• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1591-1598
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• 2014

The reviews of the balance sheet of commercial banks showed that loan item constitutes the largest portion of bank's assets. Although the sector has highest rate of profit, it possesses the greatest risk. Identifying factors that can contribute in lifting-up the loan repayment rate of customers of Hawassa district commercial bank is the major goal of this study. A sample of 183 customers who took loan from October, 2005 to April, 2012 was taken from the bank record. Kaplan-Meier estimation method and univariate Cox proportional hazard model were applied to identify factors affecting bank loan repayment rate. The result from Kaplan-Meier survival estimation revealed that the loan repayment rate is significantly related with loan type, and previous loan experience, educational level and mode of repayment. The log-rank test indicates that the survival probability of loan customers is not statistically different in repaying the loan among groups classified by sex. Moreover, the univariate Cox proportional hazard model result portrayed that educational level, having previous loan experience, mode of repayment, collateral type and purpose of loan are significantly related with loan repayment rate of customers commercial bank. Hence, banks should design loan strategies giving special emphasis on the significant factors while they are giving loans to their customers.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1417-1426
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• 2015

본 연구는 한국장학재단의 2012-2014년간 일반 학자금 대출 자료를 활용하여 부실채권 보유 및 신용유의자로 분류될 수 있는 위험요인들을 파악하고, 부실 고위험군 예측모형을 개발했다. 예측모형 개발은 데이터마이닝 방법 중 의사결정나무 분석을 적용하였으며, 분석 패키지는 SAS Enterprise Miner 13.2를 활용했다. 개발된 모형은 25가지의 그룹으로 세분화 했으며, 부실 위험군에 영향을 미치는 주요 요인은 소득분위, 국가장학금 수혜유무, 나이, 연체계좌 보유 이력, 대학구분 (학부/대학원), 전공 계열, 월평균 상환액이 주요 요인으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 부실 고위험군 예측모형은 장기연체로 인한 부실채권 발생 및 신용유의자 발생 예방을 위한 세분화된 관리서비스 제공을 위한 기초자료가 될 수 있을 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.469-490
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• 2018

본 연구의 목적은 공공도서관 상호대차서비스 데이터를 이용하여 현재 수행되는 서비스의 현황을 분석하는 것이다. 또한 분석 과정에서 서비스 수행과 관련된 이슈를 발견하고 이를 개선하기 위한 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 분석을 위해 책바다 서비스 데이터와 국가도서관통계시스템 데이터, 지역 단위 상호대차서비스 현황 데이터를 수집하여 분석하였다. 연구결과, 상호대차서비스 이용은 계속적으로 증가하고 있었고 특히 지역 단위에서 운영되는 상호대차 서비스가 활발히 수행되고 있음을 알 수 있었다. 또한 상호대차서비스 요청과 제공 등의 이용뿐만 아니라 서비스 네트워크에 참여하는 도서관들의 유형이 다양하고 그 숫자도 확대되고 있는 것으로 나타났다. 덧붙여, 상호대차서비스 네트워크에서 각 도서관이 어느 정도 협력하는지를 측정하기 위한 도구의 하나로 공헌도에 대한 논의를 진행하였다. 이용과 관련된 통계뿐만 아니라 개별 도서관의 장서적인 고유성, 도서 기반의 협업 지수 등을 고려한 공헌도 분석의 필요성을 제안하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권3호
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• pp.217-238
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• 2019

최근 들어 우리나라에서 공공대출보상권 제도에 관한 관심이 커지고 있다. 본 연구는 2014년부터 2018년까지 5년간 전국 820개 공공도서관의 대출통계를 분석하여 공공대출보상권 제도의 보상금 산정 논의에 필요한 기초자료를 수집하는 데 그 목적이 있다. 우리나라 공공도서관의 대출 분석을 위해 국립중앙도서관이 관리 운영하고 있는 '도서관 정보나루'가 제공하는 11억 7,830만건의 대출데이터를 사용하였다. 공공도서관 대출 통계 분석을 통해 지난 5년간 가장 많이 대출된 도서 상위 125권을 파악하였다. 그리고 그 도서들을 대상으로 저자별 현황, 저자의 국별 현황, 일본 저자의 현황, 출판사별 현황, 학습만화의 대출 현황 등을 분석하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권5호
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• pp.109-115
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• 2021

This study aims to examine the effect of Operating Costs and Income, Loan to Deposit Ratio on the Return on Asset (ROA) of Public-Private Foreign Exchange Banks listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) during the 2015-2018 period. This study is a quantitative study using financial reports of Public-Private Foreign Exchange Banks listed on the IDX as a data source. This study's population is 25 Public-Private Foreign Exchange Banks listed on the IDX. This study uses purposive sampling to determine the sample to produce 21 banking companies. Data was analyzed using multiple linear regression methods and descriptive statistics. The F Test calculation results state that all the variables of free operating expenses, operating income, and the loan to deposit ratio simultaneously and significantly affect the return on assets (ROA) variable in Public-Private Foreign Exchange Banks listed on the IDX. This study's results indicate that simultaneously Operational Costs, Operational Income, and Loan to Deposit Ratio have a significant effect on ROA. Operational Costs and Operational Income have a significant negative impact on Return on Assets. The third hypothesis shows that the Loan to Deposit Ratio has a positive and insignificant effect on Return on Assets.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권2호
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• pp.333-356
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• 2010

