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미국 모기지 대출의 인종차별성에 대한 랜덤 포리스트 분석 = A study on discrimination in mortgage lending in the United States: A revisit by random forest method
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학술지명
한국데이터정보과학회지(Journal of the Korean data & information science society)
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2019
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Korean
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KCI우수등재
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261-270(10쪽)
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In the 1990s, there were many empirical analyses and debates surrounding the existence of racial discrimination in home mortgage lending in the United States. In particular, FRB Boston, a financial supervisory authority, analyzed 1990 HMDA data using a logit model by supplementing the credit information collected by itself, and found that racial discrimination existed in bank lending decisions. This study raises the problem that the traditional regression method only cares about the coefficient magnitude and statistical significance of the race variable, but does not verify how important the factor of race is in the loan decision than the other factors. Therefore, this study uses the method of evaluating the importance of variables in the random forest technique, one of the core methodologies of machine learning, to measure how important race variable plays in determining the success of the loan. Estimation results show that in the logit estimation, race variable is statistically significant at the 0.1% level, but in the variable importance measures by the random forest technique, it is found that the importance of race variable is lower than medium. This is in contrast to the racial discrimination in mortgage lending that the previous studies claim.
더보기1990년대 미국에서는 주택 모기지 대출에 인종차별이 존재하는지를 둘러싸고 많은 실증분석과 논쟁이 전개되었다. 특히 FRB 보스턴은 금융감독 당국으로서 1990년 HMDA 데이터에 자체 수집한 신용관련 정보 등을 보완하여 로짓 모형으로 분석한 결과, 은행의 대출 결정에 인종적 차별이 존재한다고 밝혔다. 본 연구는 이러한 전통적 회귀분석 방법이 인종 변수의 계수 크기와 통계적 유의성만을 검증하는 것일 뿐, 대출 결정에서 인종이라는 요소가 다른 요소들에 비해 얼마나 중요한 역할을 하는지를 검증하는 것은 아니라는 문제점을 제기한다. 이러한 문제의식 하에서 본 연구는 머신러닝의 핵심 방법론 중의 하나인 랜덤 포리스트 기법에서 변수의 중요성을 평가하는 방법을 사용하여 과연 인종 변수가 대출의 성공을 결정하는 데 얼마만큼 중요한 역할을 하는지 평가한다. 분석 결과, 로짓 모형에서는 인종 변수가 0.1% 수준에서 유의함에도 불구하고, 랜덤 포리스트의 중요성 평가에서는 중간보다 낮은 중요도를 가진 것으로 나오는 등 기존 연구들이 주장한 인종차별성을 반박하는 결과를 얻었다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.18 | 1.18 | 1.07 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.01 | 0.91 | 0.911 | 0.35 |
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