경제학과 BK21 강연찬 원우, 최상위 SSCI 학술지 게재

▲ (왼쪽부터) 강연찬 석사과정생, 류두진 교수, Robert Webb 교수

본교 경제학과의 BK21 FOUR '디지털시대 한국경제의 건전성장을 주도하는 창의인재양성 교육연구단'(단장: 김성현 경제대학장)의 강연찬 석사과정생(지도교수: 경제학과 류두진 교수)이 「How well do machine learning models in finance work?」 논문을 제1저자로 집필하여, Business/Finance 분야 최상위 4% SSCI 학술지인 Financial Innovation(IF=7.2)에 게재하였다. 강연찬 원우는 인하대 공과대학 재학시절, 본교 경제대학 Global Finance Research Center(GFRC 센터장 류두진 교수)의 글로벌 융복합 국가연구개발사업에 학부연구생으로 참여한 것을 계기로, 본교 경제학과 대학원에 진학하여, 이공학과 금융경제학의 다학제간 융합 연구를 수행해 왔다.

이번 논문은 GFRC 해외자문위원인 University of Virgina의 Robert Webb 연구석좌 교수와 공동연구로 작성되었다. 연구팀은 최근 20년간 KOSPI·KOSDAQ 상장사 3,616개를 대상으로 80개 기업 특성과 10개 거시경제 변수를 포함한 금융 빅데이터를 분석하고, 다양한 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 비교한 결과, Random Forest와 XGBoost 등 트리 기반 모형이 복잡한 딥러닝보다 예측력이 높고 ‘36개월 모멘텀’이 수익률을 좌우하는 핵심 요인임을 규명했다. PFI, SHAP, LIME, PDP, ICE, ALE 등 ‘설명가능한(Explainable)’ AI 기법을 결합해 국내 주식시장의 가격결정 메커니즘을 시각적으로 제시함으로써, 시계열 자료가 짧고 변동성이 큰 신흥시장 환경에서 어떤 기계학습 모형을 선택하고 어떤 위험요인(risk factor)을 중점적으로 고려해야 하는지에 대한 실무·정책적 함의를 제공한다.

논문의 게재 정보는 다음과 같다.

※ 논문명: How well do machine learning models in finance work?

※ 저널: Financial Innovation

※ 저자명: 제1저자 Kang, Y.(강연찬), 교신저자 Ryu, D.(류두진), 공동저자 Webb, R.I.

※ DOI: https://doi.org/10.1186/s40854-025-00870-0