데이터마이닝을 이용한 학자금 대출 부실고위험군 예측모형 개발

최재석; 한준태; 김면중; 정진아

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최재석 한준태 김면중 정진아

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제26권 제6호

발행연도: 2015.12

수록면: 1,417 - 1,426 (10page)

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본 연구는 한국장학재단의 2012-2014년간 일반 학자금 대출 자료를 활용하여 부실채권 보유 및신용유의자로 분류될 수 있는 위험요인들을 파악하고, 부실 고위험군 예측모형을 개발했다. 예측모형 개발은 데이터마이닝 방법 중 의사결정나무 분석을 적용하였으며, 분석 패키지는 SAS Enterprise Miner 13.2를 활용했다. 개발된 모형은 25가지의 그룹으로 세분화 했으며, 부실 위험군에 영향을 미치는 주요 요인은 소득분위, 국가장학금 수혜유무, 나이, 연체계좌 보유 이력, 대학구분 (학부/대학원), 전공 계열, 월평균 상환액이 주요 요인으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 부실 고위험군 예측모형은 장기연체로 인한 부실채권 발생 및 신용유의자 발생 예방을 위한 세분화된 관리서비스 제공을 위한 기초자료가 될 수 있을 것이다.

#데이터마이닝 #학자금 대출 #decision tree #의사결정나무 #Data mining #student direct loan

참고문헌 (10)

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[학술지(정기간행물)] - Barney, D. K. / 1999 / The Farmers Home Administration and farm debt failure prediction / Journal of Accounting and Public Policy 18 : 99 ~ 139

[학술지(정기간행물)] - Feldman, D. / 2005 / Mortgage default : Classification tree analysis / Journal of Real Estate Finance and Economics 30 : 369 ~ 396

[학술지(정기간행물)] - 홍종선 / 2008 / 신용평가를 위한 Kolmogorov-Smirnov 수정통계량 / 응용통계연구 21 (6) : 1065 ~ 1075

[학술지(정기간행물)] - 진슬기 / 2012 / 신용평점화에서 벌점화를 이용한 절단값 선택 / 응용통계연구 25 (2) : 261 ~ 267

[학술지(정기간행물)] - 정지현 / 2013 / 외환거래에서 의사결정나무와 그래디언트 부스팅을 이용한 수익 모형 연구 / 한국데이터정보과학회지 24 (1) : 161 ~ 170

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