The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권7호
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pp.195-201
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2021
This study aims to assess the impact of ownership structure of commercial banks on bank credit risk in Vietnam. The authors used the unbalanced table data of 28 commercial banks in the period from 2004 to 2020 with 439 observations. The ratio of loan loss provisioning to loans (CR) is selected as a dependent variable representing credit risk at commercial banks. The regression methods used include: least squares method (OLS), fixed-effect model (FEM), random-effect model (REM) and general least squares method (GLS). The results reveal that, with interaction variable between the ratio of equity to total assets and foreign ownership, the national GDP annual growth rate is negatively associated with credit risk. With the ratio of equity to total assets, the interaction variable between equity and state ownership, and bank size have a significant positive impact on credit risk. In addition, inflation has negligible impact on the credit risk of commercial banks in Vietnam over the research period. The findings of this study suggest that, if foreign-owned banks increase equity capital, there will be a stronger impact on reducing credit risk than other banks. On the other hand, when state-owned commercial banks in Vietnam increase equity, they will have higher credit risk.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권8호
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pp.89-97
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2022
The e-commerce market faces significant credit risks due to the complexity of the industry and information asymmetries. Therefore, credit risk has started to stymie the growth of e-commerce. However, there is no reliable system for evaluating the creditworthiness of e-commerce companies. Therefore, this paper constructs a credit risk evaluation index system that comprehensively considers the online and offline behavior of online retail enterprises, including 15 indicators that reflect online credit risk and 15 indicators that reflect offline credit risk. This paper establishes an integration method based on a fuzzy integral support vector machine, which takes the factor analysis results of the credit risk evaluation index system of online retail enterprises as the input and the credit risk evaluation results of online retail enterprises as the output. The classification results of each sub-classifier and the importance of each sub-classifier decision to the final decision have been taken into account in this method. Select the sample data of 1500 online retail loan customers from a bank to test the model. The empirical results demonstrate that the proposed method outperforms a single SVM and traditional SVMs aggregation technique via majority voting in terms of classification accuracy, which provides a basis for banks to establish a reliable evaluation system.
본 연구에서는 고객만족을 높이기 위한 지출이 실제로 고객만족을 높이는데 기여하는지 그리고 고객만족이 기업의 재무적 성과에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 본 연구는 2003년부터 2006년까지 한국능률협회컨설팅의 고객만족도가 조사된 서비스업종을 대상으로 금융감독원의 재무자료를 이용할 수 있는 기업을 표본으로 선정하였다. 분석 결과, 고객만족을 위한 지출과 고객만족지수간의 다중회귀분석 결과 판매촉진비와 교육훈련비가 고객만족도와 유의적인 양의 상관관계를 보이고 있다. 고객만족지수와 재무적 성과의 주요변수간의 회귀분석을 실시한 바로는 고객만족지수가 기업의 재무적 성과에 전반적으로 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 고객만족도가 매출액영업이익률, 매출액총이익률, 총자산이익률, 자기자본이익률과 유의적인 양의 상관관계가 나타난 것으로 분석되었다. 전체 창업기업의 약 70%가 서비스업종으로 고객관계가 특히 강조되는 특성을 갖고 있는 서비스업만을 대상으로 고객만족의 중요성을 점검해본 본 연구를 통해서 기업에서 고객만족도를 높이기 위해 이루어지는 지출로 인해 실제로 고객만족도가 높아지는지 확인할 수 있고 고객만족도를 높이기 위해서는 어떤 항목의 지출을 늘려야 하는지에 대한 답을 얻을 수 있을 것이다. 또한 다양한 재무적 성과측정치를 종속변수로 이용해봄으로써 고객만족과 가장 관련성이 높은 재무적 성과치가 무엇인지 밝힐 수 있다면 이는 기업이 고객만족경영의 성과를 평가할 때 어떤 재무적 성과측정치를 이용해야하는지에 대한 지침을 제공할 수 있을 것으로 본다.
본 연구의 목적은 포스트케인지언 내생화폐론을 통해 지역 예대율의 의미와 지방은행의 의의를 밝히는 데 있다. 포스트케인지언 내생화폐론에 따르면 은행은 자금중개기관이 아닌 대출을 통해 예금화폐를 창출하는 신용창조기관이다. 한편 은행을 자금중개기관으로 해석하는 기존 시각을 따르면 지역의 예금은행 예대율이 높을수록 예금은행에 의한 예금유입을 기반으로 대출활동이 활발하게 일어나는 것으로 해석되었다. 하지만 내생화폐론을 따르면 지역 예대율은 지역수지의 변화를 보여주는 지표로 재해석된다. 특히 지역의 높은 예대율은 지역 내에서 대출을 통해 창출된 예금이 유출되어서 지역 내 자금순환이 위축되었다는 의미로 재해석된다. 나아가 지방은행이 지니는 지역밀착형 금융관행과 신용창조 능력 그리고 실물에 미치는 영향력을 종합적으로 고려할 때 지방은행 재설립 정책을 지역균형발전의 견지에서 긍정적으로 검토할 필요가 있다.
In this study, an empirical analysis of 55 ship finance cases executed by a specific ship finance bank from 2009 to 2016 during the recession period was conducted. The purpose of this study was to find the factors affecting changes in the debt performance of Korean shipping companies. The main factors were the loan nature (investment purpose, loan-to-value (LTV), syndicated loans, loan terms, put-option, balloon, and spread), financial nature (total assets turnover, net profit-to-sales ratio, debt ratio, quick ratio, total borrowing, bonds payable to total assets, interest expenses-to-sales ratio, debt service coverage ratio (DSCR), and total assets), and the company nature (company age, chief executive officer's (CEO's) shares, and listing status). In this study, the factors affecting the debt repayment capability of domestic shipping companies (loan nature, financial nature, and company nature) were verified. The credit rating was used to measure the dependent variable, debt repayment ability. The variables of investment purpose, put-option, balloon, and spread in the loan nature, debt ratio in the financial nature, and the CEO's shares and company age in the company nature were found to be significant.
