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이름:압둘라 카라산 (Abdullah Karasan)

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2023년 3월 <파이썬 머신러닝을 이용한 금융 리스크 관리>

압둘라 카라산(Abdullah Karasan)

독일 베를린에서 태어났다. 경제학과 경영학을 공부한 후 미국 앤아버 미시간대학교(University of Michigan - Ann Arbor)에서 응용 경제학 석사 학위를, 터키 앙카라에 있는 중동 공과대학교에서 금융 수학 박사 학위를 취득했다. 전직 터키 재무부 직원이며 현재 매그니마인드(Magnimind)에서 수석 데이터 과학자로, 미국 볼티모어에 있는 메릴랜드대학교(University of Maryland)에서 강사로 일하고 있다. 또한 금융 데이터 과학 분야에서 여러 논문을 발표했다.  

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저자의 말

<파이썬 머신러닝을 이용한 금융 리스크 관리> - 2023년 3월  더보기

재무 모델링 분야는 여러 성공적인 업적과 함께 오랜 역사도 갖고 있지만 그와 동시에 모델의 유연성이 부족한 점과 포괄성이 없다는 이유로 맹렬한 비판을 받아왔다. 2007년~2008년의 금융 위기는 이러한 논쟁을 부추겼을 뿐만 아니라 금융 모델링 분야에서의 혁신과 다양한 접근 방식을 위한 길을 열었다. 물론 금융에서 AI 응용의 성장을 촉진한 유일한 동기가 금융 위기인 것은 아니다. 데이터 가용성과 연산 성능 향상이라는 두 가지의 다른 이유가 금융 분야에서 AI를 채택하는 데 박차를 가했으며 1990년대부터 이 분야에 대한 연구가 강화됐다. 금융안정위원회(2017)는 이 사실의 타당성을 다음과 같이 강조한다. "이러한 사용례의 채택은 기술 발전, 금융 부문 데이터, 인프라의 가용성과 같은 공급 요인과 수익성 요구, 다른 회사와의 경쟁, 금융 규제와 같은 수요 요인에 의해 주도됐다." 재무 모델링의 하위 부문인 재무 위험 관리도 의사결정 프로세스에서 AI의 역할이 점점 더 커짐에 따라 AI를 채택하고 발전해왔다. 보스트롬(Bostrom)(2014)은 그의 저서에서 인류 역사의 두 가지 중요한 혁명, 즉 농업 혁명과 산업 혁명을 언급했다. 이 두 가지는 매우 심오한 영향을 미쳤는데, 만약 세 번째 혁명이 비슷한 규모로 일어난다면 2주만에 세계 경제 규모를 두 배로 늘릴 수 있다. 더욱 놀라운 건 3차 혁명이 AI에 의해 이뤄진다면 그 영향은 훨씬 더 깊을 것이라는 점이다. 따라서 빅데이터를 사용하며 위험 프로세스의 복잡한 구조를 이해하고, 전례 없는 규모로 재무 위험 관리를 형성하는 AI 응용에 대한 기대치는 하늘을 찌를 정도로 높다. 이 연구는 재무 모델의 예측과 측정 성능을 향상시킬 수 있도록 금융에서 머신러닝 기반 애플리케이션에 대한 공백을 채우는 것을 목표로 한다. 모수적 모델은 낮은 분산과 높은 편향 문제로 어려움을 겪는다. 유연성을 갖춘 머신러닝 모델은 이 문제를 해결할 수 있다. 또한 금융의 일반적인 문제는 변화하는 데이터 분포가 항상 모델 결과의 신뢰성에 위협을 준다는 것인데, 머신러닝 모델은 모델이 더 잘 적합화되는 방식으로 변화하는 패턴에 스스로 적응할 수 있다. 따라서 금융 분야에서 적용 가능한 머신러닝 모델에 대한 수요는 매우 높으며, 이 책은 재무 위험 관리에 완전히 새로운 머신러닝 기반 모델링 접근 방식을 다룬다는 점에서 다른 서적과 구분된다.

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