• 제목/요약/키워드: 결과변수

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잠재범주회귀모형의 성향점수를 이용한 잠재변수의 원인적 영향력 추론 연구 (Latent causal inference using the propensity score from latent class regression model)

  • 이미솔;정환
    • 응용통계연구
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    • 제30권5호
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    • pp.615-632
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    • 2017
  • 무작위 통제시험에서와 달리, 관찰연구에서는 편향되지 않은 인과관계를 추론하기 위한 통계적 전략이 필요하다. 최근 잠재범주분석(latent class analysis; LCA)에서 처치의 평균인과효과(average causal effect; ACE)를 추정하기 위한 새로운 방법들이 제안되었으나 이러한 방법들은 실제 데이터를 분석하는 응용 연구에 초점이 맞춰있다. 따라서 ACE의 참값을 알 수 없어 추정 방법의 성능을 평가하는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 Park과 Chung(2014)이 제안한 방법을 개선하여, 다항범주형 처치변수가 잠재변수인 상황에서 다항범주형 결과변수에 미치는 인과효과 추정방법을 제안하고 처치변수와 결과변수가 잠재변수 또는 관측변수를 포함하는 여러 상황에서 본 연구가 제안한 인과효과 추정방법의 성능을 모의실험연구를 통하여 평가하고자 한다. 더불어 'National Longitudinal Study of Adolescents Health'자료를 사용하여 미국 여성 청소년 성장과 약물사용에 대한 인과효과를 추론하고자 한다.

우리나라 재정정책의 유효성에 관한 연구 (On the Efficacy of Fiscal Policy in Korea during 1979~2000)

  • 허석균
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제29권2호
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    • pp.1-40
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    • 2007
  • 본 연구는 재정수입 및 지출 그리고 국민소득의 세 변수를 구조적 벡터자기회귀(Structural VAR) 모형에 대입하여 재정의 경기조절기능을 분석하고자 하는 시도에서 비롯하였다. 이를 위해 우선 교란항에 다양한 형태의 선험적 제약을 부여하여 재정승수를 추정한 후 그 결과를 제약식별로 비교 검토한다. 다음으로는 3-변수모형을 확장하여 외부경제로부터의 충격을 반영하는 변수를 추가한 4-변수 SVAR을 분석한다. 이는 다른 나라와 비교하여 우리나라 경제의 해외부문 의존도가 큰 것을 감안한 까닭이다. 1979년부터 2000년까지의 한국은행의 "조사통계월보" 자료를 이용하여 3-변수 SVAR을 실증분석한 결과에 따르면, 추정된 재정승수의 규모와 지속기간이 매우 작거나 짧을 뿐 아니라 추정값의 통계적 유의성도 그리 높지 않은 것으로 나타났다. 또한 해외부문을 포함한 4-변수 SVAR 모형을 계산한 결과도, 추정된 재정승수의 통계적 유의성이 일부의 경우에서 다소 높아짐에도 불구하고, 3-변수 SVAR 모형의 결과와 대체적으로 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 해외부문으로부터의 외생적 충격의 고려 여부와는 상관없이 재정정책의 유효성이 우리나라에서는 통계적으로 유의한 수준에서 확인되지 않는 것으로 보인다. 하지만 이 결과를 받아들임에 있어 사용된 "조사통계월보" 자료 및 분석모형의 한계에 대해서도 고려하여야 할 것이다.

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터보프롭 엔진의 최적 계측 변수 선정을 위한 비선형 GPA 기법에 관한 연구 (A Study on Nonlinear GPA for Optimal Measurement Parameter Selection of Turboprop Engine)

  • 공창덕;기자영
    • 한국추진공학회지
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    • 제5권1호
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    • pp.69-75
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    • 2001
  • 터보프롭 엔진의 성능진단을 위한 선형 GPA(Gas Path Analysis) 및 비선형 GPA 프로그램을 개발하고 최적 계측 변수 선정을 위한 해석을 수행하였다. 엔진의 손상은 압축기 오염과 압축기 터빈 및 동력터빈의 부식이 동시에 발생하는 경우를 가정하였다. 먼저 비선형 GPA에서 반복기법에 대한 영향을 알아보기 위해 독립변수의 저하량을 등간격으로 나누어 반복 해석한 경우와 Newton-Raphson법을 이용하여 해석한 경우를 선형 GPA 해석 결과와 비교하였다. 해석 결과 비선형 GPA의 성능은 반복기법에 의해 많은 영향을 받음을 알 수 있었다. 다음 계측변수 수에 대한 영향을 알아보기 위해 계측변수를 6개, 8개, 10개로 달리하여 각각 선형 GPA 기법과 비선형 GPA 기법을 이용하여 해석을 수행한 후 RMS 오차를 비교하였다. 해석 결과 계측변수가 많으면 보다 정확한 진단 결과를 얻을 수 있으나 계측변수를 잘 선정한다면 보다 적은 계측변수로도 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 비선형 GPA 기법을 이용한 경우의 RMS 오차가 선형 GPA 기법을 이용한 경우보다 적어 비선형 GPA 기법의 유용성을 알 수 있었다.

