서강대학교

목차

<제목 차례>
제 1 장 서론 1
제 1 절 연구의 배경 1
제 2 절 연구의 범위 및 목적 2
(1) 연구의 범위 2
(2) 연구의 목적 3
제 2 장 관련 연구 4
제 1 절 개인신용평가 체계 4
제 2 절 신용평가 연구 5
제 3 절 대안신용평가 연구 5
제 4 절 금융 네트워크 기반 신용평가 연구 6
(1) 기업신용평가 연구 6
(2) 대안데이터 및 유사도 기반 개인신용평가 연구 7
(3) 금융거래 데이터 기반 개인신용평가 연구 8
(4) 기존 선행 연구 한계점8
제 5 절 Graph 이론 및 Graph Neural Network 10
(1) Graph의 기본 개념 10
(2) 그래프 신호와 노드 임베딩 11
(3) GNN의 기본 원리 11
(4) GNN의 transductive 및 inductive 학습 12
제 3 장 연구 방법론 13
제 1 절 데이터 수집13
제 2 절 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis) 15
(1) 씬파일러의 대출 접근성 16
(2) 씬파일러의 신용평가 등급 분포16
(3) 씬파일러의 신용등급별 연체비율 17
제 3 절 데이터 전처리 18
제 4 절 관계기반 변수(Relationship-based Features) 생성 18
제 5 절 금융거래 네트워크 구축 21
(1) 네트워크 구축 21
(2) 네트워크 분석 22
제 6 절 GraphSAGE(Graph Sample and Aggregate) 모델 22
(1) GraphSAGE의 기본 개념 22
(2) RF-GraphSAGE 모형 구조 및 학습 방법23
제 7 절 평가 지표 25
(1) UAR(Unweighted Average Recall) 25
(2) F-1 score26
(3) K-S 통계량(Kolmogorov–Smirnov Statistic) 26
(4) Gini 계수 27
(5) K-S 통계량과 Gini 계수의 기준점28
제 4 장 실험결과 29
제 1 절 제안모형 결과 29
제 2 절 모형 비교 결과30
제 3 절 관계기반 변수의 유용성 검증 31
제 4 절 기존 상용모형과의 비교 32
제 5 장 결론 및 시사점 34
제 1 절 결론 34
제 2 절 한계점 및 향후계획 34