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연구보고서
이산형 자료 분석을 위한 코퓰라 변환방법과 예측모형
(Transformation of copula for discrete variables and its application to predictive model)
| 등록번호 | TRKO202300006306 | 발행년월 | 2023-06 |
|---|---|---|---|
| 발행기관명 | 육군사관학교 | 발행국가/사용언어 | 대한민국 /국문 |
| 발주기관 | 한국연구재단 | 과제관리(전문)기관 | 한국연구재단 |
| 키워드 |
코퓰라;혼합확률변수;종속성모델링;예측모형;집단모형;
Copula;Mixed discrete-continuous variable;Dependence modelling;Predictive model;Collective risk model; |
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- 초록
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□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
본 연구에서는 코퓰라 방법의 문제점을 보완하여 이산확률변수에 대한 해석과 계산을 용이하게 하기 위한 코퓰라 방법론으로 코퓰라 변환방법을 개발하고, 관련 이론을 연구하고자 한다. 또한, 개발된 이론을 다차원 코퓰라 모델링에 적용하여 이산확률변수가 포함된 금융 및 보험 문제로의 적용을 목표로 한다.
◼ 전체 내용
코퓰라는 금융분야 특히 양적 재무를 중심으로 신경과학, 기후연구, 기계학습 등 여러 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 한개 이상의 이산확률변수가 있는 경우 가능도 함수가 복잡해지고, 이산분포에 대해서 유일하지 않기 때문에 추론이나 해석을 더욱 어렵게 만든다. 본 연구는 이러한 코퓰라 방법의 이산분포에서의 어려움에서 시작된다. 본 연구는 크게 다음의 두 가지 주제로 나뉜다. 1)코퓰라를 이산확률변수에 적용하기 위한 모델링에 대한 이론적 연구 2)개발된 코퓰라 모형을 이용한 금융 및 보험 분야를 포함한 광범위한 분야로의 응용. 먼저 가능도 함수가 계산이 용이한 형태로 나타낼 수 있는 코퓰라 함수 변환방법을 개발하여 이론적으로 살펴보고 새로운 모델링 방법에 따른 다양한 성질에 관해 연구를 수행한다. 개발된 코퓰라 변환 방법을 이용한 모델링을 금융 및 보험 분야를 포함한 여러 응용분야에서 실제 데이터 분석에 적용하고자 한다.
□ 연구개발성과
코퓰라 변환방법의 이론 연구와 응용 연구를 수행하며 창출된 우수한 연구성과와 다양한 학술 활동을 통한 연구역량의 극대화 등의 성과를 통하여 3년 동안 과제를 성공적으로 수행하였다. 연구과제를 성실히 진행하면서 관련 논문이 SCI(E) 저널에 7편 게재 (교신저자 4, 주저자 3) 되었고 Scopus 저널에 1편 (교신저자) 게재되었다. 또한, 4건의 국제 학술대회와 2건의 국내 학술대회에서 구두 발표를 하였다.
□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
본 연구에서는 이산확률변수가 포함된 경우에 코퓰라 방법이 통계적 추론이 용이하고 직관적 해석이 가능하도록 하는 방법론을 개발하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 기존의 코퓰라 모형이 가지고 있던 적용 범위의 한계성을 해결해 주면서도 코퓰라 모형의 특성인 결합분포의 정교함은 그대로 가지고 있어, 현재 종속관계 모델링 분야에서 가장 많이 활용되고 있는 모형인 랜덤효과 모형 이상의 활용성을 갖게 할 것이다. 또한, 제안한 모델링 기법을 사용하여 기존 코퓰라 모형으로는 접근이 어려웠던 이산확률변수가 포함된 여러 난제에 대한 도전이 가능하리라 생각한다. 또한 혼합된 변수간 종속성은 비단 보험 분야의 데이터뿐만 아니라 의료, 생명보험, 금융 등 다양한 분야에서도 흔히 관측되므로, 이들 분야로 적용 범위를 더욱 확장하는 연구는 본 연구의 이론적 성과를 더욱 가치 있게 하리라 예상된다.
(출처 : 요약문 2p)
- 목차
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