7월 16일부터 18일까지 열린 2026 AQFC에서 송재민 박사과정생, Nguyen Thi Thu Thuy 석사과정생이 발표하였습니다

📍발표1: Within- and Cross-Factor Predictability in Characteristic-Based Latent Factor Returns(송재민)

 - 기업특성으로 만든 포트폴리오에서 잠재요인을 추출하고, 각 요인의 과거 수익과 다른 요인의 움직임이 미래 수익을 예측하는지 분석.

 - 미국 주식 자료를 사용하며, 1979년 7월–1989년 12월은 초기 추정에, 1990년 1월–2019년 12월은 표본 외 평가에 활용, 평가기간에는 월평균 1,066개, 총 4,381개 주식이 포함.

 - 55개 특성 기반 포트폴리오에 공분산 정보를 반영한 결과, 12개월 신호 전략은 기존 모멘텀 전략보다 높은 위험 대비 성과와 유의한 초과수익 실현.

 - 기존에 따로 연구되던 잠재요인 추출과 요인 타이밍을 연결하고, 예측관계를 ‘자기 요인의 예측’과 ‘다른 요인으로부터의 예측’으로 분해.

 - 예측구조를 다시 기업특성과 연결함으로써, 성과가 소수 요인이 아니라 여러 요인 사이의 폭넓은 관계에서 발생한다는 경제적 메커니즘을 제시.

📍발표2: A Comprehensive Survey of AI in Credit Risk Management(Thuy)

 - 신용위험 관리의 세 단계 전반에서 인공지능이 어떻게 활용되는지를 체계적으로 정리한 survey 연구.

 - 저자들이 파악한 범위에서 신용위험 관리의 전체 과정을 포괄적으로 다룬 선도적인 종합 문헌연구를 제시.

 - AI 방법론을 분류하고, 각 방법이 신용위험 관리의 어떤 문제를 해결하는 데 적합한지 명확히 연결.

 - 모델별 해석 가능성, 예측 정확도 및 확장성의 장단점을 비교하여 실무적 선택 기준과 향후 연구 방향을 제시.