Purpose - In this work, we examined the causal relationship between credit loans from households (CLH), loan collateralized with housing (LCH) and an interest of certificate of deposit (ICD) among others in South Korea. Furthermore, the optimal forecasts on the underlying model will be obtained and have the potential for applications in the economic field. Research design, data, and methodology - A total of 31 realizations sampled from the 4th quarter in 2008 to the 4th quarter in 2016 was chosen for this research. To achieve the purpose of this study, a regression model with correlated errors was exploited. Furthermore, goodness-of-fit measures was used as tools of optimal model-construction. Results - We found that by applying the regression model with errors component ARMA(1,5) to CLH, the steep and lasting rise can be expected over the next year, with moderate increase of LCH and ICD. Conclusions - Based on 2017-2018 forecasts for CLH, the precipitous and lasting increase can be expected over the next two years, with gradual rise of two major explanatory variables. By affording the assumption that the feedback among variables can exist, we can, in the future, consider more generalized models such as vector autoregressive model and structural equation model, to name a few.
역선택은 금융 산업에서 많이 연구되는 주제이다. 은행 대출 이자율에 대해서는 이자율과 역 선택의 관계에 대해서 공감을 형성하고 있지만, 신용카드 이자율에 있어서 이자율의 변화와 역선택이 발생하는 방향에 대해서 아직 논쟁 중이다. 그러므로 이 논문에서는 신용카드 이자율에 있어서 역선택이 어떻게 발생하는 지를 밝히고, 균형 이자율이 결정되는 과정을 보이려 한다. 신용카드 이용자들과 공급자 사이의 상호 작용이 이자율을 결정하게 되는 중요한 요소이다. 신용카드 이용자들은 거래수단으로서 혹은 자금 조달 수단으로 신용카드와 현금을 이용할 수 있는데, 단위 화폐가치당 소용 비용을 최소화하려는 선택을 하는 합리적인 소비자로 가정하고 있다. 반면에 신용카드 공급자들은 그들의 이익을 최대화하려는 노력을 기울이는데, 현금보다 신용카드가 널리 쓰일수록 유리하다. 이런 가정하에서 신용카드 이자율과 역선택의 관계를 이론적 모형을 통해서 분석하였고, 은행 대출 이자율에서 발생하는 역선택과 같은 역선택이 발생함을 보였다. 즉 증가하는 신용카드 이자율은 역선택을 유발하는 것이다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권2호
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pp.119-122
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2019
The study aims to investigate factors influencing business households' decision for borrowing credit: the case of commercial banks in Tra Vinh Province, VietNam. The study was conducted by collecting data from 300 business households traded at four commercial banks in Tra Vinh province (Viet Nam bank for agriculture and rural development, Tra Vinh Branch; Viet Nam jointstock commercial bank industry and trade, Tra Vinh Branch; Asia joinstock commercial bank, Tra Vinh Branch; Viet Nam jointstock commercial bank for foreign trade, Tra Vinh Branch). By the use of the Binary Logistic regression method, the research found out that the factors influencing to borrow c redit of household business's decision including: banks brand names, loan interest rates, service attitude, and loan procedures. Of those, the banks brand names and lending interest rates have the strongest impacts on borrow credit decision of business households at commerc ials banks in Tra Vinh province. Since then, the study has proposed solutions to improve access to credit of business households in commercial banks in Tra Vinh province in the coming time, such as: developing a bank brand; the development of flexible lending interest rate policies; improve service style of bank staff; at the same time, simplifying lending procedures.
