기업성과를 나타내는 변수로서 고객만족도, 신규고객확보율, 기존고객유지도, 재무적 성과를 사용하였다. 이는 BSC의 비재무적 성과인 고객역량과 재무적 성과를 차용한 것이다. 재무적 성과는 한국신용평가정보원에서 제시한 2005년 기업의 자기자본경상이익률을 사용하였다.
이론적 연구와 요인분석
기업에 편향돼 있다고 인식하고 있다는 사실을 보여주고 있다. 이와 같은 한국의 경제구조 속에서 대기업과 중소기업의 격차는 점점 더 벌어지고 있는 것으로 나타났다. 이러한 중소기업을 지원해주고, 중소기업의 금융을 원활히 하고 신용정보의 효율적인 관리 운용을 통해 경제구조의 균형을 맞추어
정보가 은행에서 데이터마이닝(Data Mining) 기법으로 사용되는 것이다! 데이터마이닝 기법을 수업시간에 배워서 인지 더욱 흥미롭게 느껴졌다. 수많은 고객 정보 중에 대학을 졸업하거나 사회인이 되었을 나이의 고객 정보만을 추출하여 이용하는 것이다. 이렇듯 기업에서는 현재 데이터마이닝 기법을
기업어음(PF ABCP) 발행 물량이 큰 폭으로 늘었다. 한국기업평가에 따르면, 올 상반기 동안 발행된 PF ABCP 규모는 6조8653억원에 이른다. 시장에서는 8월 말 현재 전체 잔액이 15조원을 웃도는 것으로 파악하고 있다.
더 큰 위험은 ‘불투명성’을 특징으로 하는 유동화 시장의 속성상 작은 충격에도 불안
기업은 지속적인 성장과 생존을 꿈꾼다. 하지만 미국의 간판급 자동차 회사인 GM과 포드의 신용평가 수준이 투기 등급으로 전락하고 소니와 IBM처럼 초우량 기업들도 위기에 직면하곤 한다. 이처럼 경영환경의 불확실성이 높아지면서 ERM에 대한 기업들의 관심이 높아지고 있다.
기업들은 장기적인 건