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대학도서관 인공지능 관련 교육콘텐츠 추천 시스템 사용의도에 관한 연구 - 대학생과 사서의 인식을 중심으로 - (A Study on the Intention to Use of the AI-related Educational Content Recommendation System in the University Library: Focusing on the Perceptions of University Students and Librarians)

  • 김성훈;박시온;박지원;오유진
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제53권1호
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    • pp.231-263
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    • 2022
  • 인공지능에 대한 이해 및 업무분야에서의 활용 능력은 지식 정보화 시대를 살아가는 모든 사람에게 기본 역량으로 강조되고 있으며, 이에 따라 인공지능에 대한 교육의 필요성은 대학 구성원들에게도 높게 인식되고 있다. 국내외 대학도서관 역시 효과적인 인공지능 콘텐츠 제공의 필요성을 인식하여 전자 형태의 디지털 콘텐츠를 제공하고 있으나, 인공지능이라는 정보 기술에 특화된 이용자 맞춤형 추천은 제공되고 있지 않고 있으며 이러한 추천서비스에 대한 이용자의 관심 파악 역시 미비하다. 대학생의 인공지능 교육에 대한 수요가 증가하고 있는 상황에서, 대학도서관에서의 인공지능 관련 콘텐츠 추천에 대한 이용자의 이용의사를 파악하고 효과적인 서비스 수립을 위한 조사가 절실히 필요한 시점이다. 본 연구는 확장된 기술수용모델을 활용하여 인공지능 주제 분야에 특화된 디지털 교육 콘텐츠를 추천해주는 서비스에 대한 이용자들의 사용의도에 영향을 주는 요인을 도출하였으며, 대학생을 대상으로 한 온라인 설문조사, 대학도서관 사서들과의 서면인터뷰를 통해 각 요인별 영향력을 조사하고, 성공적 수행을 위한 제언을 수렴하였다. 연구결과, 인공지능관련 교육콘텐츠 추천시스템 사용의도는 성별, 학년, 전공계열에 상관없이 사용의사가 있다고 조사되었고, 과제적합성요인이 사용의도에 가장 영향을 미치는 요인임이 파악되었다. 사서들 또한 서비스의 필요성을 깊이 공감하고 있었고 현실적인 제약사항으로 예산과 콘텐츠 품질 문제를 제시하였다.

피그말리온 리더십이 병원 종사자의 조직몰입에 미치는 영향과 리더 - 구성원 교환관계의 매개효과 (Effect of Pygmalion Leadership on the Organizational Commitment and the Mediating Effect of Leader-Member Exchange among Hospital Employees)

  • 홍병호;배성윤;김미숙
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권9호
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    • pp.4258-4269
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    • 2013
  • 본 연구는 부산시내 9개 병의원에 근무하는 근로자 349명을 대상으로 구조화된 설문지를 통하여 자료를 수집하였으며, 의료조직에서 피그말리온 리더십이 종사자의 리더-구성원 교환관계와 조직몰입에 미치는 영향을 파악함으로써 병원의 조직성과 제고방안을 제시하고자 하였다. 수집한 설문자료는 SPSS ver.18.0과 AMOS ver.18.0 프로그램을 이용하여 분석하였으며, 빈도분석, 상관분석, 요인분석, 신뢰도분석, 경로분석 등을 수행하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 병원조직에서도 피그말리온 리더십이 리더-구성원 교환관계의 질에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 피그말리온 리더십은 병원 종사자의 조직몰입에 직 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 리더-구성원 교환관계는 조직몰입의 정서적 몰입, 지속적 몰입, 규범적 몰입에 각각 직접적인 영향을 미치며 그 중에서도 정서적 몰입에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 리더-구성원 교환관계는 병원 조직에서 피그말리온 리더십과 조직몰입의 관계를 부분적으로 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구는 병원 조직에서 피그말리온 리더십과 리더-구성원 교환관계, 조직몰입 간의 관계를 최초로 연구하였다는 데 의의가 있다.

