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(Korean Abstract) |
본 논문은 딥러닝 기반의 시계열 모형을 이용하여, 매출 및 변동비와 같은 거래 내역 데이터를 기반으로 기업 보유현금 흐름을 예측하는 방법에 관한 것이다. 기존의 전문적인 경제 및 재무 도메인 지식을 통한 전처리 과정과 규칙 기반의 부도 판단 모형의 구축 과정을 단순화하고, 거시경제지표와 결합한 각 기업의 현금 흐름 예측 모형을 만드는 것이 목표이다. 거시경제지표 및 전표 정보와 같은 비선형적인 변수들을 시계열 데이터 분석에 활용하고, 다차원의 종속변수 상관성을 고려한 다중 공선성 문제 해결하고, 누락 데이터를 보완하는 회귀 분석 방법을 예측 모델에 종합적으로 적용한다. 이 방법을 이용하여 전표 정보를 제공하지 못하는 소규모 법인과 개인 사업자의 보유 현금 예측 성능을 개선할 수 있다. 이 분석 방법은 전처리, 학습, 예측 각 분석 및 예측 과정에서 연구자, 분석사 등 서비스 이용자의 전처리 과정 및 개입을 최소화하고, 딥러닝 기반의 시계열 알고리즘을 이용해 최적 성능의 예측 모형을 구축할 수 있다. |
