신용카드 매출정보를 활용한 소상공인신용평가모형
Development of the Credit Evaluation Model for Small and Micro Business Using Credit Card Sales Information
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초록
소상공인의 신용평가모형은 개인 신용정보와 기업 신용정보를 혼합해서 개발해야 하는 어려움이 존재한다. 특히 소상공인의 기업 신용정보를 대변하는 재무제표와 대차대조표의 부실로 인해 재무적 요인을 정확히 반영하는 모형을 개발하기가 쉽지 않다.본 연구의 목적은 소상공인 신용 평가 시 소상공인의 부정확한 재무적 요인과 심사관의 판단정보를 보완하기 위해 가맹점의 신용카드 매출정보의 활용 가능성을 제시하고, 이를 활용한 신용평가모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 신용카드 매출데이터를 통해 다양한 파생변수들을 생성하고, 우량과 부실에 대한 관계를 확인하였다. 신용카드 매출정보 중 업력을 대변하는 매출 발생개월, 연속거래기간, 과거 6개월 동안 미거래월수 그리고 매출 규모를 설명하는 월 최고 건수, 월 최소 건수, 평균 거래단가, 6개월 최소매출액 그리고 3개월 건수 평균의 분위수가 유의한 변수로 나타났고, 또한 가맹점의 매출 취약성 여부와 꾸준한 영업실적을 대변하는 최고 매출발생월과 최소 매출발생월간 차이, 3개월 매출 표준편차의 분위수, 3개월 건수 표준편차의 분위수 마지막으로 매출패턴과 업종 부도율 등 총 13개의 변수들이 소상공인의 우량과 부실을 예측하는데 주요한 변수로 선택되었다. 또한 선정된 변수를 이용한 로지스틱 회귀분석모형으로 신용카드 매출정보가 소상공인의 신용평가에 중요한 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
Abstract
Due to the poor financial statements which represent credit risk of small and micro business, it’s been difficult to develop the credit evaluation model that reflects both consumer credit risk and business credit risk of small and micro business. The purpose of this study is to develop the credit evaluation model for small and micro businesses using credit card sales information in lieu of poor financial information.In order to develop the model, we derive some variables and analyze the relationship between good and bad credits. We find out that thirteen variables are significant in predicting good or bad risk for small and micro business, which are categorized into the business period, scale for sale, a fluctuation in sales, sales pattern and business category’s bankruptcy ratio, etc. Finally, we develop the credit evaluation model using logistic regression with variables derived from information of credit card sales and we find out the credit card sales informations play an important role in predicting the credit risk for small and micro business.
참고문헌 (28)
- 김광용, "AHP를 활용한 소상공인 신용평가 모델에 관한 연구", 8(1), pp.3~29 (2005)
- 김광용, "소기업 신용평가에 관한 연구", 21(1), pp.229~257 (1999)
- 노태협, "러프집합이론과 사례기반추론을 결합한 기업신용평가모형", 14(1), pp.41~65 (2005)
- 박재구, "소상공인 지원제도상의 신용평가모형에 관한 연구" (2001)
- 양진희, "분석적 계층기법을 활용한 소상공인 신용평가모형 개발" (2003)
- 이건창, "“기업도산예측을 위한 통계적 모형과 인공신경망 모형간의 예측력 비교에 관한 연구”", 18, pp.57~81 (1993)
- 이종욱, "소상공인 금융기관 접근 및 자금지원정책", 27(4), pp.257~272 (2005)
- 부산신용보증재단 기업경영지원센터, "소상공인 실천경영가이드", pp.14~15 (2000), 부산신용보증재단 기업경영지원센터
- 소상공인 진흥센터, "소기업소상공인 기본통계", pp.21~ (2002), 소상공인 진흥센터
- 전국신용보증재단연합회, "지역신용보증재단법 및 시행령" (2000), 전국신용보증재단연합회
- 한국여신금융협회, "신용카드업계현황" (2004), 한국여신금융협회
- Altman E. I, "Discriminant Analysis and the Prediction on Corporate Bankruptcy ” Journal of Finance", 23(4), pp.589~609 (1968)
- Altman, "A new Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations ” Journal of Banking and Finance", 1(1), pp.29~54 (1977)
- Berger, A. N., "Relationship Lending and Lines of Credit in Small Firm Finance", 68(3), pp.351~381 (1995)
- Berger, A. N, "Credit Scoring and the Availability, Price, and Risk of Small Business Credit", 37(2), pp.191~222 (2005)
- Chen, S. S, "Further Evidence on The Determinations of Secured Versus Unsecured Loans", 25(3), pp.371~385 (1998)
- Cole, R. A, "Cookie Cutter versus Character: The Micro Structure of Small Business Lending by Large and Small Banks", 39(2), pp.227~251 (2004)
- Durand, "“Risk Elements in Consumer Installment Financing Studies in Consumer Installment Financing National Bureau of Economic Research", (8.) (1941)
- Fletcher, "“Forecasting with Neural Networks", 24(3), pp.159~167 (1993)
- Frame, W, "The Effect of Credit Scoring on Small Business Lending in Low- and Moderate- Income Areas", 39(1), pp.34~54 (2004)
- Hammer, "Sensitivity of classification accuracy to alternative statistical method and variables sets ” Journal of Accounting and Public Policy", 2(4), pp.289~307 (1983)
- Horrigan, "“The Determination of Long-term Credit Standing with Financial Ratios ” Journal of Accounting Research", 4, pp.44~62 (1966)
- Huang, Z, "Credit rating analysis with support vector machines and neural networks: A market comparative study", 37(4), pp.543~555 (2004)
- Jo, H., I. Han, "Bankruptcy prediction using case base reasoning, neural network, and discriminant analysis", 13(2), pp.97~108 (1997)
- Kwon, Y. S, "Ordinal pairwise partitioning(OPP) approach to neural networks training in bond rating", 6(1), pp.23~40 (1997)
- Mester, L.(, "What's the Point of Credit Scoring", pp.3~16 (1997)
- Ohlson, "“Financial ratios and probabilistic prediction of bankruptcy ” Journal of Accounting Research", 18(1), pp.109~131 (1980)
- Tam, "“Managerial applications of neural networks the case of bank failure predictions", 38(7), pp.926~947 (1992)