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지진취약도 곡선의 응답변수에 대한 상관계수 평가 및 변수별 조합 (Evaluation and Combination of Correlation Coefficient for Response Variable of Seismic Fragility Curve)

  • 김시영;김정한
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제33권6호
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    • pp.401-409
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    • 2020
  • 확률론적 지진취약도 평가는 구조물 혹은 기기의 손상확률을 각 취약도 변수별 조합을 통해 이루어진다. 지진취약도로부터 구해지는 2개 이상 기기의 동시손상확률 계산은 기존에는 각 기기의 손상확률을 독립으로 가정해 왔다. 하지만 기기별 손상확률에 상관성이 있으며, 이를 평가한 결과 상관성에 따라 동시손상확률이 변화할 수 있는 결과를 보였다. 이 지진상관성을 무시하면 비보수적인 결과가 나오고 따라서 이를 고려해서 계산되어야 한다. 이 연구에서는 지진상관계수를 해석적으로 평가하기 위해 몇 가지 확률 변수를 선정하여 각 변수별로 혹은 통합하여 평가하고 그 차이를 비교했다. 그리고 단순화된 모델과, 복잡한 모델에 대한 상관계수 차이도 비교하였다. 이들 방법에 따른 상관계수의 결과와 차이를 분석했다. 그 결과 각 변수별로 평가하는 것과 통합하여 평가할 때 변수별 영향의 차이에 따라 상관성이 변화함을 확인하였고, 모델이 단순할수록 상관성이 높아짐을 확인하였다.

원자력발전산업 기술개발정책 지원모델 개발에 관한 연구

  • 이용석;정창현;곽상만;김도형
    • 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
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    • 한국시스템다이내믹스학회 2004년도 하계 학술대회 발표논문집
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    • pp.31-51
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    • 2004
  • 본 연구에서는 원자력 발전산업의 효율적인 기술개발 전략 수립을 지원하기 위한 모델을 System Dynamics 방법론을 사용하여 개발하였다. 이를 위하여 우선 원자력 발전산업의 기술경쟁력 평가를 위한 변수 및 평가범위를 선정하고, 선정된 변수들의 인과관계를 정성적으로 평가할수 있도록 인과지도(Casual Loop Diagram)를 개발하였으며, 이를 정량화하여 평가할 수 있도록 흐름도(Stock Flow Diagram)를 개발하였다. 개발된 모델을 사용하여 총 연구비 등의 정책관련 변수들을 변화시키면서 시뮬레이션을 수행해보았다. 본 연구의 한 결과로서 기준 시나리오에 대한 분석 결과 2004년 이후의 원자력발전산업 순편익 누적 결과는 다음과 같다. 또한 시나리오별 비교평가를 실시하여 본 결과, 본 연구에서 정의한 순편익 누적(Cumulative Net Profit) 변수를 적용하면 현재 연구비 추세 대비 30% 까지 연구비를 증가시키는 것이 효율적임을 알 수 있었다.

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LSTM 딥러닝 예측기법과 SWAT을 이용한 유량지속곡선 도출 및 민감도 분석 (Derivation of Flow Duration Curve and Sensitivity analysis using LSTM deep learning prediction technique and SWAT)

  • 안성욱;최정렬;김병식
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.354-354
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    • 2022
  • 딥러닝(Deep Learning)은 일반적으로 인공신경망(Artificial Neural Network) 를 의미하는데, 이에 따른 결과는 데이터의 양, 변수, 학습모델의 학습횟수, 은닉층(Hidden Layer)의 개수 등 여러 요소로 인해 결정된다. 본 연구에서는 물리적 장기유출 모형인 SWAT의 결과를 참값으로 LSTM모형의 매개변수인 은닉층 갯수와 학습횟수등의 시나리오를 바탕으로 검보정을 수행하였으며, 최적의 목적함수를 갖는 매개변수를 도출하였다. 이를 이용하여 유량지속곡선을 도출한결과를 SWAT의 결과와 비교해본 결과 매우 높은 상관성을 도출하였으며 이를 통해 수자원분야에서 인공신경망의 활용 가능성을 확인하였다.

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자연하천에 대한 Muskingum-Cunge 홍수추적모형 매개변수 산정 (Estimation of Muskingum-Cunge parameters for Natural Streams)

  • 김진수;전경수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.580-585
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    • 2009
  • 하도의 횡단 및 종단 지형자료와 조도계수를 이용하여 자연하천에 대한 Muskingum-Cunge 모형의 매개변수들을 추정하는 방법을 제안하였다. 우선 각 단면에서의 다양한 수위에 대하여 통수 단면 및 동수반경을 계산한 후, Manning 공식을 이용하여 유량을 산정한다. 이러한 과정은 하도에서의 모든 단면에 대하여 반복되며, 최종적으로 통수단면과 유량을 통한 회귀 분석에 의하여 매개변수들을 추정한다. 앞서 설명한 Muskingum-Cunge 모형의 매개변수 추정과정을 남한강 구간에 적용하였다. 추정된 매개변수들을 사용한 Muskingum-Cunge 모형의 계산결과가 HEC-1의 Muskingum-Cunge 모형에 비하여 동역학적 모형의 계산결과와 잘 일치하는 것으로 나타났다.

