금융에 있어 반드시 관리해야 하는 위험 요소를 체계적으로 다루는 방법을 알려준다. 재무위험과 시장 위험, 신용 위험, 유동성 위험, 운영 위험 그리고 금융 붕괴를 예측하는 방법론을 차례로 설명하고 있으며, 이를 파이썬을 통해 실습할 수 있게 배려하고 있다.

1부는 금융 데이터에서 기본이 되는 시계열 데이터의 특성과 이를 처리하는 방법, 기본 개념을 설명한다. 시계열을 모델링할 수 있는 여러 기법을 자세하고 친절하게 소개한다. 2부에서는 본격적으로 위험 관리를 알아보는데, 위험을 ‘변동성’으로 정의한 해리 마코위츠부터 시작해서 시장 위험, 신용 위험, 유동성 위험, 운영 위험을 하나씩 살펴본다. 3부에서는 기업 지배 구조에 따른 주가 폭락의 위험을 감지하는 방법을 알아보고, 마지막으로 합성 데이터를 만드는 부분까지 소개한다.

[목 차]

1부. 위험 관리 기초

1장. 위험 관리의 기초
__위험
__수익률
__위험 관리
__주 재무 위험
__금융 붕괴
__금융 위험 관리에서의 정보 비대칭
__역선택
__도적적 해이
__결론
__참고문헌

2장 시계열 모델링 소개
__시계열 구성 요소
__추세
__계절성
__주기성
__잔차
__시계열 모델
__백색 잡음
__이동 평균 모형
__자기회귀 모델
__자기회귀 통합 이동 평균 모델
__결론
__참고문헌

3장. 딥러닝 시계열 모델링
__순환신경망
__장단기 기억
__결론
__참고문헌

2부 시장, 신용, 유동성, 운영 리스크에서의 머신러닝

4장. 머신러닝 기반 변동성 예측
__ARCH 모델
__GARCH 모델
__GJR-GARCH
__EGARCH
__서포트 벡터 회귀: GARCH
__신경망
__베이즈 접근 방법
__마르코프 체인 몬테 카를로
__메트로폴리스-헤이스팅스
__결론
__참고문헌

5장. 시장 위험 모델링
__최대 예상 손실
__분산- 공분산 기법
__과거 시뮬레이션 방법
__몬테 카를로 시뮬레이션 VaR
__잡음 제거
__최대 손실 평균
__유동성 증대 ES
__유효 비용
__결론
__참고문헌

6장. 신용 위험 추정
__신용 위험 추정
__위험 버켓팅
__로지스틱 회귀를 사용한 채무불이행 추정
__서포트 벡터 머신을 사용한 채무불이행 추정 확률
__랜덤 포레스트를 사용한 채무불이행 추정 확률
__신경망을 사용한 채무불이행 추정 확률
__딥러닝을 사용한 채무불이행 추정 확률
__결론
__참고문헌

7장. 유동성 모델링
__유동성 척도
__거래량 기반 유동성 척도
__거래 비용 기반 유동성 측정
__코윈-슐츠 스프레드
__가격 영향 기반 유동성 측정
__시장 영향 기반 유동성 측정
__가우스 혼합 모델
__가우스 혼합 코풀라 모델
__결론
__참고문헌

8장. 운영 위험 모델링
__사기 데이터에 익숙해지기
__사기 조사를 위한 지도 학습
__비용 기반 사기 조사
__절약 점수
__비용에 민감한 모델링
__베이즈 최소 위험
__사기 조사를 위한 비지도 학습 모델링
__자기 구성맵
__오토인코더
__결론
__참고문헌

3부. 기타 재무 위험 원인 모델링

9장. 기업 지배 구조 위험 측정: 주가 폭락
__주가 폭락 측정
__최소 공분산 행렬식
__최소 공분산 행렬식의 적용
__로지스틱 패널 응용
__결론
__참고문헌

10장. 금융의 합성 데이터 생성과 은닉 마르코프 모델
__합성 데이터 생성
__합성 데이터의 평가
__합성 데이터 생성
__은닉 마르코프 모델에 대한 간략한 소개
__파마-프렌치 3요소 모델과 HMM 비교
__결론
__참고문헌

