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오차 앙상블모형을 활용한 기업 신용평가모형의 비교 연구A Study on Corporate Credit Rating Model Using Ensemble Model Based on Error
- Other Titles
- A Study on Corporate Credit Rating Model Using Ensemble Model Based on Error
- Issue Date
- Jan-2022
- Publisher
- 한국통신학회
- Keywords
- Corporate credit rating model; Logistic Regression; Random Forest; Gradient Boosting
- Citation
- 한국통신학회논문지, v.47, no.1, pp.98 - 112
- Journal Title
- 한국통신학회논문지
- Volume
- 47
- Number
- 1
- Start Page
- 98
- End Page
- 112
- ISSN
- 1226-4717
- Abstract
- 본 연구에서는 기업 신용평가모형의 개선을 연구하기 위하여 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅3개 단일모형과 로지스틱 회귀과 그래디언트 부스팅의 앙상블모형을 최적화하고, 각 모형의 변별력을 비교하였다. 전체 33,317 기업 중 1,295 기업이 표본으로 활용하였으며, 108개 재무비율을 검토하여, 31개의 유의한 변수를 선별하여 각 모형별로 최적화된 모형을 도출하였다. 실증분석 결과, 오차 앙상블모형은 랜덤 포레스트와 그래디언트부스팅과 비교하여 일부 지표에서만 우수한 성능을 가지는 한계가 있었으나, 로지스틱 회귀보다 전반적인 성능이개선되었으며, 로지스틱 회귀가 가지는 해석력을 강화시킨다는 관점에서 신용평가모형으로써의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
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Related Researcher
- Gim, Gwang Yong
- College of Business Administration (School of Business Administration)