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      가계부채 증가의 영향요인에 관한 연구 - 한국복지패널(KOWEPS) 자료를 활용한 데이터마이닝 분석 - = Study on Contributing Factors to Household Debt Growth: Data Mining Analysis of KOWEPS Data

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      https://www.riss.kr/link?id=A104892498

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구는 최근에 급증하는 가계부채의 영향요인을 개별 가계의 관점에서 분석, 관련 정책의 시사점(示唆點)과 문제점을 찾기 위해 한국복지패널의 2008년 및 2014년 조사 중 가구의 부채·재�...

      본 연구는 최근에 급증하는 가계부채의 영향요인을 개별 가계의 관점에서 분석, 관련 정책의 시사점(示唆點)과 문제점을 찾기 위해 한국복지패널의 2008년 및 2014년 조사 중 가구의 부채·재산·지출 항목을 변수로 부채에 영향을 미치는 요인과 중요도를 분석하고, 데이터마이닝(의사결정트리) 기법을 활용하여 가구 특성별 부채규모를 예측하였다. 분석 결과, 주택 관련 3가지 요인(전세보증금, 부채, 부채이자)이 금융기관 대출에 영향을 미치고, 금융기관 대출이 증가하여 가계부채를 견인하였다.
      향후 가계부채 관리정책은 ‘금융기관 대출’에만 집중하기보다 ‘전세보증금’에 초점을 맞추고, 상가 등 ‘주택 외 건축물’에도 관심을 가지며, 주택 난방비와 전기료 등 광열수도비의 상승을 완화하는 정책을 마련하는 한편, 정책 추진 기구를 금융위원회 단독에서 모든 관계기관 참여 조직으로 확대하여 종합대책을 마련하는 등 정책의 종합적인 재점검과 획기적인 방향 전환이 필요하다고 할 수 있다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This study intends to analyze factors that contributed to the recent growth of household debt from the perspective of individual households, and identify considerations and issues associated with the current household debt-related policies. Data from ...

      This study intends to analyze factors that contributed to the recent growth of household debt from the perspective of individual households, and identify considerations and issues associated with the current household debt-related policies. Data from Korea Welfare Panel Study (KOWEPS) 2008 and 2014 was used to analyze what factors affect household debt and how much each factor contributes by using the debts, assets, and expenditures of households as variables. Data mining technique (decision-making tree model) was applied to forecast the size of debt by the characteristics of households. The analysis found that 3 factors related to house (long-term lease (“Jeonse”) money deposit, debt, and debt interest) primarily led households to take out loans from financial institutions, which, in turn, further increased overall household debt. In 2014, the “gas and electricity expenses” of households increased to be the fifth largest contributing factor in terms of household debt growth, following the 3 house-related factors mentioned above and “other interest”. As for house-related debt, the following factors are provided in the order of contribution: living space, housing tenure status (owner-occupation or leased under “Jeonse” agreement, etc.), housing type (apartment or stand-alone house, etc.) and heating facility.
      Therefore, it is advisable that the Korean government’s policies aiming to curb the growing household debt focus not only on “loans from financial institutions,” but also on “Jeonse.” The Korean government also needs to pay attention to other types of buildings including commercial buildings for effective household debt control, and implement a policy to curb the growth of “gas and electricity expense.” Additionally, household debt management policy-making process needs to involve all the relevant government entities, rather than addressed single-handedly by the Financial Services Commission, so that policies tackling household debt growth can be far-reaching and comprehensive. An overall review of the current policies and a dramatic change in policy direction is deemed necessary.

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      참고문헌 (Reference)

      1 서대교, "주택보유형태와 가계부채 간의 관계에 대한 연구" 한국부동산연구원 25 (25): 5-20, 2015

      2 김승욱, "주택가격변화에 따른 가계부채의 위험증가에 대한 연구" 한국부동산학회 (51) : 240-251, 2012

      3 한국감정원 부동산연구원, "연령별 가계부채 분포의 구조적 변화"

      4 송태민, "빅데이터 연구 한 권으로 끝내기" 한나래출판사 2015

      5 강현철, "빅데이터 분석을 위한 데이터마이닝 방법론" 자유아카데미 2014

      6 최은영, "분위회귀분석을 통한 가계부채가 가계소비에 미치는 효과 연구" 인문사회과학연구소 17 (17): 589-613, 2016

      7 이대웅, "데이터마이닝 분석방법을 활용한 대졸 청년층의 노동시장 성과 결정요인 분석 - 근사 의사결정나무모형과 로짓모형을 중심으로 -" 한국정책학회 25 (25): 355-384, 2016