모바일 게임 플랫폼 평가 및 플로우경험이 게임사용자의 애호도에 미치는 영향 (The Effect of Game Platform Evaluation and Flow Experience on Player Loyalty in Mobile Game Application)

  • 오세구
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.235-244
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    • 2020
  • 4차 산업시대에 모바일 게임은 하루에도 수백 가지의 게임이 출시되는 등 경쟁이 치열하지만 매우 수익성이 높은 산업이다. 성공적인 모바일 게임을 제작하기 위해서는 모바일환경 및 모바일시대의 소비자에 대한 이해가 필요하며, 다양한 요인 중 어떤 점을 중시해야 하는가에 대한 시사점을 제공할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 모바일 게임의 성공에 영향을 미치는 게임 내·외적 요인을 탐색하고 이 요인들과 고객 만족 및 애호도 간의 관계를 살펴봄으로써 게임제작자들이 게임 제작 시 도움이 될 시사점을 제공하고자 하였다. 분석 결과, 게임 플랫폼의 시스템 및 서비스 품질은 평가에 긍정적인 영향을 미치며, 가격정책의 경우 평가에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 또한, 플로우 요인에서는 목표와 상호작용(관계 형성)이 플로우에 정(+)의 영향을 주며, 스킬이나 도전 의식은 유의한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 플로우와 플랫폼 평가가 고객 애호도에 미치는 영향은 모두 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기업은 첫째, 고객과의 지속적인 상호작용을 통하여 게임에 대한 고객의 의견과 행위를 이끌어 내야 하며, 둘째, 게임상에서 고객에게 적절한 목표를 부여하고, 이용자 간 상호작용이 가능하도록 하는 기능을 부여한다면 보다 성공적인 게임을 개발 할 수 있을 것이다.

민간경비업체의 관계적 특성과 구매행동의 관계 (A Study on Correlations between Private Security Enterprise's Relationship Characteristics and Purchasing Behaviors)

  • 김인재;조성진
    • 시큐리티연구
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    • 제29호
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    • pp.35-57
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    • 2011
  • 본 연구는 민간경비업체와 소비자들의 관계적 특성과 구매행동의 인과관계를 규명하여 무한 경쟁에 도립하고 있는 민간경비업체도 소비자의 필요와 욕구를 파악하여 최상의 서비스를 제공할 수 있는 마케팅 전략을 모색하는데 연구의 목적이 있다. 이러한 목적 달성을 위하여 연구대상은 충남 천안시를 동남과 동서로 나누어 민간경비업체를 이용하고 있는 상점 직원을 대상으로 편의표집법으로 236명을 표집하였다. 조사도구는 설문지로서 국내 외 선행연구를 기초로 하여 재구성하여 사용하였으며, 자료 처리는 SPSS version 18.0 통계패키지를 이용하여 빈도분석, 신뢰도분석, 요인분석, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 이상의 연구방법과 절차에 따른 자료 분석을 통하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 민간경비업체의 관계적 특성과 구매행동 관계는 정(+)의 상관관계를 보이고 있어, 관계적 특성이 높을수록 구매행동은 높아진다. 둘째, 민간경비업체의 관계적 특성과 구매행동의 관계를 분석한 결과 평판, 물리적 특성, 커뮤니케이션은 구전활동에 영향을 미친다. 셋째, 민간경비업체의 관계적 특성과 반복구매의 관계를 분석한 결과 평판과 커뮤니케이션은 반복구매에 영향을 미친다.

