긴급재난지원금 사용 여부에 영향을 미치는 요인에 대한 머신러닝과 로지스틱 회귀 기반 분석

Abstract

본 연구는 머신러닝 알고리즘들(로지스틱 회귀분석, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Random Forest, Extra Trees)을 국내 A 카드사에서 수집된 신용카드 결제 데이터에 적용하여 결제 시 긴급재난지원금 사용 여부에 영향을 미치는 변수들을 판별하는 모형을 구축하고 통계적 검증 및 평가 지표값 측정을 수행하였으며, 다음과 같은 긴급재난지원금 사용 여부 관련 주요 특징들을 도출하였다. 첫째, 고객 관련 변수의 경우 남자보다는 여자가, 연령대가 높을수록, 지원받은 재난지원금 액수가 많을수록, 결재 월이 최근일수록, 결제 건수가 많을수록, 간편결제를 사용하지 않을수록 결제 시 긴급재난지원금 사용 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 가맹점 관련 변수의 경우 가맹점 등급이 낮을수록 (즉, 가맹점이 영세할수록), 가맹점 수수료율이 높을수록, 바우처 사용 가능 가맹점일수록 결제 시 긴급재난지원금 사용 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 독립 변수들의 상대적 중요도 확인 결과, 가맹점 수수료율, 연령대, 소득 금액, 업종 코드, 지원받은 재난지원금 액수, 결제 월, 거주지, 이용 지역, 총 결제 금액, 가맹점 등급, 바우처 사용 가능 가맹점 유무, 성별, 간편결제 여부, 결제 건수 순으로 결제 시 긴급재난지원금 사용 여부에 영향을 미치는 것을 확인하였다.