작은도서관은 일반적인 공공도서관에 비해서 장서의 양과 다양성이 부족하므로 실증적인 분석에 기초하여 장서를 평가하고 개발해야할 필요성이 더욱 절실하다. 이 연구에서는 전통적으로 장서평가에 사용하는 소장 데이터와 대출 데이터 이외에 작은도서관에서 특히 활발한 상호대차 데이터를 함께 분석하여 작은도서관을 위한 장서평가방법을 사례와 함께 제시하고자 하였다. 자료 수집과 분석은 한 지역 내에서 상호대차가 운영되는 작은도서관 14개관을 대상으로 하였고 장서량과 이용량(대출 + 상호대차)을 비교하여 각 도서관의 특징을 파악하였다. 또한 KDC의 강 단위로 구분한 주제별 장서 통계와 이용 통계에 대한 분석을 통해 작은도서관에서 활발히 이용되는 주제 분야와 정책적인 대처가 필요한 주제 분야를 파악할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권3호
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• pp.429-453
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• 2016

이 연구는 대학도서관의 단행본 대출패턴을 대출건수 및 Bonn 이용계수 측면에서 주제별, 신분별, 계열별로 분석하였다. 이 연구에서는 대출건수의 과반 이상을 차지하는 도서를 '집중장서'라 정의하였으며, 전체 대출건수의 50%를 대출도서의 20%인 집중장서가 차지한다는 '대출도서 20/50 법칙'을 제안하였다. 각 주제별 대출건수 중 집중장서가 차지하는 비중을 이용계수를 이용하여 분석하였고, 월별 대출패턴과 대출기간도 분석하였다. 또한 대출횟수와 대출기간을 함께 고려한 '장서활용량'을 정의하고, 집중장서의 대출패턴을 대출횟수와 장서활용량 측면에서 비교분석하였다. 집중장서의 경우 총 대출건수와 총 장서활용량의 약 50%를 차지함을 알 수 있었고 모두 멱함수 분포도를 나타냄을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.411-425
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• 2013

데이터마이닝이란 대용량의 자료로부터 의미있는 패턴과 규칙을 찾기 위해서 자동화되거나 반자 동화된 도구를 이용하여 데이터를 탐색하고 분석하는 과정이다. 이러한 데이터마이닝 기법을 통해 정보의 연관성을 파악함으로써 가치 있는 정보를 만들어 합리적인 의사 결정이 가능하게 된다. 금융분야에서도 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 서비스 품질개선, 부정행위 적발 등에 데이터마이닝 기법이 다양하게 사용되고 있다. 금융거래에서 대출의 중요도와 필요성이 시간이 지날수록 점점 높아지고 있으나, 대출을 이용하는 사람과 대출건수가 증가할수록 부실대출의 위험이 함께 증가하기 때문에 대출을 해주는 여신기관의 손실을 막기 위해서는 대출여부를 정확하게 예측할 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 국내 A 여신기관의 실제 데이터를 사용하여 대출심사에 관한 연구를 진행하였으며, 모형 구축에 있어서 안정적이고 정확한 예측을 보이는 모형을 찾기 위하여 원 데이터에서의 샘플 정제와 여러가지 모형, 데이터마이닝 기법 등을 사용하여 다양한 모형을 구축하고 비교, 평가하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.207-224
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• 2018

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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1293-1305
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• 2016

본 연구는 한국장학재단 일반상환 학자금 대출 연체자를 대상으로 연체 미회수 그룹으로 분류될 수 있는 위험요인들을 파악하고, 학자금 대출 연체 회수 예측모형을 개발하였다. 또한 개발된 예측모형을 활용하여 그에 따른 신용위험 평점표를 작성하였다. 예측모형 개발은 연체기간에 따라 총 3가지 모형 (Model 1: 연체 1개월 모형, Model 2: 연체 2개월 모형, Model 3: 연체 3개월 이상 모형)으로 로지스틱 회귀분석 분석을 적용하였다. 연체기간 구분은 금융권에서 일반적으로 사용하고 있는 연체회수모형의 단위를 준용하여 1개월 단위를 기준으로 연체 1개월, 연체 2개월, 연체 3개월 이상으로 구분하였다. 연체 1개월 모형 (Model 1)에서는 연체계좌수, 이체일자, 연체잔액, 소득분위가 영향력이 큰 것으로 나타났으며, 연체 2개월 모형 (Model 2)에서는 연체 일수, 연체잔액, 이체일자, 연체금액이 중요한 것으로 나타났다. 마지막으로 연체 3개월 이상 모형 (Model 3)에서는 최근 3개월 이내 연체 횟수, 이체일자, 연체계좌수, 연체액의 영향력이 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 연체회수 모형이나 평점표를 바탕으로 연체 채권관리를 함에 있어 좀더 세분화된 관리서비스를 제공하고, 상담센터의 상담원이 연체자의 평점에 따라 상담전략을 세울 수 있는 기초자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.