데이터마이닝 기법을 이용한 소득 수준별 가계부채총액 예측모형 구축

• 영문명: A Study on Prediction Model of Amount of Household Debt using Data Mining
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 김재진(Jae-Jin Kim) 전성아(Seong-A Jeon) 황은혜(Eun-Hye Hawng) 최정균(Jung-Gyun Choi) 최종후(Jong-Hoo Choi)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.17 No.6, 3035~3046쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.12.30

국문 초록

‘2014 가계금융ㆍ복지조사’는 통계청이 금융감독원 및 한국은행과 공동으로 매년 동일한 가구를 조사하는 패널조사로 가구특성별 소득, 자산, 부채, 지출 등 가구의 재무건전성을 파악하고, 경제적 삶의 수준, 변화 지속기간 등을 미시적으로 파악하는 조사로서 가구 단위의 부채를 파악할 수 있는 유일한 조사이다. 본 연구는 ‘2014 가계금융ㆍ복지조사’에 기반하여 가계부채총액에 대한 분류(classification) 및 예측(prediction) 모형을 구축하고자 하는데 연구 목적을 두고 있다. 가계부채의 유형은 소득수준도 높고 자산도 풍족한 가계가 투자를 목적으로 하는 과정에서 늘어난 가계부채와 소득수준도 낮고 자산도 적은 가계가 부족한 생계비나 사업자금으로 인해 늘어난 가계부채로 나누어볼 수 있다. 본 연구에서는 이를 실증적으로 규명해 보고자 소득수준 최상위 20%, 최하위 20% 계층에 대하여 각각 별도의 모형을 구축하고 전체의 결과와 비교한다. 모형구축을 위하여 의사결정나무(decision tree)와 회귀(regression) 모형이 사용되는데 의사결정나무모형의 경우 CHAID와 CART 분리 알고리즘이 각각 적용된다. 구축된 경쟁 모형을 대상으로 모형 선호 기준통계량에 기반하여 가계부채총액의 분류 및 예측을 위한 추천 모형을 탐지한다.

영문 초록

SFLC (the survey of household finances and living conditions) is a panel survey performed by Statistics Korea in collaboration with financial supervisory service, and the Bank of Korea, in annual basis based on same pool of households. The survey collects micro-information of income, debt, and expenditure by households characteristics, economic living condition, and duration of changes, where it is a unique survey providing information of household level in Korea. We investigate into construct classification and prediction model of amount of household debt based on 2014 SFLC,. The household debt can be classified into debt with investment purpose by households with high-level of income and sufficient assets, and household debt supplementing lack of living cost, and business fund by households with low-level of income, and lesser amount assets. We try to compare with the whole sample and highest 20 percent and lowest 20 percent empirically. Decision tree (CHAID and CART), and regression models are applied for classification and prediction model of amount of household debt.

목차

1. 서론

2. 2014년 가계금융·복지조사

3. 분석 변수 탐색

4. 추천 모형 탐지

5. 결론 및 토의

References

키워드

가계금융 복지조사 가계부채 의사결정나무 회귀모형 SFLC (survey of household finances and living conditions) Household debt Decision tree Regression