The analysis of results of the market of loans granted to legal entities, the physical persons are provided in the work. The assessment of condition of industry segments of the market of the credits of legal entities is carried. The results of assessment of the market of the credits of physical persons by types of the granted loans are provided. The correlation and regression analysis on the industry segments of crediting of legal entities is carried out. The dynamics of development of debt on the industry segments of crediting is determined. The results show that: Hypothesis 1. The amount of the issued credits to the legal entities steadily in-creases on all industries of economy. Communication between the industry segments of market very high. Hypothesis 2. Crediting of physical persons is characterized by relative stability. The structure of overdue debt repeats the structure of the issued credits to the physical persons.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.30-45
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2024
This study introduces an effective method for predicting individual local tax delinquencies using prevalent machine learning and deep learning algorithms. The evaluation of credit risk holds great significance in the financial realm, impacting both companies and individuals. While credit risk prediction has been explored using statistical and machine learning techniques, their application to tax arrears prediction remains underexplored. We forecast individual local tax defaults in Republic of Korea using machine and deep learning algorithms, including convolutional neural networks (CNN), long short-term memory (LSTM), and sequence-to-sequence (seq2seq). Our model incorporates diverse credit and public information like loan history, delinquency records, credit card usage, and public taxation data, offering richer insights than prior studies. The results highlight the superior predictive accuracy of the CNN model. Anticipating local tax arrears more effectively could lead to efficient allocation of administrative resources. By leveraging advanced machine learning, this research offers a promising avenue for refining tax collection strategies and resource management.
지식경영 분야의 P2P금융 플랫폼의 성장속에서 빅데이터 및 머신러닝(Machine Learning) 기술을 보유한 회사만이 치열한 경쟁 속에서 생존할 가능성이 높을 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고 관련 서비스를 제공하는 온라인 P2P대출 플랫폼 업체들은 투자자와 대출을 신청하는 중개자로서의 역할을 수행할 뿐이며 투자와 관련된 위험은 모두 투자자에게 귀속시키고 있다. 이러한 이유로, 투자자 입장에서는 투자상품의 안전성을 확인할 수 있는 유일한 방법이 신문이나 온라인 웹사이트를 통한 P2P대출 플랫폼 업체의 평판에만 의존할 수 밖에 없는 실정이다. 또한, 한국의 P2P대출 플랫폼 업체들이 대출자의 개별 신용분석을 체계적으로 실시하여 연체율 등의 시계열 정보를 정확히 파악하기에는 시간적, 경제적 여건이 매우 열악한 상황이다. 그러나, 최근 몇몇 P2P대출 플랫폼 업체들이 업체별 대출자 신용분석에 대한 역량을 가장 중요한 영업자산으로 인식함으로써 빅데이터 및 머신러닝 기술을 바탕으로 인공지능(AI)에 기반한 새로운 신용평가 시스템을 구축하고 시행에 들어가고 있음은 매우 긍정적으로 평가된다. 따라서, 본 연구에서는 신용대출 시장에 주력하고 있으며 인공지능 활용으로 잘 알려진 상위 3개 업체를 대상으로 사례분석 방식을 통해 인공지능을 활용한 대출자 신용분석 절차 및 사용하는 정보 데이터의 종류 등을 분석하고자 한다. 이를 통하여 현 상황에서 P2P 플랫폼 업체들의 인공지능을 통한 신용분석 기법을 이해하고 현 시점에서 국내 인공지능을 활용한 신용분석 방식의 한계점과 개선방안 등을 함께 고찰하고자 한다.
This paper is aiming at providing the systems thinking perspective on the collapse of the savings and loan banking system in Korea. Two causal loop diagrams are developed to conduct the analysis: The first is focusing on the structural problems included in the establishment of S&L banking in 1990s. The later is developed based on the project financing mechanism by controlling the credit standard required during the due diligence. The result of this study shows that the main cause of the collapse of the S&L banking is the structural problem connected to real estate market including the failure of regulation.
본 연구는 경영자 역량에 관한 심층분석을 통하여 은행에서 경영자 역량을 보다 구체적이고 체계적으로 신용평가에 반영하고, 중소벤처기업 CEO는 경영자 역량을 스스로 점검하고 관리하여 기업의 신용등급을 높이는 방안을 제공하고자 한다. 은행의 대출담당자와 중소벤처기업 CEO를 대상으로 설문하여 중요도 및 우선순위를 AHP를 통해서 분석하였다. 분석결과를 보면 대출담당자의 상대적 중요도에서 윤리경영, 전략적 사고, 전문지식수준의 순으로 높게 나타났다. 중소벤처기업 CEO의 상대적 중요도에서는 마케팅, 은행거래신뢰도, 자금조달의 순으로 높게 나타났다. 본 신용평가에서도 선행연구의 상대적 중요도와 유사한 결과를 보였으며, 금융소비자 보호 차원에서 신용평가시스템을 공개하고 CEO의 의견을 반영하는 노력이 필요하다고 사료된다. 본 연구의 의의는 경영자 역량 요인의 상대적 중요도를 연구하여 향후 발전된 모형개발에 도움이 되는 요인과 중요도를 제시한 점에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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