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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제10권 제5호
발행연도
2008.1
수록면
2,605 - 2,613 (9page)

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로지스틱판별분석은 금융 분야의 계량분석에서 유용하게 사용되고 있는 통계적기법이다. 또한, 신용평점자료를 이용하여 신용평가를 함에 있어서도 로지스틱판별분석은 해석이 쉽고 우수한 판별력으로 많이 활용되고 있다. 하지만 연속형설명변수의 수가 대단히 많은 경우 적절한 모형 선택을 해야하는 어려움이 발생한다. 이에 대한 대안으로서 다수의 연속형설명변수들을 공통요인분석자혼합모형에 의한 차원축소를 통해 새로운 소수의 특징변수로 변환할 수 있다. 본 연구에서는 공통요인분석자혼합모형에 의하여 변환된 소수의 요인점수들을 로지스틱판별분석의 새로운 연속형설명변수로 사용하여 신용상태를 분류하는 방법을 제시한다. 실제 자료인 호주의 신용평점자료를 이용하여 일반적인 로지스틱판별분석과 새로운 소수의 요인점수를 이용한 로지스틱판별분석과의 정분류율의 차이를 비교하였다. 실험결과 공통요인분석자혼합모형을 이용하여 구한 새로운 요인점수를 이용한 로지스틱판별분석의 분류 성능이 더 우수하였다.
#공통요인분석자혼합모형 #분류 #로지스틱판별분석 #신용평가 #신용평점 #classification #credit scoring #logistic regression #mixtures of common factor analyzers

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참고문헌 (11)

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Baek, J. / 2008 / Mixtures of factor analyzers with common factor loadings for the clustering and visualisation of high-dimensional data google schola Baesens, B. / 2003 / Benchmarking state-of-the-art classification algorithms for credit scoring / Journal of the Operational Research Society 54 : 627 ~ 635 google schola Berkson, J. / 1951 / Why I prefer logits to probits / Biometrics 7 : 327 ~ 339 google schola Brooks, C. A. / 1988 / The robustness of the logistic risk functions / Communication in Statistics Simulation 17 (1) : 1 ~ 24 google schola Ghahramani, Z. / 1996 / The EM algorithm for mixture of factor analyzers google schola

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