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한국 NPL시장 수익률 예측에 관한 연구 (A study on the prediction of korean NPL market return)

  • 이현수;정승환;오경주
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.123-139
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    • 2019
  • 국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 방법론 (A Methodology of Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty Segmentation)

  • 김형수;홍승우
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.111-126
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    • 2020
  • CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

고객만족이 기업의 신용평가에 미치는 영향 (The Effect of Customer Satisfaction on Corporate Credit Ratings)

  • 전인수;전명훈;유정수
    • Asia Marketing Journal
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    • 제14권1호
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    • pp.1-24
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    • 2012
  • 본 연구는 고객만족과 기업가치 성과간의 관계를 분석하는 것이 목적이다. 기업가치성과는 주가와 신용등급으로 나눌 수 있는데, 전자는 기업의 시장가치이고 후자는 자금조달비용이라 구분하여 사용되고 있다. 고객만족과 주가와의 관계는 비교적 오래전부터 연구되어 왔으나 신용등급과의 관계는 최근 들어 연구되기 시작하였다. 대표적으로 Anderson and Mansi(2009)의 연구에서는 양자가 긍정적으로 관련된 것으로 밝혀졌으나, 윤상운(2010)이 국내자료를 사용한 연구에서는 그 관계가 입증되지 못하였다. 일치하지 않는 두 연구의 결과에서 아이디어를 얻어 본 연구에서는 고객만족이 신용등급에 긍정적 영향을 미치는 것으로 보고 이를 검증하였다. 두 연구에서 사용한 모델을 참고로 하였고 특히 우리나라 실정에서는 정부지원이 중요한 변수임을 감안하여 이를 포함한 연구모형을 설정하여 검증한 결과 긍정적 관련성이 있는 것으로 나타났다. 추가분석에서 자산규모가 큰 기업보다 작은 기업에서, 제조업보다 서비스업에서 고객만족이 신용등급에 더 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

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고객의 자기조절성향이 서비스 실패에 따른 부정적 감정과 고객반응에 미치는 영향 - 귀인과정에 따른 조정적 역할을 중심으로 - (Self-Regulatory Mode Effects on Emotion and Customer's Response in Failed Services - Focusing on the moderate effect of attribution processing -)

  • 성형석;한상린
    • Asia Marketing Journal
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    • 제12권2호
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    • pp.83-110
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    • 2010
  • 기업의 서비스 실패로 인해 부정적 경험을 겪은 고객은 무의식적으로 그 원인의 추론을 통해 실망이나 후회의 부정적 감정을 얻게 되는데 이때 고객의 자기조절성향에 따른 감정의 발생은 각기 달리 나타나며, 이때 형성된 부정적 감정들은 서로 다른 고객반응을 일으키게 된다. 이러한 부정적 반응은 기업의 이미지 및 브랜드 가치에도 적지 않은 영향을 미칠 뿐만 아니라 장기적으로는 기업 매출에도 부정적 영향을 미치며 서비스 회복 노력에 따른 추가적 비용도 발생하게 된다. 본 연구는 서비스 영역에서 서비스 실패에 따른 고객의 부정적 감정의 선행요인 및 그 결과변수인 고객반응에 초점을 두고 있다. 즉 서비스 실패 시 자기조절성향(평가지향성과 목표지향성)이 부정적 감정에 미치는 영향과 이때 귀인과정(내적귀인 vs 외적귀인)에 따른 고객의 부정적 감정(후회감과 실망감)의 차이를 살펴보았다. 그리고 이러한 부정적 감정들이 체념과 구전활동이라고 하는 고객 행동반응에 미치는 영향을 실증분석하였다. 분석결과, 자기조절성향에 따른 후회감의 차이는 목표 지향적 성향이 강한 고객보다는 평가지향적 성향이 강한 고객일수록 후회감이 더 크고 반대로 목표지향적 성향이 강한 고객은 실망감이 더 큰 것으로 나타났다. 고객의 부정적 감정들은 귀인과정의 조절적 역할(내적귀인-후회감, 외적귀인-실망감)에 따라 서로 다른 감정이 형성되는 것으로 나타났다. 그리고 후회감과 실망감은 소비자의 서비스 실패 후 행동반응에 상이한 영향을 미치는 것으로 나타났는데 본인의 의사결정에 따른 선택에 대해 후회감을 느낀 고객은 체념적 반응이 높게 나타났으며 반면에 실망감을 느낀 고객은 서비스 제공자나 제3자에 대한 구전행동이 높은 것으로 나타났다.

