Default Prediction Models based on Economic Cost-sensitive Learning
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114722
과학기술정보통신부
한국연구재단
숭실대학교
양기성
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,522만원
4,522만원
개발연구
대학
서울특별시 동작구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
금융기관의 신용평가모형에서 부실 차주를 정상으로 예측하는 오류(Type 1 오분류)와 정상 차주를 부실로 예측하는 오류(Type 2 오분류)의 발생 비용은 동일하지 않습니다. 하지만 일반적으로 부도예측모형은 통계적 예측 오차를 최소화되도록 개발되기 때문에 두 오분류 비용의 중요도가 동일하게 취급됩니다. 신용위험관리의 목적이 대출과 같은 신용 포트폴리오에서 ...
... 기반의 CSL 부도예측모형을 개발하는 것입니다. 부도예측 오류의 구체적인 손실 비용은 대출 계약 조건, 대출 잔액 등을 고려하여 개체별로 산출되어야 합니다. 금융회사는 이것이 가능한 정보를 보유하고 있기 때문에, 이는 매우 현실적인 상황입니다. 하지만 연구에서는 대출 계약별 세부 정보가 충분히 제공되는 Dataset을 찾기가 어려운 관계로, 대출 정보를 사용하여 개체별 오분류 ...
... 개별 금융기관의 자본의 효율성을 높이고 궁극적으로 경제 전체의 금융 안정성을 개선하는 효과를 기대할 수 있습니다. 2025년 예금자 보호 한도가 5천만원에서 1억원으로 상향되어 금융 시스템에 은행권 건전성이 미치는 파급효과가 더욱 증대된 규제 환경에서, 이러한 기대효과는 중요한 의미를 갖습니다. 둘째, 학술적인 측면에서, CSL 부도예측 분야의 연구 범위를 신용 포트폴리오의 ...