2018년 춘계 학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
기계학습을 이용한 저축은행 부실 예측모형 검증 |
| 영문제목(English Title) |
Verification of insolvency prediction model for savings banks using machine learning |
| 저자(Author) |
이경수
임희석
Kyoung-Soo Lee
Heui-seok Lim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 25 NO. 01 PP. 0354 ~ 0357 (2018. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구의 목적은 저축은행 부실에 영향을 미치는 주요 변수를 선정하고, 기존 전통적인 통계기법에 국한된 국내 부실 예측 연구를 벗어나 기계학습을 활용하여 부실 예측모형에 대한 성능을 향상시키는 것이다. 이를 위해 본 연구는 2010년부터 2014년까지의 부실저축은행 29개사와 건전 저축은행 88개사의 재무정보 1,506개 분기자료를 기반으로 로지스틱회귀분석 뿐만 아니라, ANN, SVM 및 Decision Tree와 같은 알고리즘을 이용하여 보다 정교한 부실 예측 모형을 개발하고 활용함으로써 금융기관에 대한 리스크 상시 감시를 통해 부실을 사전에 예방하고 시장의 안정화 및 금융질서를 유지함을 목적으로 하고 있다.
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영문내용
(English Abstract) |
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