누적 로짓 임의 효과 모형을 이용한 국내 회사채의 신용평가 등급 (Analysis of credit ratings of Korean corporate bonds using cumulative logit random effects models)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : 응용통계연구 / 38권 / 2호 / 169 ~ 188페이지
· 저자명 : 김동우, 이근백

초록

경시적 자료는 같은 개체가 시간의 흐름에 따라 반복 측정된 자료이므로 반복 측정된 자료들 간의 상관관계가 존재한다. 이 상관관계를 설명하기 위하여 개체 내 상관관계와 개체 간 변동으로 분해하여 분석한다. 이 논문에서는 회사채 신용평가 등급에 관한 자료를 분석한다. 이 자료는 경시적 순서형 자료이며 이것을 분석하기 위하여 누적 로짓 임의 효과 모형을 이용한다. 누적 로짓 임의 효과 모형에서 임의 효과를 적분해야 하는 문제가 있고 이 적분은 닫힌 형태가 아니므로 수치 적분의 방법인 라플라스 근사법과 적응 가우시안 구적법을 주로 이용한다. 본 연구에서는 임의 효과의 적분의 방법들을 조사한 뒤에 모의 실험을 진행하여 그 방법들의 성능을 비교해본다. 또한, 모의 실험은 결측치가 있는 경우와 없는 경우를 비교하며, 모형 적합을 위한 통계 프로그래밍 언어인 R library ordinal과 SAS GLIMMIX를 비교한다. 그 결과, 결측치가 없는 경우에는 적응 가우시안 구적법이, 결측치가 있는 경우에는 라플라스 근사법이 우수한 것으로 나타났으며, 두 통계 프로그래밍 언어들은 모수 추정에 있어 비슷한 성능을 보였다. 이상의 성능 비교를 토대로 실제 자료인 국내 회사채의 신용평가 등급 자료를 분석한다.

영어초록

Longitudinal data refers to data where the same subjects are measured repeatedly over time, implying the presence of correlations among repeated measurements. To explain this correlation, it is necessary to be decomposed into within correlation and between variance. This paper analyzes data concerning credit ratings of Korean corporate bonds, which are longitudinal ordinal data. To analyze these data, a cumulative logit random effects models are considered. In cumulative logit random effects models, there is an issue of integrating random effects, and since this integration is not in closed form, numerical integration method such as Laplace approximation and adaptive Gaussian quadrature are employed. After investigating the integration methods of random effects, simulation studies are conducted to compare their performances. Simulation studies compare cases with and without missing and also compare R library ordinal with SAS GLIMMIX. The results indicate that both statistical programming languages showed similar performance in parameter estimation. However, the adaptive Gaussian quadrature was superior under complete data, while the Laplace approximation was superior in the presence of missing data. Based on these performance comparisons, the actual data on credit ratings of Korean corporate bonds are analyzed.

참고자료

· 없음