소기업 신용평가 모형 구축에 관한 연구

Abstract

최근 금융시장의 경영환경이 급격하게 변화됨에 따라 금융기관 상호간의 경쟁이 치열해지고, 이전의 대기업 위주의 안정적인 여신운용이 어려워지게 되었다. 금융기관 들은 종래의 대기업, 담보위주의 보수적인 대출제도에서 벗어나 정확한 신용평가에 의해서 신용 있는 차주를 개발하고 여신을 운용하여 경쟁력을 확보해야만 하는 입장에 처하게 된 것이다. 이에 일부 금융기관은 신용이 우수한 중, 소기업 및 가계에 대한 대출을 확대하여 위험을 분산시키고 수익성도 제고하는 전략으로 전환을 시도하고 있으며, 성공적인 전략 전환의 핵심이 되는 중,소 기업에 대한 정확한 신용평가의 중요성을 재인식하고 있다. 그러나 소기업의 경우 규모가 영세하고 담보능력에 한계가 있어 신용축적이 어렵고, 기업의 신용정보도 신뢰성과 투명성이 떨어져 신용평가를 위한 정보를 수집하기가 어렵다. 또한 일반 대기업이나 중견기업과는 달리 대출 수요가 많은데 비해 여신의 규모가 작아 상대적으로 심사비용이 높게 발생한다. 이 같은 소기업의 특성으로 인해 그 동안 신용평가 모형을 구축하여 여신심사를 하는 경우가 드물었고, 대출 심사의 효과성과 효율성을 동시에 확보할 수 있는 소기업 신용평가 모형의 구축도 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구는 C은행의 소기업 고객들을 대상으로 고객 개요정보를 수집하였으며, 정성, 정량적 정보를 분석하는데 효과적인 의사결정나무 기법을 활용하여 소기업 신용평가 모형을 구축해 보았다. 더불어 문헌연구를 통해 신용평가와 소기업에 대한 전반적인 개념, 특징과 신용평가의 실태를 알아보았고, 모형의 구축에 활용될 통계기법과 의사결정나무기법에 대해 정리하였다. 그 결과 훈련용 데이터와 검증용 데이터 모두 73~79%의 안정된 예측 정확도를 보이는 소기업 신용평가 모형을 구축할 수 있었고, 이는 소기업의 특이성과 소기업 신용평가의 인프라 부족으로 모형 구축에 어려움을 겪고 있는 소기업 신용평가의 개선 가능성을 제시했다는 점에 의의가 있다. 따라서 이 같은 소기업 신용평가 모형의 구축과 적절한 활용은 앞으로 국내 은행의 다양한 시장에 대한 여신 마케팅 역량을 강화시켜 국내 금융기관의 경쟁력을 강화해 줄 뿐 아니라 궁극적으로는 국민 경제를 활성화하는데 기여할 수 있을 것이다. ; As the recent rapid changes of circumstances progress in the Korean financial market, the competition between Korean financial institutions became severer. This makes for Korean financial institutions not to manage their fund to Chaebols under the help of government any more. To counter the challenges posed by the changing environment, domestic institutions need to rationalize their management style. So some of them try to expand range of customers to small- medium sized enterprises (SMEs) for the effects of lowering risks and raising return. But for the case of SMEs, it is hard to gather the good quality of financial information and the cost of credit evaluation is high when it comes to the situation that there are lots of demands for evaluation with the small loan. Therefore, it is necessary to develop objective and rational credit evaluation model for evaluating SMEs more effectively and efficiently. In spite of this demand, both researchers and financial institutions were having difficulties to develop due to the lack of data and enough experiences. This thesis takes this lost opportunity as a starting point. For the purpose of my study, a SME is defined as a company with total assets of less than 1 billion won which is current or past customer of C Bank. For the research, I look into the theoretical background of general credit analysis model and its application to SMEs. First, I gather data of 789 SMEs including healthy and unhealthy companies from the survey data of C bank s SMEs done during last Dec. 2001 under. Then I select input variables for Decision Tree using t-test, Mann-Whitney- Wilcoxon test, -test and build credit evaluation model for SMEs utilizing Decision Tree C 5.0 algorithm. The result of a new model demonstrated accuracies between 73~79% from training data and verifying data respectively. This result is meaningful that it shows the possibility to improve the credit evaluation process for SMEs more effectively. I believe that the utilization of the SME credit evaluation model will give banks competitive business tools and contribute to stimulate Korean economy.