, despite having ahigher level of credit card management. Lastly, the most effective variance on credit card management was the utilitarian shopping value. These results suggest that a healthy shopping value is very important for having a healthy perception and management of credit cards, because shopping value is a critical variance to affect perception and management of credit cards.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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