시스템적 리스크 (Systemic Risk)란? 시스템적 리스크는 기업차원의 사건이 심각한 불안정을 촉발하거나, 전체 산업이나 경제를 붕괴시킬 만한 심각성을 지닌 리스크를 말한다. 시스템적 리스크는 자본 제공자(예금자, 투자자, 자본시장)가 자본 이용자 (은행, 차입자, 차입투자자)에 대한 신뢰를 잃게 되어 금융 시스템이 크게 붕괴될 때 발생할 수 있다. 대표적인 시스템적 리스크는 2008년 미국에서 발생한 금융위기를 예로 들 수 있다. 그렇다면 시스템적 사이버리스크(Systemic Cyber Risk)는 무엇인가? 시스템적 사이버리스크에 대한 정의는 굉장히 추상적이나, 세계경제포럼 (World Economic Forum, WEF)에서는 시스템적 사이버리스크를 아래와 같이 정의하고 있다. Systemic..
시나리오 분석이란? 시나리오 분석은 운영 위험 이벤트의 잠재적 발생을 식별하고 측정하는데 사용되는 평가방법으로, 타당한 운영 손실의 가능성과 영향력에 대한 합리적인 평가를 도출하도록 설계가 되어 있다. 시나리오의 정확한 정의는 다음과 같다. Plausible descriptions of how the future may develop based on a coherent and internally consistent set of assumptions (Nakicenovic and Swart 2000). 시나리오 분석의 시사점은? 먼저, 시나리오는 발생 가능할법한 시나리오와 발생 가능성이 낮은 최악의 사건들에 대해서 모두 테스트를 할 수 있다. 각각의 사건들에 대해서 주요 요인들을 분석한 후, 컴퓨터 시뮬레..
최근 금융 환경 변화 1. 파생상품 시장의 성장 2. 자산의 유동화 3. 레버리지와 상품 구조의 복잡성 시장실패의 세 가지 유형 1. 시장에 독점력이 존재하는 경우 : 공급을 제한하여 가격을 올림으로써 시장을 왜곡시킬 수 있기 때문 2. 부정적 외부효과가 존재하는 경우 : 특정 거래자의 행동이 다른 거래자에게 부정적인 영향을 미치지만 그에 대한 비용은 지불하지 않을 때 3. 정보의 불균형이 존재할 때 규제 자본의 구성요소와 제약조건 제 1종 자본 - 자본금, 자본 잉여금, 이익 잉여금, 연결자 회사의 외부주주 지분, 신종자본 증권 - 영업권 (goodwill)은 1종 자본에서 차감 제 2종 자본 - 재평가 적립금, 대손 충당금, 후순위채(만기 5년 이상), 우선주 - 2종 자본은 1종 자본의 100%로 ..
금융회사가 제조회사와 비교하여 높은 레버리지를 유지하는 이유는? 1. 자산으로부터의 수익과, 부채로부터의 비용이 대체로 금리와 연계되어 있어 매우 밀접하게 움직인다. 상관성이 높기 때문에 듀레이션을 이용하여 자산과 부채를 함께 관리하기가 상대적으로 용이하다. 2. 부채 사용에 따른 이자금액은 비용으로 처리되어 세금감소효과를 유발한다. 3. 예수부채는 매우 높은 유동성을 가지므로 예금주는 낮은 이자율을 기꺼이 수용한다. 4. 은행이 채무불이행하더라도 예금주는 예금자 보호제도에 의해 보호된다. 서명:리스크 관리 저자: 윤평식 출판사: 탐진 출판년도: 2016 ISBN: 9788955404500
Confusion Matrix (혼동행렬) - 학습을 통한 예측성능을 측정하기 위해 예측값과 실제값을 비교하기 위한 표 예측한 양성 값 예측한 음성 값 실제 양성 값 TP (True Positive) FN (False Negative) 실제 음성 값 FP (False Positive) TP (True Positive) error rate (오차율) - $\frac{FN+FP}{Total}$ accuracy (정확도) - $\frac{TP + TN}{Total}$ Precision (정밀도) - 모델이 양성이라고 분류한 것들 중, 실제 값이 양성인 비율 - 모델이 정확하게 양성으로 예측했는지를 나타내는 지표 - 거짓양성 (FP)를 최소화하는데 초점을 맞춘다. - $\frac{TP}{TP + FP}$ Rec..
https://arxiv.org/pdf/2006.11239.pdf https://process-mining.tistory.com/188 Denoising Diffusion Probabilistic Models 논문 리뷰 (DDPM 설명, DDPM 증명) Denoising diffusion probabilistic models (DDPM)은 diffusion model을 활용한 image generative model을 제시한 논문으로, 기존의 diffusion model의 loss term과 parameter estimation 과정을 더 학습이 잘 되는 방향으로 발전시킨 process-mining.tistory.com https://developers-shack.tistory.com/8 [논문공부] D..
CIFAR-C dataset 다운받기 mkdir -p ./data/cifar curl -O https://zenodo.org/record/2535967/files/CIFAR-10-C.tar curl -O https://zenodo.org/record/3555552/files/CIFAR-100-C.tar tar -xvf CIFAR-100-C.tar -C data/cifar/ tar -xvf CIFAR-10-C.tar -C data/cifar/ IMAGENET-C dataset 다운받기 mkdir -p ./data/imagenet/imagenet-c curl -O https://zenodo.org/record/2235448/files/blur.tar curl -O https://zenodo.org/recor..
문제상황 FID score값 계산을 위해 데이터간의 covmean을 구하는 과정에서 다음과 같은 오류가 발생하였다. 소스코드와 오류코드는 다음과 같다. from scipy import linalg covmean = sqrtm(sigma1.dot(sigma2)) 각각의 sigma 값은 np.cov함수를 통해 구하였다. 해결책 : np.matrix 해결책은 간단했다.. np.matrix함수를 사용하면 된다. from scipy import linalg sigma_1 = np.matrix(sigma1) sigma_2 = np.matrix(sigma2) covmean = sqrtm(sigma1.dot(sigma2))
tf.gather : 슬라이싱 인덱스에 따라 params 축에서 슬라이스를 수집하는 함수이다. a라는 배열에서 t라는 인덱스의 값만을 추출하고자 할 때 사용한다. a = np.array([1,2,3,4,5]) t = np.array([0,2,4]) result = tf.gather(a,t) print(result) # tf.Tensor([1 3 5], shape=(3,), dtype=int64)
