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영과잉-포아송 분포는 이산형 확률분포에 있어서 정상적인 포아송 확률분포보다 영의 값이 과잉관측되는 경우에 적용할 수 있는 분포이다. 이러한 영의 값이 과잉관측되는 데이터는 여러 분야에서 현대문명의 발달과 기술의 발전 등으로 인해 나타나고 있으며, 그 중 한 분야인 금융분야에서도 금융기관의 체계적인 신용위험관리방법 도입으로 인한 연체율의 현저한 감소로 반응변수의 값에 영이 과잉관측되는 결과(정상고객은 0, 연체고객은 1이라하면)를 가져왔다. 이를 기존의 포아송 ...

영과잉-포아송 분포는 이산형 확률분포에 있어서 정상적인 포아송 확률분포보다 영의 값이 과잉관측되는 경우에 적용할 수 있는 분포이다. 이러한 영의 값이 과잉관측되는 데이터는 여러 분야에서 현대문명의 발달과 기술의 발전 등으로 인해 나타나고 있으며, 그 중 한 분야인 금융분야에서도 금융기관의 체계적인 신용위험관리방법 도입으로 인한 연체율의 현저한 감소로 반응변수의 값에 영이 과잉관측되는 결과(정상고객은 0, 연체고객은 1이라하면)를 가져왔다. 이를 기존의 포아송 회귀모형에 적합 시키는 것은 적절한 방법이라 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 영이 과잉관측된 국내 A은행의 연체정보데이터에 영과잉-포아송 분포를 적용한 영과잉-포아송 회귀모형을 구축하고 기존의 모형적합 방법인 로지스틱 회귀모형, 포아송 회귀모형, 의사결정 나무모형을 적합하여 적합된 모형을 예측력의 측면에서 비교하여 살펴본다. 또한 신용평가모형으로서, 본 논문에서 제안하는 영과잉-포아송 회귀모형의 적용 및 활용 가능성을 검토한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Zero-inflated Poisson distribution is more applicable distribution in case of excess zeros than regular Poisson probability distribution as a discrete type probability distribution. The data of that has excess zeros come out in a variety field in company with development of modern technology. The fi...

Zero-inflated Poisson distribution is more applicable distribution in case of excess zeros than regular Poisson probability distribution as a discrete type probability distribution. The data of that has excess zeros come out in a variety field in company with development of modern technology. The finance, one of those field, produce results that excess zeros of response value with remarkable decrease of arrear rates from systematic credit risk management methods. Therefore existing Poisson regression is not a suitable application for financial field, since they have too may zeros. This thesis is a comparative study that compare with existing methods, such as logistic model, Poisson model, decision tree model and zero-inflated Poisson model using the data of Korean domestic A bank.