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가계부채총액 분류 및 예측의 연도별 변화양상 탐구Classification and Prediction of the Amount of Household Debt and Trend Exploration
- Other Titles
- Classification and Prediction of the Amount of Household Debt and Trend Exploration
- Issue Date
- 2017
- Publisher
- 한국자료분석학회
- Keywords
- SFLC (survey of household finances and living conditions); Household debt; CHAID; CART; Regression.; 가계금융; 복지조사; 가계부채; CHAID; CART; 회귀모형.
- Citation
- Journal of The Korean Data Analysis Society, v.19, no.2, pp.733 - 742
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- Journal of The Korean Data Analysis Society
- Volume
- 19
- Number
- 2
- Start Page
- 733
- End Page
- 742
- ISSN
- 1229-2354
- Abstract
- ‘가계금융ㆍ복지조사’는 2012년 이래 통계청이 매년 수행하는 패널조사이다. 이 조사는 가구특성별 가구의 소득, 자산, 부채, 지출 등 재무건전성을 파악하고, 변화 지속기간, 경제적 삶의 수준 등을 파악하는 미시적 조사로서 가구 단위 부채를 파악하는 국내의 유일한 조사이다. 이 연구는 2012-2015년 ‘가계금융ㆍ복지조사’ 자료를 이용하여 가계부채총액에 대한 분류 및 예측모형을 구축하고, 구축모형의 연도별 변화양상을 탐구하고자 하는데 그 목적을 두고 있다. 모형구축에는 의사결정나무와 회귀모형이 사용되는데 의사결정나무모형에는 CHAID와 CART 분리 알고리즘이 사용된다. 구축된 경쟁모형에 대하여 모형 선호 기준통계량에 근거하여 추천모형을 탐지한다. 추천모형에 기반하여 연도별 변화양상을 탐구한 결과 가계부채총액의 분리에 가장 크게 기여하는 투입변수는 실물자산이며, 실물자산, 주택의 입주형태, 경상소득은 2012-2015년의 분석결과에서 가계부채총액의 분리에 항상 등장하는 중요한 투입변수로 나타났다.
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Collections - College of Public Policy > Division of Big Data Science > 1. Journal Articles
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