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치과위생사의 스트레스 정도와 적응 방법에 관한 연구 (Study of Dental Hygienist's Stress Degree and Adaptation Method)

  • 권미영;정미희
    • 치위생과학회지
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    • 제4권3호
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    • pp.133-140
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    • 2004
  • 본 연구는 치과위생사들이 임상에서 느끼는 업무 스트레스를 해결하는 적응방법을 파악하고자 서울 경기지역에 소재한 치과 의료기관에 근무하는 치과위생사 116명을 임의 추출하여 구조화된 자기 기입식 설문지를 수집 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 요인별 스트레스 정도는 전체적으로 보통정도 느끼는 것으로 나타났으며, 각 항목별로는 직장에서의 장래성과 지지관련 스트레스가 가장 컸고, 반면에 환자와의 관계관련 스트레스가 가장 적게 나타났다. 2. 각 문항별 스트레스 정도는 고유업무이외에 다른 업무가 많을 경우에서 받는 스트레스가 가장 높게 나타났고, 반면에 타직종(치과기공사, 용역 등)과 갈등이 있는 경우의 문항에서 가장 낮은 스트레스 정도를 느끼는 것으로 나타났다. 3. 스트레스에 대한 단기 적응방법으로는 '물건을 던지거나 문을 쾅 닫음 등의 행동을 한다'는 항목이 가장 높게 나타났으며, 장기 적응방법으로는 '운명으로 생각하고 포기 한다'가 가장 높게 나타났다. 전체적으로는 장기 적응방법보다 단기 적응방법이 높게 나타났으나 그 차이는 매우 적게 나타났다. 4. 신규 치위생사와 경력 치과위생사의 스트레스에 대한 단 장기 적응방법을 비교한 결과 단기 적응방법에서는 신규와 경력 모두가 물건을 던지거나 문을 꽝 닫음 등의 행동을 한다는 항목에서 높게 나타났으며, 장기 적응방법에서도 신규와 경력 모두가 신앙의 힘을 빌린다의 항목에서 약간의 차이는 있었지만 가장 높은 것으로 나타났다. 전체적으로는 신규 치과위생사가 장기 적응방법으로 스트레스를 해결하려는 경향이 높은 것으로 나타났다. 5. 일반적 특성에 따른 스트레스 정도 비교는 치과위생사직 선택동기에 따른 스트레스만이 유의한 차이를 보였다. 6. 일반적 특성에 따른 단기 적응방법의 비교에서는 모든 변수에서 유의한 차이가 없는 것으로 나타났으며, 반면에 장기 적응방법의 비교에서는 변수 중 종교만이 통계적으로 유의한 결과를 나타내었다. 분석결과 임상 치과위생사가 느끼는 업무 스트레스를 해소하기 위해서는 치과위생사직에 대한 사명감과 주인의식이 무엇보다 요구된다는 것을 알 수 있었으며, 또한 개인주의가 팽배해지는 현대사회의 특성에 따라 직장동료나 가족 또는 친구들이 아닌 신앙의 힘으로 직장에서 느끼는 스트레스를 현명하게 해소해 나가고 있음을 알 수 있었다. 따라서 직장과 가정 어디든 각자가 각 개인의 특성에 맞는 방법으로 스트레스에 대처한다면 전문직으로써 써비스업의 특성에 맞도록 충실한 직장생활을 할 수 있을 것이다.

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고객충성도에 영향을 미치는 온라인 콘텐츠 특성에 관한연구 -몰입(Flow)의 매개효과를 중심으로 - (A study on the impact of online contents characteristics on customer loyalty - Mediated effect of flow perspective -)

  • 신영철;정승렬
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.101-117
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    • 2013
  • 오늘날 온라인 콘텐츠 시장이 위축되고 모바일 콘텐츠 시장이 활성화 되는 시점에서 온라인 콘텐츠시장에서 성공과 매출증대를 위해서는 어떠한 노력이 필요한가? 온라인 콘텐츠 사업에 관련된 연구에서는 고객 충성도의 증가가 사업 성공의 주요한 요인임을 제안하고 있다. 온라인 환경에서 사용자 행동에 대한 연구에 따르면, 이용자는 온라인서비스를 이용하면서 몰입(Flow)을 경험하게 되며, 몰입 상태에 이르면 이용자는 서비스를 지속적으로 이용하게 된다. 온라인 게임에 대한 고객충성도가 높다는 것은 이 온라인 게임을 앞으로도 계속 이용하겠다는 의지가 높다는 것을 의미한다. 이에, 본 연구에서는 소비자가 온라인 게임을 플레이하면서 자연스럽게 몰입을 할 수 있는 요소가 무엇이며, 게임의 재미를 더 할 수 있는 온라인 게임의 속성이 무엇인지를 밝히며 이러한 요소들이 고객 충성도를 높이기 위한 중요한 요소임을 검증하고, 온라인 게임을 개발 또는 서비스하는 업체의 매출증대를 위하여 소비자가 원하는 재미있는 게임의 중요 요소가 무엇이며 어디에 촛점을 맞추어 개발을 진행해야 하는지 방향성을 제시하는데 목적이 있다고 할 수 있다.

