• 경영정보학연구
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• 제4권2호
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• pp.361-376
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• 2002

본 논문은 국내 은행금응기관의 신용위험관리를 보다 효율적이고 과학적으로 지원하기 위한 통합 위험관리시스템의 프레임웍을 제시한다. 즉, 담보 보증중심의 사전관리 위주의 대출관리에서 신용중심의 사후관리 위주의 대출관리로 전환되어야 함에 따라 신용평가시스템, 대출의사결정시스템, 사후관리시스템, 그리고 통합 신용위험관리시스템에 이르기까지 각 단위 시스템이 전체적으로 하나의 시스템으로 통합되어야 한다. 특히, 통합 위험관리시스템은 신용위험을 은행전체의 신용 포트폴리오의 관점에서 측정하고 분석함을 의미한다. 통합 위험관리시스템은 개별 대출기업 혹은 개별 대출에 대한 신용위험을 분석함과 동시에 이를 기초 데이터로하여 은행 전체 신용 포트폴리오의 신용위험 노출정도를 파악한다. 또한, 개별 대출기업의 신용등급 변화로 인한 은행전체 신용위험의 변화를 자동적으로 파악하고 조기 경보함으로써 은행의 총체적인 통합 신용위험관리가 가능하도록 한다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제10권2호
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• pp.71-83
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• 2008

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.

• 통상정보연구
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• 제14권4호
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• pp.339-360
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• 2012

본 논문은 글로벌금융위기시기 정부의 정책의지에 따라 운영될 수 밖 에 없었던 정책금융지원기관으로서, 공적수출신용보증기관 무보가 중소조선기업 보증지원 시 운영상의 문제점을 개선할 수 있도록 방안을 제시하다. 그러므로 본 연구는 기존연구와는 달리 중소조선사를 대표하는 S조선 지원 사례를 서지(書誌)분석을 통하여, 무보의 선박수출보증보험운영상의 불합리한 규정의 개선 뿐 만아니라 무보의 중소조선사 총괄 보증제도 까지 연구범위를 확대하여, 무보의 선박수출보증제도의 운영상의 문제점 및 시사점 뿐 만 아니라 경제위기상황에서 정부의 정책적 오류 발생 및 이와 연관된 정책집행기구의 역할에 대한 정책적 시사점을 제시하였다.