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자료유형
학술저널
저자정보
박주완 (신용보증재단 중앙회) 송창길 (국민연금연구원) 배진성 (신용보증재단중앙회)
저널정보
조선대학교 지식경영연구원 기업과혁신연구 한국비즈니스리뷰 제10권 제3호
발행연도
2017.12
수록면
1 - 16 (16page)

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본 논문은 로지스틱회귀모형, 의사결정나무모형, 신경망모형을 이용하여 소상공인 신용평가모형을 구축하고, 예측 성능이 가장 좋은 모형이 무엇인지를 확인하는 것이다. 모형 구축을 위한 분석 대상은 지역신용보증재단에서 보유하고 있는 자료이다. 이 자료를 이용하여 결측치와 특수값 등을 제거하고 통계적인 변수 선택 기법을 적용하여 최종적으로 15개의 독립변수와 67,308개의 차주의 자료가 모형 구축에 사용되었다. 구축된 세 가지 모형은 10중첩 교차타당법을 이용해 평가하였으며, 모형 평가 측도로는 오분류율, G-mean, F1 측도와 반응률을 이용하였다.
지역신용보증재단의 자료와 세 가지 기계학습 기법을 이용하여 3개의 모형을 구축한 결과, 로지스틱회귀모형을 적용했을 경우 예측 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 또한 계급불균형인 자료를 이용하여 기계학습 모형 구축 시 예측 성능이 저하될 수 있다는 사실을 발견하였다.
본 논문은 소상공인 신용평가모형 구축에 대해 자료의 양과 신뢰성 부족 문제로 비재무 자료 이용이라는 기존 연구의 틀에서 벗어나, 기계학습기법 적용 가능성을 확인하였다는 점에서 의의가 있다.
#소상공인 #신용평가 #기계학습 #교차타당법 #Small Business Owners #Credit Scoring #Machine Learning #Cross Validation

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기계학습과 신용평가
Ⅲ. 모형 구축 알고리즘 및 평가방법
Ⅳ. 모형 구축
Ⅴ. 분석 결과
Ⅵ. 결론 및 향후 과제
참고문헌
Abstract

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