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈
◆ 딥러닝 모델로 기존 시계열 애플리케이션을 검토, 비교
◆ 서포트 벡터 회귀, 신경망, 딥러닝을 사용한 위험도 측정을 위한 변동성 모델링 탐색
◆ 머신러닝 기술과 유동성 차원을 사용해 시장 위험 모델링(VaR 및 ES) 및 개선
◆ 군집화와 베이즈를 사용한 신용 위험 분석 개발 기법
◆ 가우스 혼합 모델과 코풀라 모델로 유동성 위험의 다양한 측면 포착
◆ 사기 탐지를 위한 머신러닝 모델 사용
◆ 머신러닝 모델을 사용해 주가 폭락을 예측하고 결정 요인을 식별

◈ 이 책의 대상 독자 ◈
모수적 모델에 크게 기반을 둔 현재의 금융 위험 관리 환경을 바꾸는 것을 목표로 하는 책이다. 머신러닝 모델을 기반으로 하는 매우 정확한 재무 모델이 최근 개발되면서 이러한 변화가 일어났다. 따라서 재무와 머신러닝에 대한 초기 지식이 있는 독자를 대상으로 하며, 이러한 주제를 간략하게 설명한다.
따라서 재무 위험 분석가, 재무 엔지니어, 위험 관련자, 위험 모델러, 모델 검증자, 정량적 위험 분석가, 포트폴리오 분석, 재무 그리고 데이터 과학에 관심이 있는 사람들이 읽기 적합하다.

◈ 이 책의 구성 ◈
1장, ‘리스크 관리의 기초’에서는 위험 관리의 주요 개념을 소개한다. 먼저 위험이 무엇인지 정의한 후 위험 유형(예: 시장, 신용, 운영 및 유동성)을 알아본다.
2장, ‘시계열 모델링 소개’에서는 이동 평균 모델, 자기 회귀 모델, 자기 회귀 통합 이동 평균 모델과 같은 기존 모델을 사용하는 시계열 애플리케이션을 보여준다.
3장, ‘시계열 모델링을 위한 딥러닝’에서는 시계열 모델링을 위한 딥러닝 도구를 소개한다.
4장, ‘머신러닝 기반 변동성 예측’에서는 서포트 벡터 회귀, 신경망, 딥러닝, 베이즈 접근 방식을 기반으로 하는 새로운 변동성 모델링을 다룬다. 성능 비교를 위해 기존의 ARCH, GARCH 유형의 모델도 사용한다.
5장, ‘시장 리스크 모델링’에서는 기존 시장 위험 모델, 즉 예상최대위험(VaR), 예상평균최대위험(ES)의 추정 성능을 높이는 데 사용되는 머신러닝 기반 모델에 대해 설명한다.
6장, ‘신용 위험 추정’에서는 신용 위험을 추정하는 포괄적인 머신러닝 기반 접근 방식을 소개한다.
7장, ‘유동성 모델링’에서는 가우스 혼합 모델을 사용해 위험 관리에서 간과되는 차원으로 여겨지는 유동성을 모델링한다.
8장, ‘운영 위험 모델링’에서는 회사의 내부 약점으로 인해 실패로 이어질 수 있는 운영 위험을 다룬다.
9장, ‘기업 지배 구조 리스크 측정: 주가 폭락’에서는 기업 지배 구조 위험을 모델링하는 완전히 새로운 접근 방식인 주가 폭락을 소개한다.
10장, ‘금융의 합성 데이터 생성과 은닉 마르코프 모델’에서는 다양한 재무 위험을 추정하기 위해 합성 데이터를 사용한다.

◈ 지은이의 말 ◈
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.

◈ 옮긴이의 말 ◈
이 책은 금융에서 발생하는 위기를 체계적으로 정량화하고 관리하는 방법에 머신러닝을 어떻게 적용하는지에 관한 내용을 담았다. 위험이란 전략 실행을 방해하거나 금전적으로 부정적인 영향을 끼칠 수 있는 모든 것을 의미하며, 재무 위험과 시장 위험, 신용 위험, 유동성 위험, 운영 위험, 마지막으로 금융 붕괴를 예측하는 방법론까지 상세히 설명하고 있다. 각 위험은 그 개념의 설명과 함께 파이썬을 통한 실습을 곁들이며, 전통적인 관리 방법과 머신러닝을 적용한 방법 사이의 비교를 통해 실전에 어떻게 접목할 수 있는지 잘 설명한다. 이 책을 읽고 나면 금융 재무 관리에 있어서 위험 관리를 할 수 있는 체계적인 무기를 하나 얻게 될 것이다.

