• 무역상무연구
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• 제44권
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• pp.85-107
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• 2009

L/C allows the exporter to have a bank's payment undertaking against shipping documents required by L/C. This means that the exporter can take export proceeds from a L/C issuing bank regardless of importer's payments and therefore the L/C better mitigate importer's credit risk compared to remittance and collections. Recently the use of L/C has been on down trend in line with increasing use of T/T, causing a big change of payment system. This tells that the payment method change in Korea is positive as the change also happens same in developed countries. This however gives more buyer's credit risk to exporters and therefore a systematic solution to this negative effect is required. In Korea, export credit insurance has been widely used to cover the buyer's credit risk. But the export credit insurance is limited because of lack of government's financial support and strict evaluation of buyer and exporter. Now Korea is ranked 10the largest trading country and therefore the exporters shall find another source for credit risk protection elsewhere. And as such this paper suggest International Factoring as a tool for the credit risk protection. The International Factoring gives advantages to the exporter in terms of credit protection and advances by purchasing account receivables on a without recourse basis.

• 산업공학
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• 제20권4호
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• pp.448-457
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• 2007

The small & micro business has the characteristics of both consumer credit risk and business credit risk. In predicting the bankruptcy for small-micro businesses, the problem is that in most cases, the financial data for evaluating business credit risks of small & micro businesses are not available. To alleviate such problem, we propose a bankruptcy prediction mechanism using the credit card sales information available, because most small businesses are member store of some credit card issuers, which is the main purpose of this study. In order to perform this study, we derive some variables and analyze the relationship between good and bad signs. We employ the new statistical learning technique, support vector machines (SVM) as a classifier. We use grid search technique to find out better parameter for SVM. The experimental result shows that credit card sales information could be a good substitute for the financial data for evaluating business credit risk in predicting the bankruptcy for small-micro businesses. In addition, we also find out that SVM performs best, when compared with other classifiers such as neural networks, CART, C5.0 multivariate discriminant analysis (MDA), and logistic regression.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제18권4호
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• pp.41-57
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• 2009

Although financial information is a great influence upon determining of the group which use them, detection of management fraud and earning manipulation is a difficult task using normal audit procedures and corporate credit evaluation processes, due to the shortage of knowledge concerning the characteristics of management fraud, and the limitation of time and cost. These limitations suggest the need of systemic process for !he effective risk of earning manipulation for credit evaluators, external auditors, financial analysts, and regulators. Moot researches on management fraud have examined how various characteristics of the company's management features affect the occurrence of corporate fraud. This study examines financial characteristics of companies engaged in fraudulent financial reporting and suggests a model and system for detecting GAAP violations to improve reliability of accounting information and transparency of their management. Since the detection of management fraud has limited proven theory, this study used the detecting method of outlier(upper, and lower bound) financial ratio, as a real-field application. The strength of outlier detecting method is its use of easiness and understandability. In the suggested model, 14 variables of the 7 useful variable categories among the 76 financial ratio variables are examined through the distribution analysis as possible indicators of fraudulent financial statements accounts. The developed model from these variables show a 80.82% of hit ratio for the holdout sample. This model was developed as a financial outlier detecting system for a financial institution. External auditors, financial analysts, regulators, and other users of financial statements might use this model to pre-screen potential earnings manipulators in the credit evaluation system. Especially, this model will be helpful for the loan evaluators of financial institutes to decide more objective and effective credit ratings and to improve the quality of financial statements.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.41-42
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• 2019

본 논문에서는 다양한 기계학습 모델을 이용한 신용 데이터 분석 기법에 대해 서술한다. 기계학습 모델은 크게 Canonical models, Committee machines, 그리고 Deep learning models로 분류된다. 이러한 다양한 기계학습 모델 중 일부 학습 모델을 기반으로 Benchmark dataset인 Credit Approval 데이터를 분석하고 성능을 평가한다. 성능 평가에는 k-fold evaluation method를 사용하며, k-fold evaluation 결과에 대한 평균 성능을 측정하기 위해 Accuracy, Precision, Recall, 그리고 F1-score가 사용되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.16-18
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• 2008

Because of being environmentally friendly, renewable energy resources has been growing at a high rate. Wind energy is one of the most successfully utilized of such sources for producing electrical energy. Due to the randomness of wind speed, wind farms can not supply power with a balanceable level as well as conventional power plants. The reliability evaluation of wind power is more and more important. Capacity credit is used to estimate the capacity credit of power systems including wind farms. This paper presents a method of capacity credit calculation for a power system considered wind farms and shows how it gets study on an actual power system (the Jeju Island power system). The paper describes the step of capacity credit calculation and presents test results, which indicate its effectiveness.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1225-1235
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• 2010

개인신용평점에서 항목그룹화의 과정은 연속형 특성변수를 밴드로 분할하고 이산형 특성변수는 그룹으로 분할하는 것이다. 또한 평점표는 시간이 지나감에 따라 성능이 떨어지게 되고, 따라서 사용되고 있는 승인점을 조정하여야 한다. 그러나 개인신용평점에서 항목그룹화와 승인점의 조정은 매우 복잡하고 번거로운 과정이라고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비주얼베이직을 사용하여 개인신용평점에서 항목그룹화와 모형평가를 위한 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어를 활용하면 항목그룹화에서 최적의 분할과 모형평가에서 최적의 승인점을 쉽게 찾을 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제6권2호
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• pp.133-147
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• 2011

