금융 데이터 및 텍스트 데이터를 활용한 금융 기업 조기 경보 모형 개발 : 부실은행 예측을 중심으로

Q: 이 논문에서 정의한 조기 경보 모형이란 무엇인가?

금융 기업의 자본 적정성 위기를 사전에 감지하기 위해 개발된 위험 관리 모형이다. 본 연구에서는 특히 은행의 자본 적정성 비율이 향후 2분기 이후 6% 이하로 하락할 가능성을 예측하여 금융기관의 건전성을 관리하는 것을 목적으로 한다.

Q: 비정형 텍스트 데이터가 금융기관의 자본 적정성 예측 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 고객 민원과 뉴스 기사 등 비정형 데이터를 활용한 모형이 정형 데이터만 사용한 기존 모형보다 특정 지표에서 최대 20%p 성능이 향상되었다. 특히 순환 신경망 알고리즘을 적용했을 때 가장 높은 예측 정확도를 나타내며 유의미한 설명 변수임이 확인되었다.

송서하; 김준홍; 김형석; 박재선; 강필성

doi:10.7232/JKIIE.2019.45.3.248

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송서하 (고려대학교) 김준홍 (고려대학교) 김형석 (고려대학교) 박재선 강필성 (고려대학교)

저널정보: 대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제45권 제3호

발행연도: 2019.6

수록면: 248 - 259 (12page)

DOI: 10.7232/JKIIE.2019.45.3.248

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The early warning model, one of the risk management models for financial companies, was introduced to detect in advance the capital adequacy crisis of financial institutions. The existing early warning models have mainly used predictive models with structured data-based variables such as various macroeconomic indicators and enterprise internal indicators. The purpose of this study is to further improve the performance of the early warning models by applying customer complaints data and news articles related to individual financial institutions to machine learning-based model. As a result of applying this technique to actual data over the period of 2001 to 2017, the methodology proposed in this study has demonstrated a performance improvement up to 20%p compared to the existing methodology in certain evaluation metrics.

#Early Warning Model #Unstructured Text Data #Text Mining #Machine Learning

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