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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제10권 제5호
발행연도
2008.1
수록면
2,795 - 2,809 (15page)

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소액 신용 대출 시장은 다양한 형태의 전문 대부업체들과 상호저축은행들이 주도하고 있으며, 최근 상호저축은행들의 비중은 크게 증가하고 있다. 하지만 일반 상호저축은행은 규모의 영세성과 시장 변화에 대한 정보 부재 등으로 인하여 급변하는 금융 환경에 따른 독자적이고 융통성 있는 신용 평가 시스템을 확립하지 못하고 있으며, 이들 대부분은 일반 신용 평가사들의 개인 신용 평가 정보를 바탕으로 연체 여부를 판단하고 있어서 고객 신용 관리 시스템에도 많은 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 국내의 한 상호저축은행의 대출 상품들에 대한 실증적 연구를 통하여 기존의 일반 신용평가사들의 평가 기준들과 데이터마이닝 기법을 이용한 연체 예측모델에 의한 평가 기준들을 상호 비교하여 타당성과 유용성을 진단해 보고 이를 근거로 바람직한 상호저축은행의 신용 평가 시스템의 기준을 제시해 보고자 한다. 실제 데이터를 이용한 분석을 통하여 Divergency 값 과 예측모델별 연체 비율을 예측해 보았고, 이를 통해 데이터마이닝 기법에 의한 평점들이 보다 정확한 연체 예측율을 갖는다는 점을 확인하였다.
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/ / 상호저축은행중앙회홈페이지 google schola Brieman, L / 1996 / Bagging Predictors / Machine Learning 24 (2) : 123 ~ 140 google schola Chen, M. C. / 2003 / Credit Scoring and rejected instances reassigning through evolutionary computation techniques / Expert Systems with Application 24 : 433 ~ 441 google schola David, W. / 2000 / Neural Networks Credit Scoring Models / Computer and Operational Research 27 : 1131 ~ 1152 google schola Fayyad, U. / 1993 / Multi-interval discretization of continuous-value attributes for classification learning / Proceedings of the Thirteenth International Joint Conference on Arti google schola

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