AI Financial Economics (M.A.)

AI금융전공

AI금융전공의 교육목표는 전통적인 경제학 방법론과 AI 분석방법을 활용하여 금융시장 관련 주제를 분석할 수 있는 인재양성에 있다. 금융시장 관련(투자전략, 자산배분, 위험관리 등), 금융정책 관련(빅데이터를 활용한 통화정책 전달경로 개발, 통화정책 효과 극대화를 위한 경제 감성 활용 등), 금융감독 관련(위기 조기 경보 및 선제적인 정책 개발 등) 주제를 공부한다. 전통적인 시계열 방법론 외에, 자연어의 임베딩 구현 및 활용, 경제변수의 딥러닝 레이어 구축 및 정책 활용, 네트워크모형(geometric deep learning)을 활용하여 금융시장 분석, 금융정책 전달경로 및 위기경로 등을 구현할 수 있는 인재를 양성한다.

이수과목		학점
기초필수과목	AI금융을 위한 경제학 기초, AI금융, 경제시계열분석	9학점
전공 선택과목		18학점
총 이수 학점		27학점 이상

□ 커리큘럼

1. 본 학과 교과과목 중에서 27학점 이상 취득하여야 한다.
2. 석사학위 과정의 필수과목은 다음과 같다.
AI금융을 위한 경제학 기초, AI금융, 경제시계열분석

□ 자격시험

석사학위과정 종합시험에 합격하여야 한다. 석사학위 종합시험은 AI금융을 위한 경제학 기초와 AI금융 2과목에 대하여 시행한다. (단, 과목 수강 시 B+이상의 학점을 받으면 면제됨)

□ 논문

석사학위 논문을 작성하여 심사위원회의 심사에 통과하거나, 다음의 논문대체요건을 만족하여야 한다.

□ 논문대체요건

1. 석사학위 논문대체 실적은 다음 중 하나여야 한다.
① 한국연구재단 등재후보 이상의 학술지에 논문 게재. 단, 주저자 혹은 교신저자여야 함.
② 학술보고서 제출. 단 계획서를 미리 제출하여 지도교수 및 학과장의 승인을 받아야 함.
2. 제출된 석사학위 논문대체 실적은 학과장이 추천한 3인 이상의 심사위원으로 구성된 심사위원회의 심의를 거친다.
3. 그 외의 사항은 대학원 학칙에 따른다.

AI 금융 전공 FAQ

Q: AI금융 전공 소개에 대해 부탁드립니다.

AI금융 교육목표는 AI 분석방법을 활용하여 금융시장 관련 주제를 분석할 수 있는 인재양성에 있습니다. 금융시장 관련 투자전략, 자산배분, 위험관리 등), 금융정책 관련 빅데이터를 활용한 통화정책 전달경로 개발, 통화정책 효과 극대화를 위한 경제 감성 활용 등), 금융감독 관련 위기 조기 경보 및 선제적인 정책 개발 등) 주제를 다루게 됩니다.

Q: 입학전에 뭘 공부하고 오면 좋을까요?

필수: 거시경제 기초, 파이썬 기초(numpy , pandas, subclassing), 통계학/계량경제학 기초
권장: 선형대수학 기초개념, 계량(시계열)

Q: 전공 연구 분야는 주로 어떻게 되나요?

전통적인 시계열 방법론을 보완할 수 있는 자연어의 임베딩 구현 및 활용, 경제 변수의 딥러닝 레이어 구축 및 정책 활용, 네트워크모형 (geometric deep을 활용하여 금융시장 분석, 금융정책 전달경로 및 위기경로 등의 주제를 공부할 수 있습니다.
키워드로 요약하면: ESG index, Financial Factor Model, Financial Graph Neural Network, Financial Market Sentiment, Financial Natural Language Processing, Geometric Deep Learning, Strategic Asset Allocation
→ AIFinLab 을 보시면 현재 진행중인 연구주제를 보실 수 있습니다.

Q: AI금융 커리큘럼은 어떻게 구성되어 있나요?

AI금융은 본 학과 교과과목 중에서 27학점 이상 취득하여야 합니다.
필수과목은 AI금융을 위한 경제학 기초, AI금융, 경제시계열분석입니다.
권장과목은 딥러닝 네트워크를 활용한 금융시장 분석 등이 있습니다.