The mutual credit of Fisheries Cooperatives is reciprocal financing bring overs and shorts to settlement themselves by filling each other's needs among feeble fishermen economically. The spread of mutual credit through Fisheries Cooperatives reduces private loan dependence and private loan interest rate at fishery village, and that fills up policy financing being restricted by working scale. And seeing movement side of Fisheries Cooperatives, it has done an under board to settle self-supporting foundation of primary fisheries cooperatives early. The mutual credit deposit shows about 53 times increase past an interval of a ten years. This increase rate is an epoch-making record being unparalleled in other banking facilities except Fisheries Cooperatives. Then being unparalleled increase rate, time and savings deposits increase has been contributed a great deal than demand deposits. Thinking important function factors as mutual credit growth, we can classify interior and exterior factors. The exterior factor is income of fishery household in some measure, interior factors are the high deposits interest rate and the enlargement of facilities organization. As these, they have been in a better factors, also have been a restriction factors. The restriction factors are conflict cancellation between mutual credit and them bring into existence a village vault, mutual savings and finance companies, private finance. For the sake of continuance growth rate in mutual credit as past, we should eliminate restricted factors in growth. On the other hand the better factors in growth should be act upon affirmation side continually. Consequently under circumstances not to an amicable settlement bring the fisheries fund demand as policy financing, we should do continuous and sound development of fisheries financing by means of putting in good order of fisheries cooperatives mutual credit. Surveying a problem from these viewpoints, when we study more deep and a full into a subject about growth project of mutual credit, we think to expect continuous growth in mutual credit of Fisheries Cooperatives.
국내 개인신용평가회사들은 과거와 현재 시점의 다양한 금융거래 정보를 활용하여 개인의 신용을 평가하고 있는데, 이 중 과거에 대출을 실행하여 이를 상환 또는 연체한 이력에 대한 정보를 의미하는 '상환이력정보'는 신용평가에 활용되는 다른 항목들에 비해 상대적으로 활용 비중이 높은 항목이다. 그러나 개인이 연체된 채무를 모두 변제하여 현재 연체중인 상태가 아닌 경우에도 과거의 연체 이력이 부정적인 요인으로 최장 5년간 평가에 반영되고 있어 금융소비자에게 과도한 불이익을 준다는 지적이 지속적으로 있어 왔다. 실제로 연체 이력이 있는 개인의 경우, 연체된 채무를 성실하게 변제한 개인(정상변제)과 그렇지 않은 개인(비정상변제)으로 구분할 수 있는데, 이들 간에는 신용도의 차이가 존재하므로 '정상변제'하는 개인의 특징을 확인하여 이들에게 '상환이력정보'의 활용기간을 단축시켜 주는 등의 혜택을 제공하는 것이 바람직하다고 판단된다. 본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여 한국신용정보원에서 보유하고 있는 2019년 12월 말 기준, 개인의 대출·연체·변제 정보에 기반하여 국내 연체경험자의 정상변제 요인을 분석하였다. 방법론은 개인신용평가모형에서 주로 사용하는 로지스틱 회귀모형을 기본으로 하여 의사결정나무, 신경망 모형 등의 머신러닝 방법론을 추가로 활용하였으며, 각 방법론별 성능을 비교해보았다. 실증분석 결과, 연체건수, 대출·연체유형 등이 정상변제 여부에 영향을 미치는 유의한 변수들로 확인되었으며 방법론 중에는 신경망 모형의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 연체된 개인 차주의 정상변제 여부에 영향을 미치는 요인을 확인하여 개인신용평가모형을 고도화하는데 도움이 될 수 있을 것으로 보이며 연체 후 성실하게 변제하는 개인을 정책적으로 지원하기 위한 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 보인다. 향후에는 정상변제 요인을 추가 발굴하여 금융업권별 정상변제 요인의 세부적인 차이를 확인하고 이를 실제 모형에 반영하는 연구가 필요할 것이다.
2019년 금융위원회의 온라인 대출 중개 서비스 도입 허용에 따라 핀다와 토스같은 핀테크 대출중개 플랫폼들이 가파르게 성장하였다. 하지만 대출중개 플랫폼으로 대출을 받은 고객들은 기존의 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들보다 채무불이행 위험도가 더 높은 것으로 보고되었다. 본 연구는 생존분석 기법을 통해 신용대출을 받기 위해 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객들과 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들의 채무불이행 위험도를 비교하고 각 대출중개 플랫폼별로 고객들의 채무불이행에 영향을 주는 특성들을 비교하였다. 분석을 위해 국내 캐피털사의 고객 데이터를 활용하였으며 카플란-마이어 분석 및 AFT 모형을 활용하였다. 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들에 비해 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객들은 개인사업자보다 일반 대출자의 비중이 높고 부동산을 소유하고 있을 확률이 높았으며 대출진행기간이 더 짧았다. 또한 대출진행기간 중앙값(385일)을 기준으로 채무불이행 발생 비율이 더 높았다. AFT 모형을 통해 채무불이행 발생 시기를 분석한 결과 대출중개 플랫폼은 모두 모집법인에 비해 채무불이행 발생 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객의 특성들이 채무불이행 발생 시기에 주는 영향은 플랫폼별로 상이하게 나타났다. 이 결과는 대출중개 플랫폼별로 고객의 리스크 차이를 고려한 맞춤형 전략이 필요함을 보여준다.