해운 B2B e-marketplace의 전자적 신뢰, 사이트몰입 및 서비스 거래의도와의 관계성 (The Relationship with Electronic Trust, Web Site Commitment and Service Transaction Intention in Public Shipping B2B e-marketplace)

  • 김용만;김석용;이종환;심규열
    • 마케팅과학연구
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    • 제17권4호
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    • pp.113-139
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    • 2007
  • 본 연구는 해운산업의 해운 B2B e-marketplace가 네트워크 관점에서 해운 이해관련 당사자들 간에 전자적 신뢰를 도출할 수 있는 운영적 특성과 웹사이트의 특성 그리고 전자적 신뢰를 매개 메커니즘으로 하여 사이트 몰입과 서비스 거래의도에 미치는 영향을 밝히고 나아가 이러한 해운 B2B e-marketplace가 협력적 거래커뮤니티로 발전해나가도록 하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구를 바탕으로 해운 B2B e-marketplace가 효율적으로 운영되기 위한 기본 변수들을 규명하고자 공변량 구조방정식 모형을 설계하고 이를 실증적으로 검정하였다. 해운 무역업체 직원들을 대상으로 설문조사를 실시하고 자료를 분석한 결과, 웹사이트 특성요인 두 개 중에 지각된 보안성만을 제외하고 지각된 사이트 품질 및 운영특성 요인들은 상호변수들 간에 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 외생요인들 중에는 지각된 거래 공정성이 전자적 신뢰를 가장 높이는 것으로 조사되었으며, 이는 거래규칙과 관련하여 상대방 한쪽에만 유리하다면 장기적인 거래가 이루어질 수가 없기 때문에 거래의 일정한 규칙에 대한 이해관련당사자들이 공정성을 제대로 인식한다면 해운 전자시장의 성공적인 운영에 큰 영향을 미칠 것이다. 또한 거래의 지각 효율성도 전자적 신뢰에 영향을 미치는 바, 이는 거래비용의 절감과 상대방과의 거래 관계를 연결시켜주는 거래 프로세스 과정이 신속하고 간소함으로써 기존의 OFF-LINE 보다 더 많은 시간 및 비용을 절감시켜주기 때문이라고 판단하기 때문에 전자적 신뢰에 영향을 미치는 것으로 판단되었다. 또한 거래의 원활한 정보 입수를 위한 거래 참가자들에게 커뮤니티를 개설해줌으로써 이로 인한 정보도 얻고 이들을 유인하는 정보를 제공해줌으로써 전자적인 신뢰를 높이는 것으로 판단되었다. 한편 이러한 전자적 신뢰 형성을 관련 기업들로 하여금 지속적인 참여의지에 영향을 미침으로써 그 사이트에 대한 몰입을 높이는 것으로 판단된다. 또한 전자적 신뢰로 인하여 미래의 관련 기업들이 거래관계를 맺고 관련 기업들과 지속적인 거래를 하기 위한 기반을 조성해준다는 것이다. 결국 이러한 전자신뢰의 형성은 궁극적으로 사이트 몰입과 해운서비스 거래의도에 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 보아 해운 B2B e-marketplace에 참여하는 해운 이해관련 당사자들은 미래에 현재의 거래를 맺고 있는 기업과 지속적인 거래 유지를 위해서는 해운 B2B e-marketplace를 운영하는 가상중개인의 전자적 신뢰형성의 역할이 중요하다는 것을 또 다시 입증시켰다.

