Abstract

1990년대 미국에서는 주택 모기지 대출에 인종차별이 존재하는지를 둘러싸고 많은 실증분석과 논쟁이 전개되었다. 특히 FRB 보스턴은 금융감독 당국으로서 1990년 HMDA 데이터에 자체 수집한 신용관련 정보 등을 보완하여 로짓 모형으로 분석한 결과, 은행의 대출 결정에 인종적 차별이 존재한다고 밝혔다. 본 연구는 이러한 전통적 회귀분석 방법이 인종 변수의 계수 크기와 통계적 유의성만을 검증하는 것일 뿐, 대출 결정에서 인종이라는 요소가 다른 요소들에 비해 얼마나 중요한 역할을 하는지를 검증하는 것은 아니라는 문제점을 제기한다. 이러한 문제의식 하에서 본 연구는 머신러닝의 핵심 방법론 중의 하나인 랜덤 포리스트 기법에서 변수의 중요성을 평가하는 방법을 사용하여 과연 인종변수가 대출의 성공을 결정하는 데 얼마만큼 중요한 역할을 하는지 평가한다. 분석 결과, 로짓 모형에서는 인종 변수가 0.1% 수준에서 유의함에도 불구하고, 랜덤 포리스트의 중요성 평가에서는 중간보다 낮은 중요도를 가진 것으로 나오는 등 기존 연구들이 주장한 인종차별성을 반박하는 결과를 얻었다.

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