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한국지능정보시스템학회 지능정보연구 한국지능정보시스템학회논문지 제13권 제2호
발행연도
2007.6
수록면
15 - 26 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

Modified Bagging Predictors를 이용한 SOHO 부도 예측
김승혁 ,  김종우 지능정보연구 2007.06 학술저널

2006

Modified Bagging Predictors를 이용한 SOHO 부도 예측
김승혁 ,  김종우 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2006.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기업부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO만의 기업부도 예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출 심사 시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 아직은 체계화 되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것이 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 인한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제 국내은행의 SOHO 대출 데이터 집합이 사용되었다. 먼저, 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이끌어내지 못하여, 기존 기업부도 예측 모델 연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과, SOHO 부도 예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors가 인공신경망과 Bagging Predictors 등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다.
#Bankruptcy Prediction #Data Mining #Bagging Predictors #Artificial Neural Networks #Decision Tree Induction

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. Modified Bagging Predictors
4. 실험
5. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (38)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - / 2001 / 퍼지신경망을 이용한 기업부도예측 7 (1) : 135 ~ 147 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 2001 / 기업도산 예측과 재무비율정보의 유용성에 관한 실증연구 : 45 ~ 56 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 2003 / 한글 SPSS Ver. SPSS 10K, ㈜데이터솔루션 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 2000 / 다수의 인공신경망 모형을 통합한 기업부도 예측모형에 관한 연구 18 (1) : 57 ~ 69 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 2000 / 신현정＂앙상블 학습알고리즘의 일반화 성능 비교 : OLA, Bagging, Boosting (97) google schola

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