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기계학습을 이용한 저축은행 부실 예측모형 검증
Verification of insolvency prediction model for savings banks using machine learning 원문보기

한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회, 2018 May 11, 2018년, pp.354 - 357  

이경수 (고려대학교 컴퓨터정보통신대학원 빅데이터융합학과) ,  임희석 (고려대학교 컴퓨터정보통신대학원 디지털금융공학과)

초록
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본 연구의 목적은 저축은행 부실에 영향을 미치는 주요 변수를 선정하고, 기존 전통적인 통계기법에 국한된 국내 부실 예측 연구를 벗어나 기계학습을 활용하여 부설 예측모형에 대한 성능을 향상시키는 것이다. 이를 위해 본 연구는 2010년부터 2014년까지의 부실저축은행 297개사와 건전 저축은행 88 개사의 재무정보 1,5067개 분기자료를 기반으로 로지스틱회귀분석 뿐만 아니라, ANN, SVM 및 Decision Tree와 같은 알고리즘을 이용하여 보다 정교한 부실 예측 모형을 개발하고 활용함으로써 금융기관에 대한 리스크 상시 감시를 통해 부실을 사전에 예방하고 시장의 안정화 및 금융질서를 유지함을 목적으로 하고 있다.

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