UNIST 금융공학연구실에서는 개인 또는 기관의 재무설계(financial planning)를 위한 데이터 기반의 정량적인 기법들을 연구하고 개발합니다. 연구 분야는 크게 다음 세 가지로 구분될 수 있습니다.
1. 투자자(고객) 분석
- 재무설계를 위해서는 투자자(고객)의 상황 및 니즈를 정확하게 이해하는 것이 중요합니다. 투자자와 관련된 금융 데이터(예: 급여 기록, 은행 계좌 입출금내역, 신용카드 사용내역)와 비금융 데이터(예: 직업, 가족관계, 건강검진 기록)를 분석하여 맞춤형 재무설계를 위한 주요 요소들을 파악합니다.(예: 재무목표, 위험회피성향, 제약조건
- 관련 기법: 데이터 사이언스; 통계학
2. 시장 분석
- 주식, 채권 등 금융자산을 포함해 상품, 데이터 등 비금융자산의 동적 특성을 분석하고 연구합니다.
- 관련 기법: 계량경제학; 확률과정; 기계학습 (패턴인식)
3. 의사결정 최적화
- 고객 정보와 시장 분석을 바탕으로 최적의 맞춤형 재무설계를 찾습니다. 특히 불확실성 하에서 다기간에 걸친 의사결정 문제를 주로 다룹니다.
- 관련 기법: 최적화; 기계학습 (강화학습)
UNIST Financial Engineering Laboratory aim to identify various problems associated with finance industry and solve them via quantitative methods. Our research areas include:
- Customized financial planning for individuals/institutions: use ML/AI techniques to analyze clients, and use mathematical optimization or reinforcement learning techniques to derive optimal financial plans
- Analyzing and modeling financial markets: use probabilistic models, ML/AI techniques to analyze and model financial assets such as equities, bonds, real estates, commodities, or data.