딱 몇페이지만 시리즈/딱 2페이지만4 논문 하루에 딱 2페이지만(4)-최종 모형 데이터, 데이터 전처리, 정규화항, 성능 평가지표, 목적변수, 학습데이터 금융 데이터 및 텍스트 데이터를 활용한 금융 기업 조기 경보 모형 개발 : 부실은행 예측을 중심으로 송서하․김준홍․김형석․박재선․강필성 고려대학교 산업경영공학부 실험 설계 최종적으로 모형에 사용되는 데이터? 수집된 데이터들은 각 예측 모형에 적합한 형태로 조정 로지스틱 회귀와 랜덤 포레스트 모형 전처리? 변수 사용? 예측 분기로부터 직전 2분기 데이터만 사용하는 경우 기존의 전처리된 209차원의 변수를 사용 1분기와는 다르게 2, 3, 4분기에 대해서는 각 과거 시점마다 변수들을 한꺼번에 결합 결과적으로 실험마다 209의 2, 3, 4배의 변수가 사용 순환신경망에서는? 분기별 변수들을 합치지 않고 각각 순서대로 모형에 입력 신경망 구축? 순환 신경망 모형에 적용되는 데이터는 6가지 그룹으로 분류된 후 각.. 2020. 3. 24. 논문 하루에 딱 2페이지만(3)-조기 경보 모형, 문서 데이터, 목적 변수, 금융 데이터 및 텍스트 데이터를 활용한 금융 기업 조기 경보 모형 개발 : 부실은행 예측을 중심으로 송서하․김준홍․김형석․박재선․강필성 고려대학교 산업경영공학부 실험 설계 금융 기관에서의 조기 경보 모형? 자본 적정성 (자기자본비율)을 목적 변수로 사용 35개의 재무제표 항목 을 설명 변수로 사용 로지스틱 회귀 모형 연구에서의 조기 경보 모형 정형 데이터? 실제 모델에 사용되는 데이 터를 정형 데이터로 이용해 모델을 구축 2001년부터 2017년까지 분기별로 금융회사들에 대한 35개의 재무제표 항목을 수집 중요한 재무변수가 누락된 관측치를 제외 27개의 재무제표 값을 모두 확인할 수 있는 773건의 관측치를 예측 모형 구축 및 검증에 사용 773개의 관측치는 2002년 4분기 부터 2017년 2분기까지 .. 2020. 3. 23. 논문 하루에 딱 2페이지만(2) 금융 데이터 및 텍스트 데이터를 활용한 금융 기업 조기 경보 모형 개발 : 부실은행 예측을 중심으로 송서하․김준홍․김형석․박재선․강필성 고려대학교 산업경영공학부 선행 연구 조기 경보 모형의 목적 변수? 자본 적정성 비율이 자주 사용됨 실제로 파산 은행일수록 일반 은행과 비교해 자산 건전성이 떨어지고 자기자본비율은 낮으며 자산 대비 대출 비율이 낮은 경향이 있음 모형 자체를 다양화 하는 연구? 기존의 조기 경보 모형들 개별적으로는 2008년의 금융위기 예측 못함 각각 작은 범위의 다른 위기를 예측 할 수 있음 연구의 시도? 텍스트 데이터를 활용해 조기경보 모형의 성능 향상 시도 아직 국내에서 활발하지 않음 국내에서 활발? 투자 자산 분야에서는 텍스트 정보의 도입이 꾸준히 시도 특정 기사가 노출되는 즉시 주.. 2020. 3. 20. 논문 하루에 딱 2페이지만(1) 금융 데이터 및 텍스트 데이터를 활용한 금융 기업 조기 경보 모형 개발 : 부실은행 예측을 중심으로 송서하․김준홍․김형석․박재선․강필성 고려대학교 산업경영공학부 요약 조기 경보 모형? 금융회사의 리스크 관리 모델 중 하나 금융기관의 자기자본 위기를 사전에 탐지 기존의 조기 경보 모형? 거시경제지표나 기업의 재무건전성 평가지표와 같은 정형 데이터를 변수로 사용하여 예측 모델로 활용했음 연구 목적? 금융기관별 고객 불만자료와 관련 기사들을 머신러닝 기반 모델에 적용하여 조기경보 모델의 성능을 더욱 향상 결과? 2001년부터 2017년 동안의 실제 데이터를 사용 특정 평가 지표에서 기존 방법론과 비교하여 최대 20%p 성능이 향상됨 서론 금융 모델 고도화 필요성? 금융 산업의 구조가 복잡해지면서 수익, 위험 .. 2020. 3. 19. 이전 1 다음
