권태연 교수
- 학위
- Ph.D. in Statistics, Harvard University, Cambridge, MA, USA
- 담당분야
- 파이낸스어낼리틱스, 금융프로그래밍, 통계학
- 이메일
- tykwon@hufs.ac.kr
- 연구실
- 인문경상관 319호
세부내용
Personal Website
https://sites.google.com/hufs.ac.kr/taeyeonkwon
Field of Study
- Financial Data Analysis; Statistical Inference in Big Data; Machine Learning; Explainable AI; Bayesian Inference; Imputation
Education
- Ph.D. in Statistics, Harvard University, Cambridge, MA, U.S.A.
- 통계학석사, 고려대학교 통계학과 (대한민국, 서울)
- 경제학사, 고려대학교 통계학과 (대한민국, 서울)
Courses
- 금융데이터 어낼리틱스 (대학원)
- 파이낸스 어낼리틱스 (학부)
- 고급 비즈니스 어낼리틱스 실습 (학부)
- 금융프로그래밍 (학부)
- 경영통계학 (학부)
Major Career
- 교수·부교수·조교수, 한국외국어대학교 국제금융학과
- 연구교수, 고려대학교 경제연구소/통계연구소
- 책임연구원, 삼성생명 금융연구소
- 책임, 삼성생명 자산운용본부
Research Projects
- 한국연구재단(NRF)·과학기술정보통신부(MSIT) 중견연구 — 설명가능성을 위한 머신러닝 기법의 통계적 개선 및 적용분야 확장 연구
- 한국연구재단(NRF)·과학기술정보통신부(MSIT) 기본연구 — 불확실성 수량화 기반 추론·모델링을 위한 머신러닝의 통계적 확장 연구: 통계적 머신러닝
- 한국연구재단(NRF)·과학기술정보통신부(MSIT) 생애첫연구 — 금융자료 분석을 위한 베이지안·Sequential·Filtering 방법 연구
- 국가데이터처(통계청) 정책연구/컨설팅 — 가구유형 및 가구원수별 추계가구 작성방법 개선방안 연구 / 저작권통계 품질개선 컨설팅 연구 / 재활용가능자원가격조사 품질개선 컨설팅 연구
Selected Publications
- Sequential projection of headship-based household composition ratios. Journal of Forecasting (2026), 1–18. (with Jeon)
- Feature importance in linear models with ensemble machine learning: A study of the Fama–French five-factor model. Finance Research Letters (2025), 71, 106406.
- Ensemble with divisive bagging for feature selection in big data. Computational Economics (2024), 66(2), 1321–1354. (with Park)
- A new double hot-deck imputation method for missing values under boundary conditions. Survey Methodology (2020), 46(1), 121–139. (with Park)
- Variable-based missing mechanism for an incomplete contingency table with unit missingness. Statistics and Probability Letters (2019), 146, 90–96. (with Jeon and Park)
- Particle filtering of volatility dynamics for KOSPI200 and its sequential prediction. Journal of Forecasting (2018), 37(7), 720–728.
- Industry-specific defaults. Journal of Empirical Finance (2018), 45, 45–58. (with Lee)
- Correlated structural credit risk model with random coefficients and its Bayesian estimation using stock and credit market information. Journal of Risk Model Validation (2016), 10(3), 21–48.
- A new multiple imputation method for bounded missing values. Statistics and Probability Letters (2015), 107, 204–209. (with Park)