국내 은행의 신용평가모형에 관한 사례 연구

A Case Study on the Credit Scoring Model with Zero-Inflated Poisson Regression

현재 국내 은행과 신용카드회사 회사에서 고객의 신용관리를 위해 연체율에 대한 분석이 다양하게 시도되고 있지만 대부분 연체여부를 종속변수로 하는 로지스틱 회귀모형에 국한되어 있는 실정이다. 그러나 연체를 1회한 고객과 2회 이상인 고객에 대한 차이를 연체여부로는 구별할 수 없다. 연체횟수를 이용하여 연체횟수가 많은 고객에서 더 많은 신용 페널티를 부과하는 것이 보다 타당할 것이다. 연체횟수는 일반적으로 포아송 분포(Poisson distribution), 영과잉-포아송 분포(zero inflate Poisson distribution)로 모형화될 수 있다. 본 연구에서는 국내 A은행의 신용평가모형을 구축하고자 목표변수를 연체건수로 하는 포아송 회귀모형, 영과잉-포아송 회귀모형을 적용하고 예측력의 측면에서 비교하였다. 마지막으로 영과잉-포아송 회귀모형의 적용 및 활용 가능성을 검토하고 장단점을 살펴보았다.

Zero-inflated Poisson distribution is more applicable distribution in case of excess zeros than regular Poisson probability distribution as a discrete distribution. The data of that has excess zeros come out in a variety field in company with development of modern technology. The field of finance produce results that excess zeros of response value with remarkable decrease of arrear rates from systematic credit risk management methods. Therefore, existing Poisson regression is not a suitable application for financial field, since it has too may zeros. This paper is a comparative study that compares with existing methods, such as logistic model, Poisson model, and zero-inflated Poisson model by using the data of Korean domestic A bank.