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토빈 Q와 대체적(代替的) 성과측정변수(成果測定變數)와의 관계(關係)

  • 김우택;장대홍;김경수;박상수
    • 재무관리연구
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    • 제13권1호
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    • pp.185-202
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    • 1996
  • 기업의 경제적 성과측정 또는 경제적 척도로서 토빈의 Q는 가치에 대해 산출된 경제적 가치를 계산함으로써 이론적인 경제적 효율성의 개념에 가장 근접한 개념으로 평가되고 있다. 그러나 정확한 계산이 어려운 토빈의 Q대신 실제로는 회계적 수익률, 주가 수익률 및 장부가격 대비 시장가치 비율(MB)등이 편의상 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 성과 측정 변수들간의 상관관계를 실증적으로 검증함으로써 이들 세 유형의 변수들이 토빈 Q의 대용적(代用的) 변수(變數)로서 신뢰성과 유용성이 있는지를 판정하고자 하였다. 연구 결과는 MB를 제외하고는 이들 변수들이나 또는 이들의 조합이 토빈 Q비율을 충분히 설명하기에는 너무 미흡하여 토빈 Q의 대용변수로서 경제적 효율성의 판단기준으로 사용될 경우에 그 신뢰성에 의문이 제기될 여지가 있음을 시사하고 있다. 특히, 회계적 수익률은 토빈 Q비율에 대한 설명력이 현저히 낮을 뿐 아니라, 이러한 결과는 수익률의 이동평균을 사용하거나, 연구개발비나 계열기업집단의 소속여부에 의해 잠재적인 무형자산의 영향을 반영할 수 있도록 수익률을 보완하여 사용하더라도 그 설명력이 크게 개선되지 않는 것으로 나타나고 있다.

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장부가치와 주당 이익을 이용한 선형회귀모형과 신경망모형의 주가예측 (Predicting Stock Prices using Book Values and Earnings-per-Share Based on Linear Regression Model and Neural Network Model)

  • 최성섭;구형건;김영권
    • 재무관리연구
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    • 제17권1호
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    • pp.161-180
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    • 2000
  • 본 연구는 주가를 예측하는데 있어서 선형 회귀모형을 이용하는 방법과 비선형 인공신경망 모형을 이용하는 방법을 비교 분석하여, 어떤 모형이 더 우수한 예측성과를 내는지를 검증한다. 자본시장에서 투자자들은 접근하는 정보가 다르고 각기 상이한 예측 변수들을 토대로 나름대로의 예측치를 만들어 낸다. 이렇게 볼 때 개별 투자자들이 이용하는 다양한 정보집합을 결합하여 단일의 뛰어난 정보집합을 만들어내는 것은 매우 어려운 과제이다. 따라서 본 연구에서는 이용 가능한 소수의 예측 변수들을 어떤 방식으로 결합하는 것이 예측오차의 분산을 최소화할 수 있는지에 대한 현실적인 접근방법을 모색하고자 한다. 거시경제변수나 시장자료를 입력변수로 사용한 기존 연구와는 달리 본 연구에서는 재무제표 정보를 입력변수로 사용하였다 즉, 대차대조표의 최종요약치인 주당 지분의 장부가치와 손익계산서의 최종요약치인 주당 순이익을 입력변수로 사용했으며 1991년부터 1995년까지의 추정(학습)결과를 토대로 모형을 선택하여 1996년의 제무제표 정보로 1997년의 주가를 예측하는 것이 본 연구의 과제이다. 연구결과, 대체로 선형회귀모형에 비해 비선형 신경망 모형이 예측오차의 분산을 감소시키는 것으로 나타났다.

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도구변수를 이용한 최저임금의 고용효과 (The Effect of the Minimum Wage on Employment Using Instrumental Variable)

  • 강승복
    • 노동경제논집
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    • 제40권3호
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    • pp.105-131
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    • 2017
  • 이 연구는 정부의 진보성을 도구변수로 이용하여 한국의 최저임금이 고용에 미치는 영향을 분석하였다. 최저임금의 고용효과를 일반적인 최소자승추정법으로 회귀분석하면 변수들 간의 내생성으로 인하여 진정한 효과가 상향 편의될 수 있다. 따라서 적절한 도구변수를 이용하여 내생성을 제거한 인과 관계를 분석할 필요가 있다. 도구변수를 이용한 분석 결과 최저임금 인상률의 증가는 고용을 감소시키는 것으로 나타났다. 이와 같은 최저임금 인상에 따른 음(-)의 고용효과는 신고전학파 경제학에서 예측하는 결과와 부합되는 것이기도 하다.

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