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FinLoRA (2024) 논문 리뷰 FinLoRA의 논문 제목은 FinLoRA: Finetuning Quantized Financial Large Language Models Using Low-Rank Adaptation다. (링크) 저자는 Dannong Wang, Daniel Kim, Bo Jin, Xingjian Zhao, Tianfan Fu, Steve Yang, Xiao-Yang Liu다. FinLoRA는 금융 분야에서 파인 튜닝을 어떻게 적용하는지 찾다가 발견한 논문이다. 비슷한 제목의 FinLoRA: Benchmarking LoRA Methods for Fine-Tuning LLMs on Financial Datasets라는 논문이 있는데 (논문 링크, Github 링크), 제목에서 알 수 듯이 금융 분야의 벤치마크를 따르는 .. 2025. 8. 12.
화폐금융론과 국제경제론 간단히 몇 가지 정리 화폐금융론과 국제경제론은 각각 두꺼운 책이 한 권 분량인 거시경제학의 각론이므로 당연히 여기서 자세히 설명할 수는 없고, 투자를 공부하면서 염두에 둘 만한 중앙은행과 관련된 일부 내용만 정리한다. 화폐금융론, Monetary Economics 화폐금융론은 이름 그대로 화폐와 그외 모든 금융 (Finance)를 다루는 경제학 분과로 거시적인 접근 방법을 다룬다. 금융시장, 금융기관, 화폐, 중앙은행, 화폐의 수요, 통화정책, 환율 등을 다룬다. 중앙은행, Central Bank시중은행 Commercial Bank를 상대로 돈을 빌려주는 역할도 하며, 중앙은행이 직접 발행한 통화를 본원통화(Reserve Base)라 한다. 중앙은행은 다음의 방법으로 통화량을 조절한다. 지급준비율 (Reserve Req.. 2025. 8. 6.
미시와 거시경제학 간단하게 정리 학부 시절 미시경제학과 거시경제학을 공부한 경험이 있다. 기억도 되살리 겸 해서 LLM을 활용해서 간단하게 정리한 내용을 블로그에 올린다. 미시경제학 (Microeconomics)개별 경제 주체들의 의사 결정과 그에 따른 시장에서의 상호작용을 연구하는 분야다. 1. 기본 개념 개별 경제주체란 가계 혹은 소비자 (Consumer), 기업 혹은 생산자 (Producer) 그리고 정부 (Government)가 있다. 소비자는 주어진 예산 제약하에서 무차별 곡선 (I)에 대한 효용(만족감, U)을 극대화하기 위해 재화와 서비스를 어떻게 소비할지 결정한다. 이를 위해 소비자 선택 이론과 무차별곡선 등의 개념을 사용한다. 다소 수학적인 내용인 convex나 concave 등이 효용함수 부분에서 쓰인다. 생산자는 주.. 2025. 8. 6.
S4 (2022) 논문 리뷰 S4 논문의 제목은 Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces다. (링크) 저자는 Albert Gu, Karan Goel, Christopher Ré다. Gitub: 링크 Structured State Space Sequence Model이라 S4라고 불린다. 이번 논문에서도 역시나 Albert Gu가 쓴 논문이다. 제목에서부터 알 수 있듯이 HiPPO와 다르게 효율성에 중점을 둔 모델이다. Abstract시퀀스 모델링의 주된 목표는 단일한 원칙에 입각한 모델로 다양한 모달리티의 데이터를, 특히 long-range dependencies 장기 의존성을 가지는 데이터, 모델링하는 것이다. RNNs, CNNs 그리고 트랜스포머 모델들.. 2025. 7. 2.
ARIMA와 ARCH 계열 모델들 정리 ARIMA는 autoregressive integrated moving average의 줄임말로 자기상관성 (autocorrelation)과 이동평균 (moving average)와 차분 (differencing)를 이용한 예측 모델이다. SARIMA는 위 ARIMA 모델에 seasonality 계절성을 추가한 모델로 seasonal ARIMA이다. 기본적으로 ARMA (autoregressive moving average)모델은 stationary time series 시계열의 정상성을 가정한다. 이는 곧 이때 정상성 (Stationary)은 시계열 데이터가 시간의 흐름에 따라서 평균과 분산이 변하지 않음을 의미한다. 시계열 자료는 추세 (trend)가 있는 경우가 많은데 이를 차분 (differ.. 2025. 5. 18.
HiPPO (2020) 논문 리뷰 HiPPO 논문의 이름은 HiPPO: Recurrent Memory with Optimal Polynomial Projections다. (링크) 저자는 Albert Gu, Tri Dao, Stefano Ermon, Atri Rudra, Christopher Re다. 구버젼 Gihub: 링크 신버젼 Github: 링크 HiPPO는 시계열 데이터 혹은 sequential data에서 순서에 따라서 정보를 누적하는 문제를 풀고자 하는 논문이다. 전 직장에서 동료들의 도움으로 읽었던 논문인데 다시 한 번 정리한 리뷰다. 저자들이 물리학 베이스인 것으로 알고 있어서 수식이 난무한다. Abstract:Sequential data 순차적 데이터 학습의 핵심 문제는 더 많은 데이터를 처리함에 따른 cumula.. 2025. 5. 17.

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