빅데이터를 활용한 개인회생 및 개인파산 실적 예측 - 검색지수와 신청건수의 관계 분석 -
Predicting Individual Debtor Rehabilitation Applications and Personal Bankruptcy Filings Using Big Data in Korea: An Analysis on the Relationship between the Number of Applications and Search Record Index
0
조회
0
다운로드
7
인용
0
참고문헌
키워드
초록
가계부채가 지속적으로 증가하고 있는 가운데 최근 들어 금융소비자들의 개인회생 및 개인파산 등 채무조정제도 이용이 늘어나고 있다. 하지만 이와 같은 개인 채무조정제도의 이용은 채무자들이 한계적인 상황에 다다랐다는 사 실을나타낼뿐실제이들의경제적어려움은이전에발생한것이다. 즉개인회생및개인파산신청은통상개인들 의 채무상환 문제가 나타나고 어느 정도 시간이 흐른 뒤에 발생하는 후행적 성격이 있다. 따라서 현재의 한계채무 자들의 채무조정제도 이용 증가는 사전적으로 발생한 경제.사회적 어려움의 결과일 가능성이 높다. 본 연구는 후행적 성격의 개인회생이나 파산의 신청 실적을 검색자료와 같은 빅데이터를 이용, 이들이 개인회생 이나 개인파산 신청건수를 예측하는데 추가적인 정보를 제공하는지를 시계열분석을 활용하여 파악한다. 그동안 개 인회생이나 개인파산과 같은 개인채무조정과 관련된 기존 연구들이 법.제도적인 연구이거나 채무자들의 경제.사 회적 특성을 밝히는 실증연구가 주를 이룬 반면 이와 같은 빅데이터를 활용한 연구는 미흡한 실정이었다. 본 연구에서는 개인회생, 개인파산에 대한 검색기록과 같은 빅데이터가 실제 채무조정 신청 실적을 예측함에 있 어 사전적인 정보를 제공할 수 있음을 다양한 실증분석 방법을 이용하여 검토하였다. 구글 검색지수와 실제 개인파 산 및 개인회생 신청건수를 이용하여 시계열분석을 수행한 결과 개인파산 검색지수와 달리 개인회생 검색지수는 현 재의 개인회생 신청건수를 예측하는데 추가적인 정보를 갖고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 기반으로 향 후 속보성 있는 빅데이터 활용을 통해 개인회생 신청건수 예측이 가능하고 이에 따라 적절한 금융소비자 보호정책 수립이 가능할 것으로 보인다.
Abstract
Recently individual debtor rehabilitation applications and personal bankruptcy filings have been increasing. While the amount of household debt has been ever increasing in Korea, it causes some concerns on the soundness of household financial conditions. Individual debtor rehabilitation and personal bankruptcy would be considered as some kinds of indicators that show the soundness of households financial health and the applications and filings would be increased after the people face the serious financial problems and defaults. Thus recent increases in these filings would be due to the increases in the past financial distress that marginal debtors had experienced before. This paper argues that the big data such as the search records on these programs are useful to forecast on the applications and filings and provides some empirical evidences for the argument. Based on the various time series analysis the search record indices of Google Trends on the individual debtor rehabilitation applications provide some additional information on the forecasting the actual applications while we cannot find the same result on the personal bankruptcy filings. Thus we argue that the big data such as the search record indices on the applications can be a useful indicators for judgement on the soundness of the household debts and helpful for providing consumer protection policy.
참고문헌 (30)
- 2018 인터넷이용실태조사, "과학기술정보통신부", 1~169 (2019)
- 경제적 성과분석을 통한 개인파산 및 개인회생절차의 적정한 운영방안, "김두얼", 대법원, ~ (2013)
- 가계부채 문제 해결을 위한 개인도산법제 연구, "도산법연구회", 법무부, 1~83 (2017)
- 박창균, "개인파산절차와 개인회생절차 간 선택에 관한 실증 분석", 경제학연구, 56(4), pp.53~88 (2008), 한국경제학회
- 박종옥, "소비자의 금융채무연체 관련 요인", 소비자학연구, 28(5), pp.137~174 (2017), 한국소비자학회[DOI]
- 성영애, "금융채무불이행자의 재무상태, 신용에 대한 태도 및 재무관리행동의 분석: 연체미경험자와의 비교", 소비자학연구, 19(4), pp.65~82 (2008), 한국소비자학회
- 아르바이트 노동의 개념과 특성, "오선정", KDI, 1~140, pp.KDI 연구보고서, 2018(4) (2018)
- 오수근, "과중채무정리제도에 대한 연구", 법학논집, 15(1), pp.409~436 (2010), 법학연구소
- 개인회생절차 이용실태에 관한 연구 최종보고서, "오수근", 금융위원회, 1~96 (2015)
- 오윤해, "개인채무조정제도의 평가와 정책적 시사점", pp.1~89 (2014)
- 유경원, "우리나라 개인파산의 결정요인 분석과 시사점", 경제분석, 12(3), pp.157~184 (2006), 한국은행
- 유경원, "개인 채무조정 과정에서 채무자와 채권자의 전략적 행동에 대한 분석", 소비자문제연구, 46(2), pp.23~43 (2015), 한국소비자원[DOI]
- 빅데이터를 활용한 경제데이터 분석사례 및 방법론 연구, "유경원", 국회예산정책처, 29~45 (2019)
- 최동욱, "인터넷 포털의 경쟁과 뉴스 편향도의 선택", 산업조직연구, 25(2), pp.1~40 (2017), 한국산업조직학회[DOI]
- 최현자, "다중연체자의 채무재조정 결정요인에 관한 연구", 소비자학연구, 19(1), pp.25~46 (2008), 한국소비자학회
- 금융안정보고서(2019년6월), "한국은행", 1~113 (2019)
- 한겨레, "개인파산 증가세로 전환…‘불황+채무조정활성화’ 요인", 보도자료, ~ (2019)
- Burdeau, Edwige, "Accessing the use of Google Trends to predict credit developments", ISI World Statistics Congress, pp.1~6 (2017)
- Predicting the Present with Google Trends, "oi, Hyunyoung", Google, 1~20 (2009)
- Choi, Hyunyoung, "Predicting the Present with Google Trends", Economic Record, 88(s1), pp.2~9 (2012)
- Personal Bankruptcy: A Literature Review, "Congressional Budget Office", U.S. Congress, 1~53 (2000)
- Dealing with Household Debt, "IMF", IMF, 1~42 (2012)
- Mian, Atif, "House of Debt", pp.1~207 (2014), University of Chicago Press
- McLaren, Nick, "Using Internet Search Data as Economic Indicators", Quarterly Bulletin, 2011(Q2), pp.134~140 (2011)
- Seth Stephens-Davidowitz, "Everybody Lies:Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are" (2017)
- "경제통계시스템", 한국은행[URL]
- "소셜메트릭스"[URL]
- "Google Trends"[URL]
- "데이터랩"[URL]