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대중음악 흥행 요인에 대한 연구: 인터넷 밈(Internet Meme)의 매개효과를 중심으로 (Success Factor in the K-Pop Music Industry: focusing on the mediated effect of Internet Memes)

  • 심유정;신민수
    • 서비스연구
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    • 제13권1호
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    • pp.48-62
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    • 2023
  • 최근 K-POP 열풍에서 볼 수 있듯이 한국 음악 산업의 규모와 영향력은 더욱더 커지고 있다. 한국의 음원 시장에는 1년에 최소 6천 개의 음원이 공개되고 있지만 흥행했다고 말할 수 있는 음원은 많지 않다. 이에 흥행작을 만드는 요인이 무엇인지 밝히기 위한 많은 연구 및 시도가 이루어지고 있다. 음악의 상업적인 성공에는 음악의 질뿐만 아니라 미디어 노출이나 홍보와 같은 상업적인 요소 또한 중요한 역할을 담당한다. 최근 대중음악 산업에서는 인터넷 밈을 활용한 마케팅이 많이 나타나는데, 인터넷 밈이란 사람들 사이에서 확산되는 문화적 단위로 이미지나 동영상 등 다양한 형태로 확산되는 활동이나 트렌드라고 할 수 있다. 인터넷 환경과 디지털 커뮤니케이션 특성에 따라 다양한 밈의 형태로 콘텐츠들이 확대 재생산되고 있으며, 이는 소비자들에게 더 큰 반응을 일으킨다. 기존에 인터넷 밈현상은 자연적으로 발생해왔으나, 최근 마케팅 효과를 인지한 아티스트 측에서 마케팅의 요소로 활용하고 있다. 본 논문에서는 대중음악의 흥행 요인과 흥행의 관계에서 인터넷 밈의 매개효과를 분석하고, 이를 반영한 예측모델을 제안하였다. 분석 결과, '커버효과'와 '챌린지효과'의 매개효과가 있는 요인은 동일하게 나타났다. 내부 흥행요인 중에서는 '가수의 인지도', 'POP, 댄스, 발라드, 성인가요, 일렉트로니카' 장르에서 매개효과가 존재하였으며, 외부 흥행 요인 중에서는 '기획사 역량','음악 방송 프로그램 출연 횟수', '뉴스 기사 수'에서 매개효과가 나타났다. 커버효과와 챌린지효과를 반영한 예측 모형은 각각 F1-score가 0.6889, 0.7692로 나타났다. 본 연구는 실제 차트 데이터를 수집·분석하여 실무적으로 활용 가능한 상업적인 방향성을 제시하였으며, 대중음악의 여러 흥행 요인과 인터넷 밈의 매개효과가 존재한다는 것을 발견하였다는 점에서 의의를 갖는다.

참여자관점에서 공급사슬관리 시스템의 성공에 영향을 미치는 요인에 관한 실증연구 (An Empirical Study on the Determinants of Supply Chain Management Systems Success from Vendor's Perspective)

