[우수 ] 다양한 결측치 처리방법에 따른 부실예측모형의 정확도 비교 연구
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작성일 23-01-10 16:55
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또한, mean or average(평균) 은 극단치(Out lier)의 影響(영향)으로 더욱 현실을 왜곡하는 정보를 제공하게 된다된다. 여기서 Imputation은 결측을 채운다는 뜻이며 Multiple Imputation은 m>1 번 이상 채운다는 뜻이다. m개의 데이터를 통계적 analysis기법을 이용하여 모수의 추정치를 각각의 데이터 셋에서 구하고 그 추정치들을 效果적인 결합을 통하여 과학적인 모형을 개발하는 방법이다.
Rubin(1987)에 의해 처음 제시된 Multiple Imputation 방법은 결측치를 예측된 분포에서 추출된 값으로 대체한 완전한 데이터 집합을 m(m>1)개 만들어서 모수를 측정(measurement)한 후 모수 추정치와 표준에러를 결합하여 모형을 개발하였다.
<그림1> 미싱을 가진 실제 데이터와 Multiple Imputation의 과정
Schafer(1997)의 MI방법은 관측된 데이터 중간에 결측이 존재하는 경우 Markov Chain Monte Calro의 한 방법인 DA(Data Augmentation)을 이용하여 Predictive Distribution을 찾아내고 이것을 이용하여 결측 부분을 임의의 숫자로 채우면서 m개의 완전한 데이터를 추출한다. 특히, 부실예측 모형의 경우 건전기업의 전체 표본의 95~97% 이상을 차지하고 있어 중앙값이나 mean or average(평균) 이 건전기업을 대표하는 값이 될 가능성이 높다. 그러나, watch치를 제거하는 방법은 부실기업 watch치를 감소시켜 정확한 모형개발을 어렵게 하며 부실예측모형 적용 시 결측이 있는 기업은 부실확률을 계산할 수 없는 문제점(問題點)이 있따 중앙값이나 mean or average(평균) 으로 대체하는 방법은 적용이 간편하여 폭 넓게 사용되어 지고 있지만, 비효율적이며 편의가 많이 존재하는 방법이다. 회귀 예측치로 대체하는 방법은 인위적으로 상관관계를 상승시키는 단점이 있으며 하나의 관측치에 여러 변수가 미싱인 경우에 적용하기가 어렵다. MI…(To be continued )
다.
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Ⅱ. 기존의 결측치 처리 방법과 MI의 紹介
대부분의 기존 부실예측연구에서는 결측이 있는 watch치는 모두 제거하고 모형을 개발하였다.
