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문제 정의
- 또한 변수를 선택할 때 연구자의 자의적인 판단이 예측력에 큰 영향을 미치는 단점이 있다. 다음절에서는 외환위기 조기 경보시스템의 구성요소를 살펴보고 효과적인 경보시스템 구축을 위한 접근방법을 모색하고자 한다.
- 일반적으로 외환위기의 경제주체는 국가 단위가 대부분이지만 은행위기와 같은 경우에는 은행이나 개인과 같은 개별부문도 포함된다. 또한 외환위기의 신호구간도 결정되어야 하는데 이는 위기신호를 얼마의 구간 내에 보낼 것인지를 결정하기 위해서이다. 예를 들어 신호구간이 12개월이면 조기경보 모형은 위기 발생을 12개월 이내에 예측하여야 한다는 것을 의미한다.
- 본 논문에서는 외환위기 예측 시 설명변수로 사용되는 경제 지표를 효과적으로 선정함으로써 외환위기의 예측 정확도를 향상시키기 위해 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)과 인공신경망(Artificial Neural Network) 지도학습(Supervised Learning) 기법을 활용한 외환위기 조기경보시스템을 제안하였으며 실제 데이터를 이용해 제안된 방법론의 효과성을 검증하였다.
- 본 논문에서는 인공지능 기법을 이용하여 외환위기를 효과적으로 예측하기 위한 조기경보시스템을 제안하였다. 선행연구 (Shin, 2010)에서는 신호접근법이나 프로빗/로짓 모형과 같은 통계적 기법을 주로 사용하여 왔으나, 통계적 기법을 활용하기 위해서는 설명변수로 사용되는 경제지표의 선정이 요구된다.
- 본 연구에서는 k값에 의존한 위기 유 · 무를 예측하는 것이 아니라 EMPI 지수 자체를 예측할 수 있는 외환위기 조기경보시스템을 구축함으로써 판단의 오류를 최소화하고자 하였다.
- 인공신경망 모형은 통계적으로 불완전한 자료나 분산 값이 큰 자료를 이용했을 때 통계모형에 비하여 예측률이 우수하다(Dayhoff, 1990). 본 연구에서는 경제지표 조합으로 구성된 모형이 EMPI을 예측할 수 있도록 최적 가중치를 계산하기 위한 목적으로 인공신경망 지도학습 모형을 사용하였다.
- 본 연구에서는 유전자 알고리즘과 인공 신경망을 복합적으로 활용한 외환위기 조기경보시스템을 구축하고 효용성을 검증하였다. EMPI를 예측할 수 있는 최적 경제지표의 조합을 구하기 위해 유전자 알고리즘을 사용하였고 선정된 경제지표로 구성된 모형에 적용할 최적 가중치를 찾아내기 위해 인공신경망 기법을 적용 하였다.
- 본 절에서는 설명변수로 사용되는 경제지표가 EMPI를 선행한다고 가정했을 때 실제 EMPI를 가장 잘 예측 하는 선행 경제지표 조합을 찾아내고자 하였다. 선행 단위는 3, 6, 9, 12개월로 구분하였다.
- 2008년 리먼브라더스 파산으로 시작된 글로벌 금융위기 시 우리나라의 EMPI는 40% 이상 급격히 변동하였다. 본 절에서는 인공지능 기반 외환위기 조기경보시스템이 이러한 위기를 예측해 낼 수 있는지 실험하였다.
- 첫 번째 실험에서는 경제지표 조합과 EMPI를 동일 시 구간에서 예측하는 것으로 경제지표 조합과 EMPI가 동행한다는 가정 하에 어떤 지표 조합이 EMPI와 상관관계가 높은지를 예측하고자 한다.
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