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□ 국내의 한 신용카드 회사에서는 카드사용의 부정행위를 적발하고 예방하기 위해서 대규모 데이터베이스로부터 데이터 웨어 하우스를 구축하고, 의사결정트리(decision tree)분석 그리고 신경망(neural networks) 분석을 이용하여 카드사용패턴을
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신용위험을 분석하는 데 있어서 신경망을 이용한 비선형방법론이 대두되고 있다.
Ⅴ. 신용위험측정의 현황
■ 현재 대부분의 은행들은 기업과 개인에 대한 신용등급결정 요인들을 정하고 각각 요인에 대한 평점을 합하는 방식으로 8~10단계
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신용평가시스템의 분석 패턴 구현, 서강대학교
송환주(2007), 기업신용평가시스템의 부실예측모형 활용에 관한 연구, 연세대학교
이동걸 외 1명(2001), 기업신용위험의 현황과 과제, 한국금융연구원
임흥순(2009), 금융기관의 기업신용평가에 관
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신용등급을 추론하는 변수로는 재무정보를 사용하였고 주가 및 주가 변동성을 추론하는 변수로는 EDF를 사용하였다. 그리고 이들 변수가 기업의 도산가능성을 예측하는지를 판단하기 위해 판별분석, 로짓모형, 그리고 신경망을 사용하였다.
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신용등급에 미치는 효과, 한국세무학회
이원흠(2009), 기업가치 평가모형과 대리인비용의 추정에 관한 연구, 한국증권학회
이성원(2005), 기업경영진단에 관한 실무기법, 대한세무협회
홍광헌 외 2명(2010), 기업의 이사회 위원회 구조와 기업가치
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