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현대의 사회에서는 많은 통계적인 결과나 해석을 요구하는 경우가 많다. 그리고 통계적인 방법을 이용하여 신용평가모형에 관한 연구들이 계속되고 있다. 신용평가모형은 신용점수를 이용하여 모형을 선택한다. 현재 신용점수라 일반적으로 이해되고 있는 것은, 신용신청자와 신용계좌에 관한 정보가 수량화되고 조합되어 득점이 산출되는 과정이다. 이 득점은 첫번째로 대출을 신청하는 개인의 신용력을 나타낸다. 두번째로 신용카드를 발급 받고자 할 때 고객이 은행의 거래항목, 즉 예금이나 대출 등의 요인들을 파악하고 그 요인을 이용한 신청평점을 이용하여 신용력을 나타낸다. 세번째로는 고객이 신용카드를 발급받아 사용하고 그에 따른 행동평점을 이용하여 신용력을 나타낸다. 본 논문에서는 수많은 변수들이 존재하고 그 변수들에서 개인신용점수에 유의한 변수들을 선택하기 위하여 최적의 통계량을 생각해 본다. 보통의 데이터 탐색시에는 ...

현대의 사회에서는 많은 통계적인 결과나 해석을 요구하는 경우가 많다. 그리고 통계적인 방법을 이용하여 신용평가모형에 관한 연구들이 계속되고 있다. 신용평가모형은 신용점수를 이용하여 모형을 선택한다. 현재 신용점수라 일반적으로 이해되고 있는 것은, 신용신청자와 신용계좌에 관한 정보가 수량화되고 조합되어 득점이 산출되는 과정이다. 이 득점은 첫번째로 대출을 신청하는 개인의 신용력을 나타낸다. 두번째로 신용카드를 발급 받고자 할 때 고객이 은행의 거래항목, 즉 예금이나 대출 등의 요인들을 파악하고 그 요인을 이용한 신청평점을 이용하여 신용력을 나타낸다. 세번째로는 고객이 신용카드를 발급받아 사용하고 그에 따른 행동평점을 이용하여 신용력을 나타낸다. 본 논문에서는 수많은 변수들이 존재하고 그 변수들에서 개인신용점수에 유의한 변수들을 선택하기 위하여 최적의 통계량을 생각해 본다. 보통의 데이터 탐색시에는 대응분석, 인자분석, 군집분석, 분산분석을 이용하여 데이터 탐색에 들어간다. 각 통계량은 변수의 성격에 따라 변수 선택하는 방법이 다소 차이는 있지만 개인신용점수를 예측하기 위해서 본 논문에서는 연속형변수에 대해서는 상관관계분석과 분산분석을 범주형 변수에 대해서는 카이제곱검정과 다변량 카이제곱 분석을 이용하여 데이터를 탐색하고 그 통계량이 개인신용평가 점수를 예측하기 위하여 최적의 통계량 인지를 검정하여 본다.

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