글로버메뉴 바로가기 본문 바로가기 하단메뉴 바로가기

논문검색은 역시 페이퍼서치

> 한국소비자학회 > 소비자학연구 > 31권 1호

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

유경원 ( Yoo Kyeongwon ) , 최동욱 ( Choi Dong Ook ) , 정지수 ( Jung Jisu )

- 발행기관 : 한국소비자학회

- 발행년도 : 2020

- 간행물 : 소비자학연구, 31권 1호

- 페이지 : pp.113-132 ( 총 20 페이지 )


학술발표대회집, 워크숍 자료집 중 1,2 페이지 논문은 ‘요약’만 제공되는 경우가 있으니,

구매 전에 간행물명, 페이지 수 확인 부탁 드립니다.

6,000
논문제목
초록(한국어)
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 사실을 나타낼 뿐 실제 이들의 경제적 어려움은 이전에 발생한 것이다. 즉 개인회생 및 개인파산 신청은 통상 개인들의 채무상환 문제가 나타나고 어느 정도 시간이 흐른 뒤에 발생하는 후행적 성격이 있다. 따라서 현재의 한계채무자들의 채무조정제도 이용 증가는 사전적으로 발생한 경제·사회적 어려움의 결과일 가능성이 높다. 본 연구는 후행적 성격의 개인회생이나 파산의 신청 실적을 검색자료와 같은 빅데이터를 이용, 이들이 개인회생이나 개인파산 신청건수를 예측하는데 추가적인 정보를 제공하는지를 시계열분석을 활용하여 파악한다. 그동안 개인회생이나 개인파산과 같은 개인채무조정과 관련된 기존 연구들이 법·제도적인 연구이거나 채무자들의 경제·사회적 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 있어 사전적인 정보를 제공할 수 있음을 다양한 실증분석 방법을 이용하여 검토하였다. 구글 검색지수와 실제 개인파산 및 개인회생 신청건수를 이용하여 시계열분석을 수행한 결과 개인파산 검색지수와 달리 개인회생 검색지수는 현재의 개인회생 신청건수를 예측하는데 추가적인 정보를 갖고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 기반으로 향후 속보성 있는 빅데이터 활용을 통해 개인회생 신청건수 예측이 가능하고 이에 따라 적절한 금융소비자 보호정책 수립이 가능할 것으로 보인다.
초록(외국어)
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.

논문정보
  • - 주제 : 사회과학분야 > 경제학
  • - 발행기관 : 한국소비자학회
  • - 간행물 : 소비자학연구, 31권 1호
  • - 발행년도 : 2020
  • - 페이지 : pp.113-132 ( 총 20 페이지 )
  • - UCI(KEPA) :
저널정보
  • - 주제 : 사회과학분야 > 경제학
  • - 성격 : 학술지
  • - 간기 : 격월
  • - 국내 등재 : KCI 등재
  • - 해외 등재 : -
  • - ISSN : 1226-282x
  • - 수록범위 : 1990–2021
  • - 수록 논문수 : 1135