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초록
로지스틱회귀분석은 고객관계관리나 신용위험관리 등의 분야에서 많이 사용되는 기법인데, 이러한 분야에서의 로지스틱회귀모형에는 연관성이 높은 설명변수들이 다수 포함되어 다중공선성의 문제를 유발하는 경우가 있다. 다중공선성이 존재하는 상황에서 최우추정량은 심각한 결함을 갖는다는 사실은 잘 알려졌다. 이 문제를 해결하기 위하여 로지스틱주성분회귀를 연구하되, 분석상의 주요 과정인 주성분 선정을 위한 방법을 새롭게 제안하였다. 추정량의 분산을 최소가 되게 하는 상태지수 값을 측정하고, 이 값에 영향을 미치는 주요 요인들을 컨조인트분석에 의해 파악하여 주성분 선정기준을 결정하는 모형을 구축하였다. 제안된 방법은 다중공선성 문제를 적절히 해결하면서도 모형의 적합성을 향상시킨다는 사실이 모의실험을 통하여 확인되었다.
키워드
고객관계관리; 신용위험관리; 다중공선성; 로지스틱주성분회귀; 컨조인트분석.; Customer relationship management; credit riskmanagement; multicollinearity; logistic principal componentsregression; conjoint analysis.
- 제목
- 로지스틱모형에서의 주성분회귀
- 제목 (타언어)
- Principal Components Regression in Logistic Model
- 저자
- 김부용; 강명욱
- 발행일
- 2008-08
- 저널명
- 응용통계연구
- 권
- 21
- 호
- 4
- 페이지
- 571 ~ 580