성균관대학교 퀀트응용경제학과

Department of Quantitative Applied Economics

빅데이터를 이용한 경제 실증 분석

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빅데이터를 이용한 경제실증 연구

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퀀트응용경제학과 1기 졸업생 조병구 판사 연구논문 소개
2022-01-14
퀀트응용경제학과 1기 졸업생 조병구 판사 연구논문 소개 퀀트응용경제학과 1기 졸업생인 조병구 서울서부지법 부장판사의 졸업 연구논문이 법률신문 1면에 기재되었다. 조 부장판사의 '법관인력의 구조조정' 연구논문은 2013년 도입된 법조일원화 제도에 대해 분석하였다. 해당 논문은 법조일원화 제도가 지난 10년 동안 'SKY대 쏠림 현상'만 일부 완화시켰을 뿐, 당초 목표했던 취지에는 못 미치고 있다는 결론을 도출하였다. 조 부장판사는 논문에서 계량적 분석이 가능한 데이터에 기초해, 2011년부터 2020년에 이르기까지 10년간 법관 성비의 변화, 출신 지역(고등학교)의 분포 변화, 출신 대학 및 학부 전공의 분포 변화, 임용 연륜(연령 및 법조경력)의 변화 등을 분석하였다. 조 부장판사는 논문을 통해 "제도가 도입 목적을 달성하고 있는지 확인하려면 국민이 전면적 법조일원화 이후 재판 기능에 더 만족하고 사법 신뢰가 높아졌는지 주시할 필요가 있다"며, "이를 위해서는 법조일원화 후 임용된 법관들의 재판 업무 수행의 양과 질이 전보다 좋아졌는지 살펴보고 국민의 재판 만족도가 개선됐는지 확인할 필요가 있다"고 강조하였다. 자세한 내용은 법률신문(https://www.lawtimes.co.kr/Legal-News/Legal-News-View?serial=175631)을 통해 확인할 수 있다.

퀀트응용경제학과 1기 졸업식
2021-09-03
퀀트응용경제학과 1기 졸업식 경제대학 퀀트응용경제학과의 첫 졸업식이 2021년 8월 27일(금)에 성료되었다. 2020년에 입학한 1기 원우들은 1.5년의 코스웍을 마치고 졸업을 축하하는 자리를 가졌다. 해당 자리에는 박민수 학과장 및 퀀트응용경제학과 교수진들이 참석하여 퀀트응용경제학과 첫 졸업생들의 새로운 발걸음을 응원하였다.

2021 동계 파이썬 캠프 개최
2021-01-28
2021 동계 파이썬 캠프 개최 경제대학 퀀트응용경제학과는 2020년 12월 21일(월) 부터 2021년 2월 19일(금) 까지 겨울방학 파이썬 캠프를 Part 1과 Part 2로 나누어 진행중에 있다. Part 1은 입문자를 위해 파이썬 기초를 다루는 과정과 다양한 사례를 중심으로, Part 2는 파이썬을 활용하는 심화 과정을 다루고 있으며, 각 프로그램은 학생 본인의 필요나 관심사에 따라 두 과정에서 제공되는 내용 중 배우고 싶은 부분을 선택적으로 수강 할 수 있게 구성되었다.

카카오뱅크 신진호 박사 특강 - 머신러닝을 이용한 은행의 금융사기 탐지모형
2020-11-27
'머신러닝을 이용한 은행의 금융사기 탐지모형' 퀀트응용경제학과 카카오뱅크 빅데이터파트 팀장 신진호 박사 ON/OFF-LINE 특강 개최 경제대학 퀀트응용경제학과는 지난 11월 21일(토) 카카오뱅크에서 빅데이터파트 팀장으로 재직하고 있는 신진호 박사를 초청하여 ‘머신러닝을 이용한 은행의 금융사기탐지모형’이라는 주제로 특강을 진행하였다. 퀀트응용경제학과에서 <퀀트금융> 수업을 담당하는 황수성 교수가 기획하고 경제학과 4단계 BK21 교육연구단이 공동 주최한 이번 특강에는 퀀트응용경제학과와 경제학과 대학원 학생들이 온라인과 오프라인을 통해 참여하였다. 은행 업무에서 빅데이터와 머신러닝을 활용하는 구체적인 사례들을 소개하면서 시작한 특강은 최근 Kakao 개발자 컨퍼런스에 다루어졌던 대표적인 금융 분석 사례들에 대한 소개로 이어졌다. 신진호 박사는 본인의 카카오뱅크 내 경험을 바탕으로 보이스피싱을 비롯한 금융사기가 어떻게 변화해가고 있는지 설명하고, 점점 지능화되고 있는 금융사기를 막기 위해 카카오뱅크가 빅데이터와 머신러닝 기법을 활용해서 어떻게 이상거래를 탐지하고 금융사기를 막고 있는지 설명하였다. 신용카드사, 신용평가사, 금융 공기업, 그리고 법조계에 재직하고 있는 재학생들이 금융사기에 대한 평소 관심과 현업에서의 다양한 경험을 바탕으로 폭넓게 의견을 제시하면서 질의응답 또한 매우 활발하게 진행되었다. 이번 특강을 통해 금융권 뿐만 아니라 산업 전반에 걸쳐 활용도가 높아지고 있는 빅데이터와 머신러닝 기법에 대한 재학생들의 큰 관심을 확인할 수 있었다.

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