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소비자학연구

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제 목 데이터를 활용한 개인회생 및 개인파산 실적 예측 - 검색지수와 신청건수의 관계 분석 -
Predicting Individual Debtor Rehabilitation Applications and Personal Bankruptcy Filings Using Big Data in Korea
저 자
  • 유경원 (상명대학교 경제금융학부 부교수)
  • 최동욱 (상명대학교 경제금융학부 조교수)
  • 정지수 (상명대학교 대학원 경제학과 박사과정)
게재정보 소비자학연구 제31권 제1호 / 2020년 2월
초록 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 사 실을나타낼뿐실제이들의경제적어려움은이전에발생한것이다. 즉개인회생및개인파산신청은통상개인들 의 채무상환 문제가 나타나고 어느 정도 시간이 흐른 뒤에 발생하는 후행적 성격이 있다. 따라서 현재의 한계채무 자들의 채무조정제도 이용 증가는 사전적으로 발생한 경제.사회적 어려움의 결과일 가능성이 높다.
본 연구는 후행적 성격의 개인회생이나 파산의 신청 실적을 검색자료와 같은 빅데이터를 이용, 이들이 개인회생 이나 개인파산 신청건수를 예측하는데 추가적인 정보를 제공하는지를 시계열분석을 활용하여 파악한다. 그동안 개 인회생이나 개인파산과 같은 개인채무조정과 관련된 기존 연구들이 법.제도적인 연구이거나 채무자들의 경제.사 회적 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 있 어 사전적인 정보를 제공할 수 있음을 다양한 실증분석 방법을 이용하여 검토하였다. 구글 검색지수와 실제 개인파 산 및 개인회생 신청건수를 이용하여 시계열분석을 수행한 결과 개인파산 검색지수와 달리 개인회생 검색지수는 현 재의 개인회생 신청건수를 예측하는데 추가적인 정보를 갖고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 기반으로 향 후 속보성 있는 빅데이터 활용을 통해 개인회생 신청건수 예측이 가능하고 이에 따라 적절한 금융소비자 보호정책 수립이 가능할 것으로 보인다.
키워드 빅데이터, 개인회생, 개인파산, 신청건수, 검색지수, 금융소비자정책
원문받기 6.유경원 최동욱 정지수.pdf