      8 서정의, "국내 가계의 재무 건전성 현황"

      9 김영선, "국가총부채 변동에 따른 위험요인 점검" 한국경제연구원 2015

      10 김지혜, "가구주의 종사상 지위에 따른 가계의 부채부담지표와 부채 상환 가능성인지수준" 1-10, 2013

      1 서대교, "주택보유형태와 가계부채 간의 관계에 대한 연구" 한국부동산연구원 25 (25): 5-20, 2015

      2 김승욱, "주택가격변화에 따른 가계부채의 위험증가에 대한 연구" 한국부동산학회 (51) : 240-251, 2012

      3 한국감정원 부동산연구원, "연령별 가계부채 분포의 구조적 변화"

      4 송태민, "빅데이터 연구 한 권으로 끝내기" 한나래출판사 2015

      5 강현철, "빅데이터 분석을 위한 데이터마이닝 방법론" 자유아카데미 2014

      6 최은영, "분위회귀분석을 통한 가계부채가 가계소비에 미치는 효과 연구" 인문사회과학연구소 17 (17): 589-613, 2016

      7 이대웅, "데이터마이닝 분석방법을 활용한 대졸 청년층의 노동시장 성과 결정요인 분석 - 근사 의사결정나무모형과 로짓모형을 중심으로 -" 한국정책학회 25 (25): 355-384, 2016

      8 서정의, "국내 가계의 재무 건전성 현황"

      9 김영선, "국가총부채 변동에 따른 위험요인 점검" 한국경제연구원 2015

      10 김지혜, "가구주의 종사상 지위에 따른 가계의 부채부담지표와 부채 상환 가능성인지수준" 1-10, 2013

      11 백은영, "가계의 부채부담 및 부채문제 : 고소득층과 저소득층 비교분석" 한국소비문화학회 15 (15): 119-138, 2012

      12 유경원, "가계부채확대에 따른 리스크 요인 점검" 한국금융연구원 2013

      13 황진영, "가계부채의 소비와 소득에 대한 영향" 한국재정정책학회 17 (17): 127-153, 2015

      14 배영목, "가계부채의 소득분위별 분포와 특성" 32 (32): 75-99, 2015

      15 김형철, "가계부채의 디레버리징을 위한 전략적 접근" 한국로고스경영학회 12 (12): 1-16, 2014

      16 박대근, "가계부채의 결정요인에 대한 패널자료 분석: 주택가격과 대출심사기준을 중심으로" 한국경제통상학회 33 (33): 75-98, 2015

      17 김주영, "가계부채의 결정요인과 변화특성 분석 - 한국복지패널자료를 이용한 미시분석을 중심으로 -" 한국주거환경학회 14 (14): 221-230, 2016

      18 최원호, "가계부채와 금융자산보유에 관한 연구" 한국재무학회 26 (26): 527-559, 2013

      19 손병두, "가계부채에 대한 기본 인식 및 대응"

      20 김현정, "가계부채가 소비에 미치는 영향 : 미시자료를 중심으로" 한국은행 15 (15): 1-36, 2009

      21 김시월, "가계부채가 노인 소비자의 우울에 미치는 영향 연구" 한국소비문화학회 18 (18): 21-38, 2015

      22 국회예산정책처, "가계부채가 내수에 미치는 영향"

      23 이소영, "가계부채 현황 및 추이와 시사점" 한국경제연구원 2011

      24 임진, "가계부채 취약성 분석과 상환능력 분석"

      25 백주선, "가계부채 취약성 분석과 대응 방향"

      26 정희수, "가계부채 취약성 분석과 대응 방향"

      27 이명활, "가계부채 증가원인 분석: 미국 서브 프라임 발 위기와의 비교" 한국금융연구원 2011

      28 서울특별시 서울연구원, "가계부채 연착륙을 위한 정책 방안" 2015

      29 배영목, "가계부채 상환부담의 분포와 추이" 한국경제발전학회 17 (17): 87-120, 2011

      30 임은정, "가계 부채특성과 부채비율이 가계의 경제적부담 및 소비지출에 미치는 영향" 한국소비문화학회 16 (16): 117-138, 2013

      31 Lausch, Schmidt, "Data Mining and Linked Open Data-New Perspectives for Data Analysis in Environmental Research" 295 (295): 5-17, 2014

      32 Bacchetta, "Consumption and Credit Constraints : International Evidence" 40 (40): 207-238, 1997

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      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2001-07-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1999-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.69 1.69 1.76
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.83 1.8 1.759 0.69
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