  • 강성배;문태수;정윤
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제20권3호
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    • pp.139-166
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    • 2010
  • The supply chain management (SCM) systems have emerged as strong managerial tools for manufacturing firms in enhancing competitive strength. Despite of large investments in the SCM systems, many companies are not fully realizing the promised benefits from the systems. A review of literature on adoption, implementation and success factor of IOS (inter-organization systems), EDI (electronic data interchange) systems, shows that this issue has been examined from multiple theoretic perspectives. And many researchers have attempted to identify the factors which influence the success of system implementation. However, the existing studies have two drawbacks in revealing the determinants of systems implementation success. First, previous researches raise questions as to the appropriateness of research subjects selected. Most SCM systems are operating in the form of private industrial networks, where the participants of the systems consist of two distinct groups: focus companies and vendors. The focus companies are the primary actors in developing and operating the systems, while vendors are passive participants which are connected to the system in order to supply raw materials and parts to the focus companies. Under the circumstance, there are three ways in selecting the research subjects; focus companies only, vendors only, or two parties grouped together. It is hard to find researches that use the focus companies exclusively as the subjects probably due to the insufficient sample size for statistic analysis. Most researches have been conducted using the data collected from both groups. We argue that the SCM success factors cannot be correctly indentified in this case. The focus companies and the vendors are in different positions in many areas regarding the system implementation: firm size, managerial resources, bargaining power, organizational maturity, and etc. There are no obvious reasons to believe that the success factors of the two groups are identical. Grouping the two groups also raises questions on measuring the system success. The benefits from utilizing the systems may not be commonly distributed to the two groups. One group's benefits might be realized at the expenses of the other group considering the situation where vendors participating in SCM systems are under continuous pressures from the focus companies with respect to prices, quality, and delivery time. Therefore, by combining the system outcomes of both groups we cannot measure the system benefits obtained by each group correctly. Second, the measures of system success adopted in the previous researches have shortcoming in measuring the SCM success. User satisfaction, system utilization, and user attitudes toward the systems are most commonly used success measures in the existing studies. These measures have been developed as proxy variables in the studies of decision support systems (DSS) where the contribution of the systems to the organization performance is very difficult to measure. Unlike the DSS, the SCM systems have more specific goals, such as cost saving, inventory reduction, quality improvement, rapid time, and higher customer service. We maintain that more specific measures can be developed instead of proxy variables in order to measure the system benefits correctly. The purpose of this study is to find the determinants of SCM systems success in the perspective of vendor companies. In developing the research model, we have focused on selecting the success factors appropriate for the vendors through reviewing past researches and on developing more accurate success measures. The variables can be classified into following: technological, organizational, and environmental factors on the basis of TOE (Technology-Organization-Environment) framework. The model consists of three independent variables (competition intensity, top management support, and information system maturity), one mediating variable (collaboration), one moderating variable (government support), and a dependent variable (system success). The systems success measures have been developed to reflect the operational benefits of the SCM systems; improvement in planning and analysis capabilities, faster throughput, cost reduction, task integration, and improved product and customer service. The model has been validated using the survey data collected from 122 vendors participating in the SCM systems in Korea. To test for mediation, one should estimate the hierarchical regression analysis on the collaboration. And moderating effect analysis should estimate the moderated multiple regression, examines the effect of the government support. The result shows that information system maturity and top management support are the most important determinants of SCM system success. Supply chain technologies that standardize data formats and enhance information sharing may be adopted by supply chain leader organization because of the influence of focal company in the private industrial networks in order to streamline transactions and improve inter-organization communication. Specially, the need to develop and sustain an information system maturity will provide the focus and purpose to successfully overcome information system obstacles and resistance to innovation diffusion within the supply chain network organization. The support of top management will help focus efforts toward the realization of inter-organizational benefits and lend credibility to functional managers responsible for its implementation. The active involvement, vision, and direction of high level executives provide the impetus needed to sustain the implementation of SCM. The quality of collaboration relationships also is positively related to outcome variable. Collaboration variable is found to have a mediation effect between on influencing factors and implementation success. Higher levels of inter-organizational collaboration behaviors such as shared planning and flexibility in coordinating activities were found to be strongly linked to the vendors trust in the supply chain network. Government support moderates the effect of the IS maturity, competitive intensity, top management support on collaboration and implementation success of SCM. In general, the vendor companies face substantially greater risks in SCM implementation than the larger companies do because of severe constraints on financial and human resources and limited education on SCM systems. Besides resources, Vendors generally lack computer experience and do not have sufficient internal SCM expertise. For these reasons, government supports may establish requirements for firms doing business with the government or provide incentives to adopt, implementation SCM or practices. Government support provides significant improvements in implementation success of SCM when IS maturity, competitive intensity, top management support and collaboration are low. The environmental characteristic of competition intensity has no direct effect on vendor perspective of SCM system success. But, vendors facing above average competition intensity will have a greater need for changing technology. This suggests that companies trying to implement SCM systems should set up compatible supply chain networks and a high-quality collaboration relationship for implementation and performance.