Q: 권장되는 과목 이수는 어떻게 되나요?

Q: 연구 공간이 따로 제공되나요?

- 학기 초 자리배정을 통해 (대학원생)연구실이 배정됩니다.

Q: 장학금 사정은 어떤가요?

- 대부분의 학생들이 수업/연구 조교를 통해 전액/반액 장학금을 받습니다.
- 교수님들과 공동연구를 진행할 경우 RA연구비가 가능합니다.
- 해외/국내에서 학술발표할 경우 competition-based 보조금을 받을 수 있습니다.

AI Finance Major

The educational goal of the AI Finance major is to cultivate professionals who can analyze finance-related topics by combining traditional economic methodologies with AI-based analytical methods. The program covers finance-related topics such as investment strategies, asset allocation, and risk management; financial policy issues such as developing monetary policy transmission channels using big data and utilizing economic sentiment to maximize policy effectiveness; and financial supervision topics such as early warning systems for crises and proactive policy development. In addition to traditional time-series methodologies, the program trains students in natural language embedding and its applications, deep learning layers for economic variables and their policy applications, and network models such as geometric deep learning for analyzing financial markets, policy transmission channels, and crisis propagation.

Course Requirements		Credits
Basic Required Courses	Foundations of Economics for AI Finance, AI Finance, Economic Time Series Analysis	9 Credits
Major Elective Courses		18 Credits
Total Required Credits		27 Credits or more

□ Curriculum

1. Students must complete at least 27 credits from the courses offered by the department.
2. The required courses for the master's program are as follows.
Foundations of Economics for AI Finance, AI Finance, Economic Time Series Analysis

□ Qualification Examination

Students must pass the master's comprehensive examination. The examination is administered in two subjects: Foundations of Economics for AI Finance and AI Finance. (However, it is waived if the student receives a grade of B+ or higher in the relevant course.)

□ Thesis

Students must either write a master's thesis and pass the review by the examination committee, or satisfy one of the following alternative requirements.

□ Alternative to Thesis

1. The alternative achievement for the master's thesis must be one of the following.
① Publication of a paper in a journal indexed at least as an NRF candidate journal. The student must be the first author or corresponding author.
② Submission of an academic report. In this case, the proposal must be submitted in advance and approved by the academic advisor and the department chair.
2. The submitted alternative achievement is reviewed by an examination committee composed of at least three members recommended by the department chair.
3. All other matters are governed by the Graduate School regulations.

AI Finance FAQ

Q: Could you introduce the AI Finance major?

The educational objective of AI Finance is to cultivate professionals who can analyze finance-related topics using AI-based analytical methods. Topics include financial market issues such as investment strategies, asset allocation, and risk management; financial policy issues such as developing monetary policy transmission channels using big data and using economic sentiment to maximize policy effects; and financial supervision issues such as early crisis warning and proactive policy development.

Q: What should I study before entering the program?

Required: basics of macroeconomics, basics of Python (numpy, pandas, subclassing), and basics of statistics/econometrics
Recommended: basic concepts of linear algebra, econometrics (time series)

Q: What are the main research areas in this major?

Students can study topics such as the implementation and use of natural language embeddings to complement traditional time-series methodologies, building deep learning layers for economic variables and using them for policy applications, and using network models (geometric deep learning) to analyze financial markets, financial policy transmission channels, and crisis pathways.
In keywords: ESG index, Financial Factor Model, Financial Graph Neural Network, Financial Market Sentiment, Financial Natural Language Processing, Geometric Deep Learning, Strategic Asset Allocation
→ AIFinLab provides information on the research topics currently in progress.

Q: How is the AI Finance curriculum structured?

Students in AI Finance must complete at least 27 credits from the department’s courses.
The required courses are Foundations of Economics for AI Finance, AI Finance, and Economic Time Series Analysis.
Recommended courses include subjects such as financial market analysis using deep learning networks.

Q: What courses are recommended to take?

Q: Is research space provided?

- Shared graduate student office space is assigned at the beginning of each semester.

Q: What is the scholarship situation like?

- Most students receive full or half tuition scholarships through teaching/research assistantships.
- RA research funding may be available when conducting joint research with faculty members.
- Competition-based grants may be available for presenting papers at domestic or international conferences.