온라인 P2P 대출 신청 사업장의 폐업 요인 실증 분석

Abstract

핀테크가 발전하면서 P2P 대출 분야 역시 각광받고 있다. 이에 따라 P2P 대출의 연체율 및 부실률 분석의 중요성이 부상하고 있다. 기존의 연구는 인구, 지리적 특성, 경제적 변수 등 다양한 요인을 고려하고 있으나 수익의 원천인 매출에 대해서는 고려하지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 온라인 P2P 대출 신청 사업장의 카드 승인 데이터에서 발견할 수 있는 폐업 예측 요인을 분석하였다. 해당 데이터를 기반으로 다양한 파생 변수를 생성한 후 그래디언트 부스팅 분류기(Gradient Boosting Classifier: GBC)를 통해 예측력이 높은 변수들을 선별하여 로지스틱 회귀모형을 구축하였다. 로지스틱 회귀모형 분석 결과, 계약기간, 가을결제건수비율, 최근3개월결제액추세, 최근12개월결제액추세는 폐업 확률과 음의 상관관계를 보이고, 봄결제금액비율, 겨울월별결제액변동성, 여름결제건수비율, 업종대분류 중 보건/의료 대비 식생활(음식점/식음료) 및 교양/문화/오락은 폐업 확률과 양의 상관관계를 지닌다. 사업장지역은 폐업 확률과 유의미한 관계가 없다. 또한 의사결정나무 예측 모형에서는 계약기간, 최근12개월결제액추세, 가을결제액비율, 겨울결제액비율이 특정 값을 초과할 때 사업장의 생존 확률이 높다고 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 온라인 P2P 대출 신청 사업장의 폐업과 관련 있는 요인을 밝힐 수 있었으며, 요인의 중요도도 파악할 수 있었다.