추천사
”요즘 파이썬은 의심할 여지 없이 금융 분야 최고의 프로그래밍 언어다. 동시에 머신러닝은 이 산업 분야의 핵심 기술이 됐다. 압둘라 카라산이 쓴 이 책은 금융 위험 관리의 맥락에서 파이썬으로 머신러닝 능력을 훌륭하게 보여줬다. 이는 모든 금융기관에 필수적인 기능이다.”
―이브스 힐피시 박사(Dr. Yves J. Hilpisch)/ Python Quants and The AI Machine 설립자이자 CEO

“이 책은 재무 위험 분석을 위한 통계 및 머신러닝 전통에서 가져온 다양한 방법을 포괄적이고 실용적으로 제시한다. 재정 위험 분석에 통계와 머신러닝 방법을 적용하는 기법에 대한 가이드가 필요하다면 이 책을 추천한다.”
―그레이엄 길러(Graham L. Giller)/ 『Adventures in Financial Data Science』 저자

“압둘라 카라산은 머신러닝의 현대적인 고급 애플리케이션을 적용해 금융 위험 관리라는 주제를 흥미진진하게 만들었다. 이 책은 계량 금융 경제학자, 헤지펀드 매니저 그리고 정량적 위험 관리 부서의 필수 도서다.”
―맥클레인 마샬(McKlayne Marshall)/ 분석 참여 리더

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.

옮긴이 이병욱
서울과학종합대학원 디지털금융 주임교수
한국금융연수원 겸임교수
인공지능연구원(AIRI) 부사장
- 금융위원회 연구모임 위원
- 한국산업기술진흥원(KIAT) ‘규제자유특구 분과위원회’ 위원
- 과기정통부 우정사업본부 정보센터 네트워크 & 블록체인 자문위원
- 2021 금융발전유공 혁신금융부문 대통령표창

전) BNP 파리바 카디프 전무
전) 삼성생명 마케팅 개발 수석
전) 보험넷 Founder & CEO
전) LG전자 연구원

서울과학종합대학원 디지털금융 주임교수와 한국금융연수원 겸임교수를 맡고 있으며, 인공지능연구원(AIRI)의 부사장으로도 재직 중이다. 한국과학기술원(KAIST) 전산학과 계산 이론 연구실에서 공부했으며 공학을 전공한 금융 전문가로, 세계 최초의 핸드헬드-PC(Handheld-PC) 개발에 참여해 한글 윈도우 CE1.0과 2.0을 미국 마이크로소프트 본사에서 공동 개발했다.
1999년에는 전 보험사 보험료 실시간 비교 서비스를 제공하는 핀테크 전문회사 ㈜보험넷을 창업해 업계에 큰 반향을 불러일으켰다. 이후 삼성생명을 비롯한 생명 보험사 및 손해 보험사에서 CMO(마케팅 총괄 상무), CSMO(영업 및 마케팅 총괄 전무) 등을 역임하면서 혁신적인 상품과 서비스를 개발, 총괄했다.
세계 최초로 파생상품인 ELS를 기초 자산으로 한 변액 보험을 개발해 단일 보험 상품으로 5천억 원 이상 판매되는 돌풍을 일으켰고, 매일 분산 투자하는 일 분산 투자 변액 보험을 세계 최초로 개발해 상품 판매 독점권을 획득했다. 인공지능 연구원에서 머신러닝 기반의 금융 솔루션 개발에 관련된 다양한 활동을 하고 있으며, 금융위원회, 금융정보분석원 등에 다양한 자문을 하고 있다.
저서로는 『비트코인과 블록체인, 탐욕이 삼켜버린 기술』(에이콘, 2018)과 대한민국학술원이 2019 교육부 우수학술도서로 선정한 『블록체인 해설서』(에이콘, 2019)와 한국금융연수원에서 발간한 핀테크 전문 교재인 『헬로, 핀테크!』(공저, 2020), 『헬로, 핀테크-인공지능편』(2021)이 있다.