다양한 다분류 SVM을 적용한 기업채권평가 (Corporate Bond Rating Using Various Multiclass Support Vector Machines)

  • 안현철;김경재
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제19권2호
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    • pp.157-178
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    • 2009
  • Corporate credit rating is a very important factor in the market for corporate debt. Information concerning corporate operations is often disseminated to market participants through the changes in credit ratings that are published by professional rating agencies, such as Standard and Poor's (S&P) and Moody's Investor Service. Since these agencies generally require a large fee for the service, and the periodically provided ratings sometimes do not reflect the default risk of the company at the time, it may be advantageous for bond-market participants to be able to classify credit ratings before the agencies actually publish them. As a result, it is very important for companies (especially, financial companies) to develop a proper model of credit rating. From a technical perspective, the credit rating constitutes a typical, multiclass, classification problem because rating agencies generally have ten or more categories of ratings. For example, S&P's ratings range from AAA for the highest-quality bonds to D for the lowest-quality bonds. The professional rating agencies emphasize the importance of analysts' subjective judgments in the determination of credit ratings. However, in practice, a mathematical model that uses the financial variables of companies plays an important role in determining credit ratings, since it is convenient to apply and cost efficient. These financial variables include the ratios that represent a company's leverage status, liquidity status, and profitability status. Several statistical and artificial intelligence (AI) techniques have been applied as tools for predicting credit ratings. Among them, artificial neural networks are most prevalent in the area of finance because of their broad applicability to many business problems and their preeminent ability to adapt. However, artificial neural networks also have many defects, including the difficulty in determining the values of the control parameters and the number of processing elements in the layer as well as the risk of over-fitting. Of late, because of their robustness and high accuracy, support vector machines (SVMs) have become popular as a solution for problems with generating accurate prediction. An SVM's solution may be globally optimal because SVMs seek to minimize structural risk. On the other hand, artificial neural network models may tend to find locally optimal solutions because they seek to minimize empirical risk. In addition, no parameters need to be tuned in SVMs, barring the upper bound for non-separable cases in linear SVMs. Since SVMs were originally devised for binary classification, however they are not intrinsically geared for multiclass classifications as in credit ratings. Thus, researchers have tried to extend the original SVM to multiclass classification. Hitherto, a variety of techniques to extend standard SVMs to multiclass SVMs (MSVMs) has been proposed in the literature Only a few types of MSVM are, however, tested using prior studies that apply MSVMs to credit ratings studies. In this study, we examined six different techniques of MSVMs: (1) One-Against-One, (2) One-Against-AIL (3) DAGSVM, (4) ECOC, (5) Method of Weston and Watkins, and (6) Method of Crammer and Singer. In addition, we examined the prediction accuracy of some modified version of conventional MSVM techniques. To find the most appropriate technique of MSVMs for corporate bond rating, we applied all the techniques of MSVMs to a real-world case of credit rating in Korea. The best application is in corporate bond rating, which is the most frequently studied area of credit rating for specific debt issues or other financial obligations. For our study the research data were collected from National Information and Credit Evaluation, Inc., a major bond-rating company in Korea. The data set is comprised of the bond-ratings for the year 2002 and various financial variables for 1,295 companies from the manufacturing industry in Korea. We compared the results of these techniques with one another, and with those of traditional methods for credit ratings, such as multiple discriminant analysis (MDA), multinomial logistic regression (MLOGIT), and artificial neural networks (ANNs). As a result, we found that DAGSVM with an ordered list was the best approach for the prediction of bond rating. In addition, we found that the modified version of ECOC approach can yield higher prediction accuracy for the cases showing clear patterns.