A Macroprudential Early Warning Framework Based on Dynamic Latent Graph Learning and Explainable Multi-Agent Reasoning
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113733
과학기술정보통신부
한국연구재단
중앙대학교
손범호
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,444만원
4,444만원
기초연구
대학
서울특별시 동작구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종목표는 금융 시스템 리스크 조기경보를 위한 통합 프레임워크 확립임. 이를 위해 세 가지 핵심 목표를 설정함.첫째, 자산, 기관 간 잠재 위험 전파 네트워크를 가격 궤적으로부터 직접 추론하는 NRI 기반 동적 그래프 학습 방법론을 개발하려 함. 기존 외생적 네트워크 정의의 한계를 극복하고, 금융 시계열 특유의 heavy-tail, 비정상성, 구조 ...
... 3단계 누적 구조로 수행됨.1~2차년도(1단계)에서는 NRI 기반 잠재 위험 전파 네트워크 추론 방법론을 개발함. 금융 자산 수익률 변화를 잠재 그래프 상의 이웃 자산 충격, 자산 고유 변동, 시스템 공통 충격의 세 성분으로 분해하는 금융 특화 동적 시스템 모형을 정식화함. Gumbel-Softmax 기반 sparsity 정규화, variance-targeting 인코딩, rolling-window ...
... 단계적으로 오픈소스로 공개하여 ML·금융공학·경영과학 분야 학제간 후속 연구의 기반 인프라로 제공하려 함.[기대효과]과학기술적 측면에서, NRI의 금융 도메인 확장은 기존 물리, 생물 시스템 중심의 관계 추론 방법론에 금융 시계열 특화 방법론 분기를 형성함. 5년간 SSCI/SCI 상위 저널 5편 이상 게재를 통해 국제적 연구 경쟁력을 확보하려 함.경제/산업적 측면에서, 금융위기 ...