펀드 위험등급 예측을 위한 머신러닝 기반 2단계 예측 모델 개발
Machine Learning-Based Two-Stage Prediction Model for Fund Risk Rating Prediction
김아람(숭실대); 박민호(숭실대학교)
48권 11호, 1447~1456쪽
초록
금융 산업의 발전과 더불어 금융 투자 관련 범죄가 증가하자 금융당국은 2021년 금융소비자보호법을 시행해판매사의 펀드 설명의무를 강화했다. 설명의무 대상인 위험등급은 투자 상품의 위험을 직관적으로 파악할 수 있는중요한 지표이지만 관리가 소홀히 이루어져 왔다. 금소법 시행 이후 판매업계에서는 자체적으로 펀드 위험등급을검증하고 관리하는 시스템을 구축하고 있다. 본 논문은 해당 시스템의 일환으로 머신러닝을 활용한 펀드 위험등급2단계 예측 모델을 제안한다. 1단계에서는 금융 시계열 변동성 추정 모형인 GARCH 모형과 머신러닝 모델인LSTM, 두 모형을 결합한 GARCH(1,1)-LSTM 모형을 사용하여 결산일 시점의 1개월 변동성을 예측한다. 2단계에서는 1단계에서 추정한 변동성과 기타 중요 위험지표를 4가지 커널별 SVM 분류 알고리즘에 입력해 펀드 위험등급을 예측한다. 연구 결과 GARCH(1,1)-LSTM 결합 모형이 가장 높은 변동성 예측 성과를 보였으며 RBF 커널을이용한 다변량 SVM이 높은 위험등급 예측 정확도를 보였다.
Abstract
This study proposes a two-stage prediction model for fund risk ratings using machine learning. In step 1, the GARCH model, the LSTM model and the GARCH-LSTM model, which combines the two models, are used to predict 1-month volatility. In step 2, the volatility and other important risk indicators are entered into the four kernel-specific SVM classification algorithms to predict the fund's risk rating. As a result, the GARCH-LSTM combination model showed the highest volatility prediction performance, and the multivariate SVM using the RBF kernel showed the highest risk rating prediction accuracy.
- 발행기관:
- 한국통신학회
- 분류:
- 전자/정보통신공학