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1990년 금융개방 이후 예수금과 대출금의 마진폭이 줄어들었고, 1997년 외환위기 이후 급격히 진행된 금융시장 개방으로 이마저도 더욱 하락하였다. 이를 보완하기 위해 금융기관은 수익구조 개선을 위해 각종 사업을 시도하고 있지만, 여전히 수익원 대부분은 대출금 이자 수익이 주류를 이루고 있다. 이에 금융기관은 대출수익 증대를 위해 가계 및 기업 대출의 비율을 높였고, 대출 신청자의 잠재적 연체 리스크도 동반 증가하였다. 또한 금융위기 이후 많은 기업의 부도와 부실, 개인의 파산 등으로 많은 채권이 발생하고 있는 추세이며, 이는 금융기관의 잠재적 리스크로 대두되었다. 금융 대출의 건전성 확보는 금융기관의 자산건전성과 직결되며, 이를 확보하기 위해 금융기관은 부실채권을 회수하여 정상화하려는 노력을 가중하고 있다.
본 논문은 다양한 채권정보 중 채권회수에 유의미한 요소를 분석하여, 채권 회수율 향상을 위한 유의미한 변수를 찾고자 하였다. 이를 위해 A금융그룹의 B신용정보사 채권 100,000 여건의 무수익여신(Non Performing Loan) 데이터를 대상으로, ...

1990년 금융개방 이후 예수금과 대출금의 마진폭이 줄어들었고, 1997년 외환위기 이후 급격히 진행된 금융시장 개방으로 이마저도 더욱 하락하였다. 이를 보완하기 위해 금융기관은 수익구조 개선을 위해 각종 사업을 시도하고 있지만, 여전히 수익원 대부분은 대출금 이자 수익이 주류를 이루고 있다. 이에 금융기관은 대출수익 증대를 위해 가계 및 기업 대출의 비율을 높였고, 대출 신청자의 잠재적 연체 리스크도 동반 증가하였다. 또한 금융위기 이후 많은 기업의 부도와 부실, 개인의 파산 등으로 많은 채권이 발생하고 있는 추세이며, 이는 금융기관의 잠재적 리스크로 대두되었다. 금융 대출의 건전성 확보는 금융기관의 자산건전성과 직결되며, 이를 확보하기 위해 금융기관은 부실채권을 회수하여 정상화하려는 노력을 가중하고 있다.
본 논문은 다양한 채권정보 중 채권회수에 유의미한 요소를 분석하여, 채권 회수율 향상을 위한 유의미한 변수를 찾고자 하였다. 이를 위해 A금융그룹의 B신용정보사 채권 100,000 여건의 무수익여신(Non Performing Loan) 데이터를 대상으로, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 실시하여 채권의 정보와 회수유무와의 유의미한 관계를 분석하였다.

로지스틱 회귀분석 결과로 채무자 나이가 적을수록, 채무자 상환 가능 여부 정보가 있고, 다중 채무 채권이며, 채무자 상태가 등록되어 있고, 채권등급이 좋을수록 그리고 법적절차신청 횟수가 많을 수록 회수성공 가능성이 높다는 결론을 얻었다. 분석 결과인 유의미한 6개의 채권정보를 대상으로 의사결정나무 분석을 실시한 결과로 나이, 채무자상태등록여부, 채권등급, 중복채권여부 정보가 회수유무를 가늠할 수 있는 영향력이 있는 변수로 재검증 되었다. 여기에 전문가 집단의 의견조사 결과와 로지스틱회귀분석 결과로 도출된 변수들을 비교한 결과, 정보가 다수 일치하는 부분에서 다시 한번 객관성을 확인하였다고 할 수 있겠다.

본 연구의 결과를 이용하여, 각종 신용분석, 채권관리기법, 시스템 개발 등에 객관적 자료로 사용되어 부실채권 정상화에 도움이 되기를 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

After financial opening in 1990, banks’ margin of deposit and loan has been reduced. In 1997, rapid financial market opening after foreign exchange crisis further reduced the margin. To supplement this, financial agencies are attempting various businesses to improve profit structure, but still, most...

After financial opening in 1990, banks’ margin of deposit and loan has been reduced. In 1997, rapid financial market opening after foreign exchange crisis further reduced the margin. To supplement this, financial agencies are attempting various businesses to improve profit structure, but still, most of the profit is from loan interest. Therefore, financial agencies increased percentage of household and company loan to increase loan profit. Accordingly, potential overdue risk of loan applicant increased as well. Also, due to bankruptcy of many businesses and individuals, lots of bonds are being generated. This fact has come to the fore as potential risk of financial agencies. Securing quality of financial loan is in direct link to asset quality. Therefore, financial agencies are trying to collect bad bonds to secure the quality and stabilize.

This thesis analyzes elements of various bond information that are meaningful to bond collecting and find meaningful variable for improvement of the rate of debt collection. We analyzed relation of bond information and collection of bond using logistic regression analysis and decision tree analysis on 100 thousand NPL(Non Performing Loan) data of B credit information company of A financial group.
According to logistic regression analysis, lower age of debtor, the multiple debt, etc showed high possibility of collection as well. We implemented decision tree analysis on major bond information highly related to collection to verify this result. The result showed that age and the multiple debt information are meaningful, and therefore the initial analysis was correct. It is again reliable in that it is consistent with the recovery information, which is the result from the expert group.

The result of this research is expected to used as reference for various credit analysis, bond management technique, and system development to improve the rate of debt collection.

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