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NTIS 바로가기Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.22 no.2, 2011년, pp.149 - 157
홍종선 (성균관대학교 통계학과) , 정민섭 (성균관대학교 응용통계연구소)
Undecided inference could be regarded as a missing data problem such as MARand MNAR. Under the assumption of MAR, undecided inference make use of logistic regression model. The probability of default for the undecided group is obtained with regression coefficient vectors for the decided group and co...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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미결정 추론 문제는 어떻게 활용될 수 있는가? | 미결정 추론 문제는 신용평가에서 차주의 신용상태를 예측하는 문제 뿐만 아니라, 여러 다른 분야에서 추론문제로 활용할 수 있다. 예를 들어 의학에서 의사가 환자의 질병유무의 판단을 내리기 어려운 경우에는 판단을 보류하여 전문의에게 심사를 의뢰하거나 추가적인 검사로 얻은 결과로 다시 판단한다. | |
신용평가 또는 신용평점제도는 어떻게 신용의 정도를 평점으로 제시하는가? | 신용평가 (credit evaluation) 또는 신용평점 (credit scoring) 제도는 구축된 차주 (borrower)의 자료를 바탕으로 신용심사와 관리업무에 사용한다. 신용의 정도를 평점으로 제시하기 위하여 신용상태의 자료를 분석하여 평가모형을 설정하고 평점을 추정한다. 대출자 (은행)는 차주의 평점에 근거하여 정상 (우량; good, non-default)인 차주에게는 대출해주고 부도 (불량; bad, default)를 예상한 차주에게는 대출을 억제하면서 거래를 차등적으로 적용하여 대출자의 수익을 증대하고 위험을 최소화하는 목적이 있다 (Kim과 Lee, 2003; 홍종선과 김지훈, 2009; 홍종선과 권태완, 2010). | |
미결정 차주가 발생하는 원인은? | 신용평가 과정에서 미결정 (undecided) 차주가 발생하는 문제가 발생하는데 다음과 같이 두 종류의 원인으로 구분될 수 있다. 첫 번째는 여러 가지 이유로 심사가 아직 이루어지지 않고 판단이 보류되어 미결정 차주가 발생하며, 두 번째로는 신용평가를 판단하기 어려운 평점 때문에 평가를 유보하고 특별한 전문가에게 재심사를 의뢰하기 위하여 결정이 보류된 미결정 차주가 발생하는 경우이다. 미결정 차주가 미래에 부도 또는 정상 차주인지를 예측하는 것은 매우 힘들고 어렵기 때문에 결정된 차주만으로 모형을 개발하고, 결정된 차주와 미결정된 차주가 모두 포함되어 있는 차주 집단에 대해 적용한다면 큰 편의 (bias)가 발생한다. |
홍종선, 권태완 (2010). 수익률 분포의 적합과 리스크값 추정. , 21, 219-229.
홍종선, 김지훈 (2009). 신용평가모형에서 두 분포함수의 동일성 검정을 위한 비모수적인 검정방법. , 20, 261-272.
Ananda, B. W. (2010). Receiver operating characteristic curves for measuring the quality of decisions in cricket. Journal of Quantitative Analysis in Sports, 6, Article 8.
Feelders, A. J. (2000). Credit scoring and reject inference with mixture models. International Journal of Intelligent System in Accounting, 8, 271-279.
Feelders (2000)와 Hand (2001)는 미결정자 추론을 결측자료 (missing data) 문제로 간주하였는데 Little과 Rubin (1987), Feelders (2000)와 Kim (2002)이 정의한 결측값 유형을 살펴보면서 미결정자의 종류를 2절에서 정의한다.
미결정자는 결측자료 문제로 간주하는데 결측값의 유형은 MCAR (missing completely at random), MAR (missing at random) 그리고 MNAR (missing not at random)로 구분한다 (Little과 Rubin, 1987; Feelders, 2000).
심사가 보류되어 발생된 미결정자는 미결정자를 제외한 결정자와 동일한 속성을 갖고 있어서 부도로 판단할 확률이 동일하기 때문에 Feelders (2000)의 거절자 추론문제와 동일하게 간주하여 MAR 방법으로 접근하며, 전문가에게 재심사를 의뢰하기 위하여 결정이 보류된 미결정자 추론 문제는 독립변수의 조건부 미결정자는 신용상태에 의존한다.
심사가 보류되어 발생된 미결정자 그룹 (A1 = u)은 미결정자를 제외한 결정자그룹 (A1 ≠ u)과 동일한 속성을 갖고 있으며 부도로 판단할 확률이 동일하기 때문에 Feelders (2000)는 거절자 추론 (reject inference) 문제로 간주하여 MAR 방법으로 접근하였다.
Hand, D. J. (2001). Reject inference in credit operations. Handbook of Credit Scoring, 225-240.
Feelders (2000)와 Hand (2001)는 미결정자 추론을 결측자료 (missing data) 문제로 간주하였는데 Little과 Rubin (1987), Feelders (2000)와 Kim (2002)이 정의한 결측값 유형을 살펴보면서 미결정자의 종류를 2절에서 정의한다.
Kim, H. J. (2002). Analysis of incomplete data with nonignorable missing values. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 13, 167-174.
Kim, K. S. and Lee, C. S. (2003). A study of data mining optimization model for the credit evaluation. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 14, 825-836.
Little, R. J. A. and Rubin, D. B. (1987). Statistical analysis with missing data, Wiley, New York.
미결정자는 결측자료 문제로 간주하는데 결측값의 유형은 MCAR (missing completely at random), MAR (missing at random) 그리고 MNAR (missing not at random)로 구분한다 (Little과 Rubin, 1987; Feelders, 2000).
Pepe, M. S. (1998). Three approaches to regression analysis of receiver operating characteristic curves for continuous test results. Biometrics, 54, 124-135.
Pepe, M. S. (2003). The statistical evaluation of medical tests for classification and prediction, University Press, Oxford.
Pepe(1998, 2003)에서 분석한 자료를 실증예제로 채택하고 표 4.1과 같이 청각장애의 유무에 관한 자료로 반응변수로 청각장애(Y) 그리고 특성(독립)변수로 가청범위(Xs), 소리강도(Xl), 소리주파수(Xf), 청력한계(Xamt)를 고려한다.
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