본 연구에서는 최근 꾸준한 성장세를 보이고 있는 의료산업의 국내벤처기업에 대한 신용 평가를 위해 먼저 기업의 재무 요인과 비재무 요인을 구분하여 평가지표를 개발한 다음 Saaty(1980)의 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process; AHP)방법론을 적용하여 각 지표의 중요도(가중치)를 산출함으로써 의료벤처기업의 신용평가모형을 제시한다. 재무요인의 상위지표로는 수익성, 안전성, 활동성, 성장성, 생산성을 선택하였고, 각 상위지표에 대해서는 2개씩의 하위지표를 정하여 모두 10개의 지표를 설정하였다. 또 비재무적 요인의 상위지표로는 경영자 능력, 기술성, 시장성, 사업성, 신뢰성의 5개 영역을 정하고, 각 영역에 대해 2-5개의 하위지표를 정하여 모두 17개의 지표를 설정하였다. 신용평가지표에 대한 평가를 위해 원주의료기기클러스터 내 소재하고 있는 금융기관 및 보증기관의 심사역을 대상으로 설문조사를 한 후 이를 분석하여 평가지표에 대한 가중치를 산출하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.347-354
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• 1999

The credit rating represents an assessment of the relative level of risk associated with the timely payments required by the debt obligation. In this paper, we present a new approach to credit rating of customers based on the rough set theory. The concept of a rough set appeared to be an effective tool for the analysis of customer information systems representing knowledge gained by experience. The customer information system describes a set of customers by a set of multi-valued attributes, called condition attributes. The customers are classified into groups of risk subject to an expert's opinion, called decision attribute. A natural problem of knowledge analysis consists then in discovering relationships, in terms of decision rules, between description of customers by condition attributes and particular decisions. The rough set approach enables one to discover minimal subsets of condition attributes ensuring an acceptable quality of classification of the customers analyzed and to derive decision rules from the customer information system which can be used to support decisions about rating new customers. Using the rough set approach one analyses only facts hidden in data, it does not need any additional information about data and does not correct inconsistencies manifested in data; instead, rules produced are categorized into certain and possible. A real problem of the evaluation of the evaluation of credit rating by a department store is studied using the rough set approach.

• 벤처혁신연구
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• 제2권2호
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• pp.95-115
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• 2019

오늘날 경영환경은 국가의 신용도나 기업의 신용등급이 사회적으로 매우 중요하게 인식되고 있을 뿐만 아니라 국제 거래에 있어서도 중요하게 부각되고 있는 것이 현실이다. 이처럼 국내외에서 신용평가의 중요성 및 신뢰성이 중요해지는 시점에서 본 연구는 기업의 수익성, 안전성, 활동성, 재무성장성, 손익성장성의 재무비율을 분석하여 그 재무지표들이 기업가치 및 법인세에 미치는 영향을 살펴보고, 더불어 기업가치 및 법인세가 신용평가에 미치는 영향도 함께 분석해 보고자 한다. 이를 위해 2017년도 코스피 유가증권상장기업 465개 기업을 대상으로 해당 기업의 재무비율을 계산하여 기업가치 및 법인세가 신용평가에 미치는 영향을 실증분석 하였다. 또한 추가 연구를 통해 K-IFRS 도입 첫해인 2011년부터 최근까지인 2018년까지의 8년간 KOSPI 유가증권 상장기업의 재무자료를 시계열 분석하여 신뢰성 및 일관성있는 결론을 도출하려고 노력하였다. 연구 결과 각 재무비율인 수익성, 안전성, 활동성, 재무성장성, 손익성장성을 나타내는 변수들 간의 유의수준도 손익성장성을 제외하고는 99%에서 유의함을 알 수 있었다. 연구 가설의 검증 결과 코스피 유가증권상장기업들의 수익성은 기업가치 및 법인세에 유의적인 영향을 미치는 반면 안전성과 성장성은 기업가치 및 법인세에 유의적인 영향을 미치고 있지 못하였다. 또한 활동성은 기업가치에는 유의적인 영향을 미치나 법인세에는 유의적인 영향을 미치고 있지 못하다는 결과를 얻었다. 이와 더불어 기업가치가 기업신용도 및 법인세에 유의적인 영향을 미치고, 법인세도 기업신용도에 유의적인 영향을 미친다는 것을 확인하였고 이를 통해 법인세의 매개효과 기능도 있음을 알 수 있었다. 또한 추가 연구 결과 2011년부터 2018년까지 8년간의 재무비율을 살펴보면 KARA와 LTAX 두 변수는 KISC에 1% 유의수준에서 유의적임을 확인할 수 있었던 반면, LEVE 변수는 KISC에 유의적이지 않음을 알 수 있었다. 본 연구에서 확인된 바와 같이 기업들의 신용지표로 세무상 정보의 영향을 분석한 선행연구가 많지 않은 현실에서 본 연구는 기업의 법인세에 영향을 미치는 기업재무 정보를 확인하는데 큰 의의가 있으며 더 나아가 기업의 세무 자료가 자세히 공개되지 않는 상황에서 재무자료를 통한 세무정책 수립에도 많은 유효성이 있을 것으로 생각된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.277-280
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• 2000

Credit evaluation is one of the most important and difficult tasks fur credit card companies, mortgage companies, banks and other financial institutes. Incorrect credit judgement causes huge financial losses. This work describes the use of an evolutionary-fuzzy system capable of classifying suspicious and non-suspicious credit card transactions. The paper starts with the details of the system used in this work. A series of experiments are described, showing that the complete system is capable of attaining good accuracy and intelligibility levels for real data.