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.
Most researches on the corporate credit rating are generally classified into the area of bankruptcy prediction and bond rating. The studies on bankruptcy prediction have focused on improving the performance in binary classification problem, since the criterion variable is categorical, bankrupt or non-bankrupt. The other studies on bond rating have predicted the credit ratings, which was already evaluated by bond rating experts. The financial institute, however, should perform effective loan evaluation and risk management by employing the corporate credit rating model, which is able to determine the credit of corporations. Therefore, in this study we present a medium sized corporate credit rating system by using Artificial Neural Network(ANN) and Analytical Hierarchy Process(AHP). Also, we developed AHP model for credit rating using non-financial information. For the purpose of completed credit rating model, we integrated the ANN and AHP model using both financial information and non-financial information. Finally, the credit ratings of each firm are assigned by the proposed method.
본 연구의 목적으로는 정보투명성, 간사은행의 국적여부, 신용등급 등이 약정수수료와 어떤 연관성이 있는가를 일본에서 발생한 331개의 신디케이트론 샘플을 이용하여 분석하였다. 신디케이트론이란 다수의 은행이 차관단을 형성하여 공통의 조건으로 일정금액을 차입자에게 공동융자하는 것을 말하며, 일본신디케이트론 시장은 2008년 기준 $2830억 으로 전년대비 36%의 성장률을 보여주고 있다. 본 연구의 주요 결과로 첫째, 일본 차입자에 대한 정보투명도가 떨어질수록 은행은 높은 약정수수료를 부과하였다. 둘째, 차관단에서의 주간사은행이 일본은행일 경우 보다 높은 약정수수료를 요구함을 알 수 있었다. 셋째, 일본 차입자의 신용등급이 낮을수록 차입자의 부채비용은 증가하고 있다. 마지막으로 은행들은 스프레드뿐만 아니라 비이자수익인 약정수수료를 통해서도 수익률을 증대시킴을 알 수 있다. 약정수수료에 가장 연관성이 높은 스프레드를 통제변수로 사용하여 위의 결과들을 도출하였으며 일본기업을 이용한 실증연구를 하였다는 점에서 본 연구의 의의가 있다고 할 수 있다.
Emily Nur SAIDY;Muhammad AMRI;Sanusi FATTAH;Sri Undai NURBAYANI
유통과학연구
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제22권8호
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pp.17-27
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2024
Economic growth is influenced by various factors, including support from the banking world in channeling funds ownedthrough bank credit which will be a stimulus from economic activities as a source of economic growth. Purpose: Thisstudy aims to analyze the determinants of bank lending in supporting regional economic growth in South Sulawesi Province. Research Design, Data, and Methodology: This study uses secondary data taken from banking data and analyzed using path analysis Data analysis is carried out using the help of SPSS statistical analysis tools. Results: Non-Performance Loan, Three Partied Fund, Inflation, Exchange Rate directly affect economic growth. For the analysis of the indirect effect of Non-performance loans and Three Partied Funds have an indirect effect on economic growth through lending while the Loan to deposit Ratio, Inflation and exchange rate do not indirectly affect economic growththrough lending. Credit disbursement has a positive and significant effect on economic growth Conclusion: Economicgrowth of a region is influenced by many factors and these factors are influences from the banking world, the results ofthis study show that economic growth is strongly influenced by bank support through lending to support the economy by considering other factors such as interest rates and currency exchange rates
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[게시일 2004년 10월 1일]
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