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연세대학교 경제대학원 금융공학 석사과정진학 후 저는 확률 모형 기반 자산가격이론과 머신러닝을 활용한 리스크 분석 모델 연구를 중심으로 학업과 연구를 수행할 계획입니다.
제가 가장 깊이 있는 관심을 두고 탐구하고자 하는 연구 분야는 금융시장 내 비선형적 위험요인 분석과 자산간 상호의존성에 기반한 리스크 예측 모델링입니다.
이런 연구를 통해 시장 불안정성을 조기 진단하는 모델을 제시하고, 금융감독 및 리스크 관리 정책에 활용할 수 있는 학문적 근거를 마련하고 싶습니다.
저는 실제 시장 데이터를 기반으로 전통 모형과 머신러닝 모형의 예측 정확도를 비교 분석하고, 각 모델의 효율성과 한계를 규명하는 연구를 계획하고 있습니다.
연세대학교 경제대학원 금융공학 석사과정 졸업 후, 저는 금융리스크 분석 전문가이자 데이터 기반 금융연구자로 성장하고자 합니다.
단기적으로는 금융기관의 리스크 관리·퀀트 분석 부서에서 근무하며, 대학원에서 연구한 모형을 실제 금융 데이터에 적용해 보고 싶습니다.
수학적 모델과 데이터 해석의 융합을 통해, 시장의 복잡성을 이해하고 리스크를 제어하는 연구를 지속적으로 이어갈 것입니다.
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데이터를 해석하는 능 력은 단순한 통계기법이 아니라, 금융이론·수리 모형·프로그래밍의 융합적 이해에서 비롯되어야 한다고 생각하게 되었습니다.
특히 연세대의 금융공학 트랙은 수학·통계·컴퓨터과학을 통합적으로 다루며, 실제 금융시장 데이터를 기반으로 연구할 수 있는 시스템이 잘 구축되어 있습니다.
단순히 이론을 학습하는 것을 넘어, 실제 시장 데이터를 다루며 모델을 검증하는 실증연구가 활발히 이루어지고 있기 때문입니다.
연세대학교 경제대학원 금융공학 석사과정진학 후 저는 확률 모형 기반 자산가격이론과 머신러닝을 활용한 리스크 분석 모델 연구를 중심으로 학업과 연구를 수행할 계획입니다.
실무에서 경험했던 금융 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해, 이론적 토대를 강화하고 정량적 방법론을 체계적으로 학습하고자 합니다.
우선 이론적 기반을 다지기 위해 '확률 과 정론', '금융수학', '계량경제학', '파생상품 이론', '리스크 관리 모형'을 집중 수강할 계획입니다.
또한 계량경제학과목에서는 금융시 계열의 특성을 고려한 GARCH 모형, VAR 모형, 코인티그레이션 분석 등을 학습하여, 금융 데이터의 비정상성과 변동성을 통계적으로 해석하는 역량을 강화하겠습니다.
연세대 금융공학과정에서 활용되는 Python, R, MATLAB을 적극적으로 익히고, 금융 데이터베이스(Bloom berg, Datastream, KRX 등)를 활용하여 실제 시장 데이터를 분석할 예정입니다.
예를 들어, 머신러닝 기반의 자산가격 예측 모델을 구현하거나, 비정형 데이터(뉴스텍스트, 소셜미디어 감성지수 등)를 활용해 금융시장 심리를 정량화하는 연구를 수행하고자 합니다.
제가 구상하고 있는 구체적인 연구 주제는 "머신 러닝을 활용한 다자산 포트폴리오 리스크 관리 모델의 개발"입니다.
제가 가장 깊이 있는 관심을 두고 탐구하고자 하는 연구 분야는 금융시장 내 비선형적 위험요인 분석과 자산간 상호의존성에 기반한 리스크 예측 모델링입니다.
EVT를 통해 극단적 손실분포의 꼬리 부분을 정량적으로 분석하고, Copula를 활용해 자산간의 종속성을 비선형적으로 표현함으로써, 금융시장의 극단적 리스크를 예측하는 고도화된 모델을 제시할 계획입니다.
저는 실제 시장 데이터를 기반으로 전통 모형과 머신러닝 모형의 예측 정확도를 비교 분석하고, 각 모델의 효율성과 한계를 규명하는 연구를 계획하고 있습니다.
단기적으로는 금융기관의 리스크 관리·퀀트 분석 부서에서 근무하며, 대학원에서 연구한 모형을 실제 금융 데이터에 적용해 보고 싶습니다.
중기적으로는 국내외 학술지에 연구논문을 발표하며, 머신러닝 기반 리스크 분석 모델의 학문적 기여도를 높이고 싶습니다.
예를 들어, 금융 데이터의 시계열 구조를 해석하는 LSTM 기반 모델과 확률과정 이론을 결합해, 데이터 학습과 확률적 해석을 동시에 수행하는 하이브리드 모델을 제시하고자 합니 다. |
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2025.11.03
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