효과적인 기업부도 예측모형을 위한 ROSE 표본추출기법의 적용

안철휘; 안현철

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자료유형: 학술저널

저자정보: 안철휘 (국민대학교) 안현철 (국민대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제18권 제8호

발행연도: 2018.8

수록면: 525 - 535 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

데이터 불균형 문제해결을 위한 ROSE 표본추출기법의 적용 : 기업부도 데이터를 중심으로

안철휘 2019.01 학위논문

2018

효과적인 기업부도 예측모형을 위한 ROSE 표본추출기법의 적용

안철휘 , 안현철 한국콘텐츠학회논문지 2018.08 학술저널

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분류 문제에서 특정 범주의 빈도가 다른 범주에 비해 과도하게 높은 경우, 왜곡된 기계 학습을 유발할 수 있는 데이터 불균형(imbalanced data) 문제가 발생한다. 기업부도 예측 문제도 그 중 하나인데, 일반적으로 금융기관과 거래하는 기업들의 부도율은 대단히 낮아서, 부도 사례보다 정상 사례의 빈도가 월등히 높은 데이터 불균형 문제가 발생하고 있다. 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해서는 적절한 표본추출 기법이 적용될 필요가 있으며, 지금껏 소수 범주 데이터를 복원 추출함으로써 다수 범주 데이터와 비율 을 맞추어 데이터 불균형을 해결하는 오버 샘플링(oversampling) 기법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 전통 적인 오버 샘플링은 과적합화(overfitting)가 발생할 위험이 높아질 수 있는 단점이 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 효과적인 기업부도 예측 모형 학습을 위한 표본추출 기법으로 2014년에 Menardi와 Torelli가 제안한 ROSE(random over sampling examples) 기법을 제안한다. ROSE 기법은 학습에 사용될 사례를 반복적으로 새롭게 합성하여 생성(synthetic generation)하는 기법으로, 과적합화 문제를 회피하면서도 분류 예측 정확도 개선에 도움을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 ROSE 기법을 가장 성능이 우수한 이분류기로 알려진 SVM(support vector machine)과 결합하여 국내 한 대형 은행의 기업부도 예측에 적용해 보고, 다른 표본추출 기법들과의 비교연구를 수행하였다. 실험 결과, ROSE 기법이 다른 기법에 비해 통계적으로 유의한 수준으로 SVM의 예측정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다. 이러한 본 연구의 결과는 부도 예측 외에 다른 사회과학 분야 예측문제의 데이터 불균형 문제 해결에도 ROSE가 우수한 대안이 될 수 있다는 사실을 시사한다.

#ROSE #데이터불균형 #표본추출 #부도 예측 #Random Over Sampling Examples #Data Imbalance #Sampling #Bankruptcy Prediction

참고문헌 (23)

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[학술지(정기간행물)] - G. Menardi / 2014 / Training and assessing classification rules with imbalanced data / Data Mining and Knowledge Discovery 28 (1) : 92 ~ 122

[학술지(정기간행물)] - W. H. Beaver / 1966 / Financial ratios as predictors of failure / Journal of Accounting Research 4 : 71 ~ 111

[학술지(정기간행물)] - E. I. Altman / 1968 / Financial ratios discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy / The journal of finance 23 (4) : 589 ~ 609

[학술지(정기간행물)] - J. A. Ohlson / 1980 / Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy / Journal of accounting research 18 (1) : 109 ~ 131

[학술지(정기간행물)] - M. E. Zmijewski / 1984 / Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models / Journal of Accounting Research 22 : 59 ~ 82

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