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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제10권 제1호
발행연도
2008.1
수록면
295 - 306 (12page)

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본 논문은 금융기관의 신용리스크관리(CRM, credit risk management)에서 리스크의 계량화를 위하여 고려해야 할 세 가지 요소인 PD(probability of default), LGD(loss given default)와 EAD (exposure at default) 중 PD를 정확하게 추정할 수 있는 방법을 연구하였다. 이를 위해 과거 신용등급별 부도차주수 자료를 사용하여 Bayesian 예측방법으로 신용등급별 부도차주수를 예측할 수 있는 적합한 예측분포(predictive distribution)의 제안과 함께 신용등급별 PD를 추정하는 방법을 제시하였다. 실증적인 예로 국내 S은행의 중소기업(SME, small and medium sized enterprises) 차주의 신용등급별 부도차주수 자료를 사용하여 PD를 예측하였으며, 이를 통해 본 논문에서 제안한 Bayesian 예측방법과 기존의 추정방법에 의한 결과를 비교 분석하여 제안된 예측방법의 유용성을 평가하였다.

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