This study attempts to provide a basis of selecting policy directions by empirically analyzing the effect of policy lending programs for SMEs in Korea using micro firm-level data and examining whether the programs contribute to improving the performance of SMEs and thus effectively carry out their missions. From the estimations using Ashenfelter(1978)'s approach, the evidence of differences in profitability enhancement between the benefited group and the never-benefited group could not be found in most cases. In addition, the estimations show that the policy lending program had stronger profit enhancing effects on the young SME group for the year that the program was applied, and indicate that the policy lending program might be the factor that makes the 'older' benefited SMEs to become addicted to the government policy and thus hinder them in their development to become more competitive and innovative. These results suggest that, when the programs are needed to support SMEs' financing, it is more effective to target the start-up companies or SMEs in their early stages rather than old SMEs.
This study investigates the effect of the semi-supervised learning(SSL) method on predicting default risk of peer-to-peer(P2P) loans. Despite its proven performance, the supervised learning(SL) method requires labeled data, which may require a lot of effort and resources to collect. With the rapid growth of P2P platforms, the number of loans issued annually that have no clear final resolution is continuously increasing leading to abundance in unlabeled data. The research data of P2P loans used in this study were collected on the LendingClub platform. This is why an SSL model is needed to predict the default risk by using not only information from labeled loans(fully paid or defaulted) but also information from unlabeled loans. The results showed that in terms of default risk prediction and despite the use of a small number of labeled data, the SSL method achieved a much better default risk prediction performance than the SL method trained using a much larger set of labeled data.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.7
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pp.85-93
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2020
In peer-to-peer (P2P) loan markets, as most lenders are unskilled and inexperienced ordinary individuals, it is important to know the characteristics of borrowers that significantly impact their repayment performance. This study investigates the effects and importance of borrowers' past repayment performance track record within the platform to identify its predictive power. To this end, I analyze the detailed loan repayment data from two leading P2P lending platforms in Korea using a Cox proportional hazard, multiple linear regression, and logit models. Furthermore, the predictive power of the factors proxied by borrowers' track records are evaluated through the receiver operating characteristic (ROC) curves. As a result, it is found that the borrowers' past track record within the platform have the most important impact on the repayment performance of their current loans. In addition, this study also reveals that the borrowers' track record is much more predictive of their repayment performance than any other factor. The findings of this study emphasize that individual lenders must take into account the quality of borrowers' past transaction history when making a funding decision, and that platform operators should actively share the borrowers' past records within the markets with lenders.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.2
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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.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.50
no.1
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pp.23-41
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2019
This study understand the subject domain of book which has been read by men and woman elderly by analizying the PFNET using library big data and confirm the difference between adult at age 30-40. This study extract co-occurrence matrix of book lending on the popular book list from library big data, for 4 group, men/woman elderly, men/woman adult. With these matrix, this study performs FP network analysis. And Pearson Correlation Analysis based on the Triangle Betweenness Centrality calculated on the loan book was performed to understand the correlation among the 4 clusters which has been created by PNNC algorithm. As a result, reading trend which has been focused on modern korean novel has been revealed in elderly regardless gender, among them, men elderly show extreme tendency concentrated on modern korean long series novel. In the correlation analysis, the male elderly showed a weak negative correlation with the adult male of r = -0.222, and the negative direction of all the other groups showed that the tendency of male elderly's loan book was opposite.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.21
no.4_spc
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pp.485-499
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2014
Sharing Economy is the modern main item with ICT Development. Of course sharing economic item is the old and long run mainstream, but by the ICT technological development sharing economy is the fostering and affluent factors in the world economic growth. Though, in Korea, till now sharing economy is minimal, that will growth sharply. We can track various business models of sharing economy. Sharing economy is to buy use right not ownership. With the sharing economic business model wee can make also financial sharing model. In finance model we can divide two kind models. First, we can trace small size lending model with p2p type. And second, we can make financial information transaction model. But till now sharing economic system is not activated, because of many reasons. To activate, first we have to set law and various standards, and also government actively support many sharing economy firms and institutions. To catch up developed countries in the field of sharing economy we have to make aggressive and flexible rules and standards.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.31
no.1
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pp.105-124
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1997
The purpose of this study is to Investigate the factors haying an Influence on activating the Interlibrary loan between national university libraries. Data were collected by and questionnaires. To analyze the factors activating the Interlibrary loan, 1-test and regression analysis method Is adopted depending on the type of data collected. The findings of the study shows that the interlibrary loan can be more actively performed in the group of libraries to focus the subject background on library and Information science than the other group the number of lending cases is highly affected by collection size. the number of periodical titles, annually increased number of collections and periodical titles. Otherwise the number of borrowing cases is much less affected than the number of lending cases by the above factors : the interlibrary loan can be more actively conducted in the group of libraries using facsimile or PC than the other group.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.46
no.4
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pp.355-377
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2015
This study aims to analyze in depth the operation of the Public Lending Right(PLR) system that is implemented in 34 countries in the world in order to propose the ideal operation of PLR system. The PLR system is that authors receive payment because they lose the sales opportunities due to the loan of their books by libraries. Among 34 countries implementing the PLR system, 31 are European countries and 20 countries enforce the copyright law for the operation of the PLR system. Fund for the PLR is financed by the budget of the central government in 25 countries and payments are made on the basis of loans data in 20 countries. Writers, illustrators, translators are eligible to receive payments in many countries. 17 countries provide payments to the authors who have contributed to books lent out by libraries.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.6
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pp.560-565
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2016
In this study, we empirically scrutinize the relationship between short selling transactions and stock price behaviors using the stock market data in Korea during the period from January 2005 to March 2016. We chose the short selling volume ratio (SVR), stock lending volume ratio (LVR), and stock lending open interest ratio (LIR) as variables of the short selling trading activities. We construct portfolios based on the percentile of the short selling volume ratio during the sample period; upper-10%-SVR portfolio, upper-25%-SVR portfolio, upper-50%-SVR portfolio. We estimate the monthly firm-specific return and monthly skewness of the daily firm-specific returns of each portfolio. The firm-specific return or skewness is specified as a dependent variable and the short selling activities as explanatory variables. The results show that all of the statistically significant estimates of the short selling activities for the firm-specific returns are negative and that all of the statistically significant estimates of the skewness of the short selling activities are positive. These results support the hypothesis that short selling activities cause the stock price to decrease.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.9
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pp.79-89
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2021
Green finance plays an important role in environmental protection missions and fighting climate change. The Environment Fund in Vietnam is the main channel of preferential capital offered to firms for environmental protection. Unfortunately, it was previously unknown which criteria influenced these companies' ability to obtain green financing. Using a survey method, we collected data through a structured questionnaire of 203 respondents that represent firms that had received concessional loans from 26 Environment Funds. A Multiple Linear Regression model was used to examine the determinants of access to concessional loans for environmental protection. We found relationships between age, size, ownership type, and industry sector, and access to green finance. Third-party guarantees were a significant factor in financing through Environment Funds. Moreover, we found commercial environmental projects face fewer green financing obstacles. Surprisingly, showing audited financial statements does not mitigate the information asymmetry between firms and these financial institutions. These findings suggest that Environment Funds should classify environmental project types to develop appropriate lending policies. In emerging markets, enterprises need to build a trusted relationship with financial institutions so that they can replace asset-based lending techniques, thereby increasing the firms' accessibility to green finance.
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