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한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제24권 제1호
발행연도
2013.2
수록면
85 - 94 (10page)

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금융시장의 규모가 점점 더 커짐에 따라 고객정보 관리 미숙 또는 부실한 의사결정, 즉 신용 리스크 관리 실패로 인한 손실이 막대하게 증가하고 있다. 따라서 신용 리스크 관리가 점차 더 중요해지고, 이런 신용 리스크를 최소화하는 기본적인 도구인 신용 평점 모형이 절실히 요구된다. 신용평점 모형은 주로 이항형 목표변수만 이용하여 개발 연구되었다. 본 논문에서는 순서형 다항 자료 또는 경시적 이항 자료 같은 다른 형태의 목표 변수를 고려한 신용평점 모형구축 방법을 제시한다. 그 개발된 모형을 실제 자료와 랜덤화한 자료에 적용하여 Kolmogorov-Smirnov 통계량으로 비교 분석한다.
#Credit risk #경시적 이항 자료 #credit risk management #longitudinal bi-nary data #순서형 다항 자료 #신용 리스크 #신용평점 모형 #credit scoring model #ordinal multinomial data

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1. [단행본] - Agresti, A. / 2002 / Categorical data analysis, 2nd Ed / Wiley-Interscience google schola 2. [단행본] - Bielecki, T. R. / 2002 / Credit risk: Modeling, valuation and hedging / Springer-Verlag google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Gonsalves, M. H. / 2008 / Using markov chains for marginal modelling of binary longitudinal data in an exact likelihood approach / Metron 2 : 157 ~ 181 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Gonsalves, M. H. / 2012 / The R package bild for the analysis of binary longitudinal data / Journal of Statistical Software 9 : 1 ~ 17 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Hand, D. J. / 2000 / Defining attributes for scorecard construction in credit scoring / Journal of Applied Statistics 27 : 527 ~ 540 google schola

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