깁스 샘플러를 이용한 신용평점모형의 기각추론

강의현; 송주원

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강의현 송주원

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제9권 제5호

발행연도: 2007.1

수록면: 2,305 - 2,319 (15page)

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신용평점에서 이용되는 모형을 개발하기 위해서는 여신의 신청이 승인된 사람들과 기각된 사람들의 사후 신용 상태에 대한 정보가 필요하다. 그러나 기각된 사람들의 자료는 사후 관리가 되지 않지 않기 때문에 신용상태를 파악할 수 없다. 그러므로 정확한 모형을 개발하기 위해서는 기각된 사람들을 포함한 추론이 필요하며 이를 기각추론이라 한다. 본 연구에서는 기각추론에서 기각된 사람들의 데이터를 결측이라 간주한 후 깁스샘플러를 이용하여 이 값들을 대체한 후 모수를 추정하는 방법을 제안한다. 이 방법의 타당성을 확인하기 위하여 모의실험을 실시하여 로지스틱 회귀에 의한 추정방법과 EM 알고리즘에 의한 추정방법과 비교하였다. 또한 실제 데이터에 적용하여 모수를 추정하여 기각추론 전 후의 우량 고객과 불량 고객의 분포에 어떤 차이가 있는지 살펴본다.

#신용평점 모형 #기각추론 #깁스 샘플러 #EM 알고리즘. #Credit Scoring Model #Reject Inference #Gibbs Sampler #EM Algorithm.

참고문헌 (19)

참고문헌 신청

Boyes, W. J. / 1989 / An Econometric Analysis of the Bank Credit Scoring Problem / Journal of Econometrics 40 : 3 ~ 14

Copas, J. B. / 1997 / Reject Inference for Non-random Samples / Journal of the Royal Statistical Society, Series B 59 : 55 ~ 95

Dempster, A. P. / 1977 / Maximum Likelihood from incomplete data via the EM Algorithm / Journal of the Royal Statistical Society, Series B(Methodological) 39 : 1 ~ 38

Everitt, B. S. / 1981 / Finate Mixture Distributions / Chapman and Hall

Feelders, A. J. / 1999 / Credit Scoring and Reject Inference with Mixture Models / International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management 8 : 1

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강의현

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주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

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송주원

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