응용통계학특수연구II & 통계분석방법론

기업 부도 예측

생존분석과 ML 다양한 분석방법론 비교를 중심으로

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분석 주제

• 분석 주제 : 다양한 분석방법론을 통한 기업 부도 예측 모형 연구
• 데이터 : 기업 재무 데이터, 거시경제 데이터를 활용하여 부도 예측을 위한 기업별 데이터 구축
• 모델 : SMOTE, KnnImputer, 생존분석, 머신러닝 등 다양한 기법을 적용하고 모델들을 비교 분석하여 최적의 모델 선정
• 목적 : 높은 정확도와 해석력 둘을 모두 갖춘 예측 모델 구축하고자 함
  • 정확한 부도예측을 위해 전통적인 모델과 ml 기법을 비교 분석하며 실험을 수행
  • 현재 기업 부도에 거시경제 요인의 영향이 큰 것을 고려하여 재무 데이터뿐만 아니라 거시경제요인과 뉴스심리지수 등 다양한 변수 활용
  • 부도 예측에 유의미한 변수를 파악하여 해석에 기여하고자 함

데이터

모델

• Survival Analysis
  • Cox Proportional Hazard Model
    • Full Model
    • Reduced Models
  • AFT Model
    • Weibull
    • Log-normal
    • Log-logistic
• ML
  • Decision Tree
  • Random Forest
  • LightGBM
  • XGBoost
  • MLP
  • SVM
  • Naive Bayes

분석 결과