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협업 필터링 및 하이브리드 필터링을 이용한 동종 브랜드 판매 매장간(間) 취급 SKU 추천 시스템 (SKU recommender system for retail stores that carry identical brands using collaborative filtering and hybrid filtering)

  • 조용민;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.77-110
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    • 2017
  • 최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

인적자원의 혁신성, 학습지향성, 이들의 상호작용이 혁신효과 및 사업성과에 미치는 영향 : 중소기업과 대기업의 비교연구 (The Impact of Human Resource Innovativeness, Learning Orientation, and Their Interaction on Innovation Effect and Business Performance : Comparison of Small and Medium-Sized vs. Large-Sized Companies)

  • 여은아
    • 중소기업연구
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    • 제31권2호
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    • pp.19-37
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    • 2009
  • 본 연구의 목적은 인적자원의 혁신성과 학습지향성이 혁신효과 및 사업성과에 미치는 영향관계를 연구함에 있어 중소기업과 대기업의 차이를 알아보는 것이었다. 다양한 업종의 실무자 479명으로부터 수집한 설문자료를 t-검정, 회귀분석 등을 이용하여 분석하였다. 연구결과에서 대기업은 중소기업에 비해 인적자원의 혁신성, 학습지향성, 혁신효과, 사업성과 면에서 더 높은 수준을 보였다. 혁신효과를 종속변인으로 한 회귀분석 결과에서 인적자원의 혁신성, 학습지향성, 인적자원의 혁신성-학습지향성의 상호 작용 변인이 혁신효과에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 기업규모의 조절효과도 확인되어 중소기업의 경우 대기업에 비해 인적자원의 혁신성이 혁신효과에 미치는 영향이 더 크고, 대기업의 경우 중소기업에 비해 학습지향성이 혁신효과에 미치는 영향이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 사업성과를 종속변인으로 한 회귀 분석 결과에서는 학습지향성, 혁신효과, 인적자원의 혁신성-학습지향성의 상호작용 변인이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기업규모의 조절효과가 확인되었다. 연구결과를 토대로 기업을 위한 시사점이 제시되었는데, 중소기업과 대기업 모두 혁신효과와 사업성과를 끌어올리기 위해 인적자원의 혁신성과 학습 지향적 문화의 확산에 고루 투자함으로서 성공적인 혁신 상품과 서비스 개발을 이루고, 궁극적으로 사업성과의 향상에 기여할 수 있을 것이다.

한국형 동반성장 정책의 방향과 과제 (The Policy of Win-Win Growth between Large and Small Enterprises : A South Korean Model)

  • 이장우
    • 중소기업연구
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    • 제33권4호
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    • pp.77-93
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    • 2011
  • 본 연구는 최근 사회경제적 이슈가 되고 있는 동반성장의 개념과 실천 방향에 대해 논의하고자 한다. 이를 위해 동반성장의 정책적 개념을 살펴보고 유사한 개념인 상생협력과 공생발전과도 비교 분석하고자 한다. 또한 동반성장을 통해 글로벌 경쟁력을 만들어 낸 선진국 사례들로부터 교훈을 찾아내고 우리의 사회 문화적 특성에 맞는 한국형 모델을 제안하고자 한다. 한국형 동반성장 모델은 미국의 시장중심형, 일본의 문화기반형, 유럽의 정책주도형 등의 장점을 융합할 필요가 있다. 이를 위해 한국형 모델은 공동체적 에너지를 창출해내는 한국인의 잠재력 활용, 통제와 자율의 융합형 제도 개선, 미래지향적 협력관계를 위한 기업들의 행동변화 등 세 가지 요인을 핵심으로 할 필요가 있다. 한국형 모델의 실현을 위해 필요한 정부의 역할과 과제, 그리고 동반성장위원회의 역할에 대해서도 논의하고자 한다.