비확률변수간 선형관계로 정의되는 다중공선성은 설명변수간 선형방정식으로 표현되는 회귀모형의 신뢰도를 저하시키기 때문에 회귀모형의 구축과정에서는 세심한 검토와 대응이 이루어진다. 본 연구에서는 구조화된 수치실험을 통해서 로짓모형에 대한 다중공선성의 영향을 규명하였다. 효용함수를 구성하는 설명변수들간 상관관계의 정도에 따라서 추정된 모형의 적합도 지표와 계수의 신뢰도 지표가 어떻게 변동하는 지를 추적함으로써 다음과 같은 시사점을 확인할 수 있었다. 첫째, 설명변수의 추가를 통해서 모델의 적합도 개선이 가능한 회귀모형과 달리, 로짓모형에서는 효용함수에 설명변수를 추가하는 경우 로짓모형의 적합도가 개선될 수도, 역으로 저하될 수도 있음이 확인되었다. 둘째, 공통의 계수를 갖도록 모델을 구성하면 제네릭 변수간 상관관계가 높아짐에 따라 모델의 적합도가 저하됨을 확인하였다. 셋째, 설명 변수간 상관관계가 높은 경우 선택행동에 대한 설명변수의 기여도가 과대평가될 가능성을 확인하였다. 넷째, 설명변수간 상관관계가 높으면 추정된 계수의 신뢰도가 저하됨을 확인하였다. 결론적으로 본 연구를 통해서 그동안 로짓모형의 구축과정에서는 주목받지 못했던 다중공선성이 실제로는 세심한 배려와 적절한 대응을 통해서 제어되어야 함이 규명되었다.
본 연구에서는 지금가지 통근통행자의 활동참여 분석(activity Participation analysis)이 주로 일과후 활동참여(postwork activity participation)에 초점이 주어졌다는 점을 감안하여 일과전 활동참여(preworkactivity Participation)를 분석하고자 하였다. 이러한 연구배경하에서 본 연구는 통근통행자의 통근통행 이전의 비 통근통행 발생여부와 교통수단 선택의 행태를 네스티드 로짓모형을 이용하여 분석하였다. 본 연구는 모형의 경험적 추정을 위해 1995년 미국 Nationwide Personal Transportation Survey (NPTS)의 일부분으로 수집된 뉴욕 대도시지역의 설문조사자료를 이용하였으며, 추정된 경험적 모형을 바탕으로 의미 있는 결과를 논의하였다. 본 연구에서 추정된 통근통행 이전의 비 통근통행 발생여부와 교통수단 선택의 네스티드 로짓모형은 통계적 측면이나 행태적 측면에서 볼 때 대체로 타당한 분석결과를 보여준다. 교통수단 선택모형(조건부 모형)의 추정결과를 보면 나이, 운전면허 소지여부, 가구내 차량보유대수, 가구내 직장인수, 연간 가구소득, 교통수단의 통행시간이 통근통행자의 교통수단 선택에 의미 있는 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 통근통행 이전의 비통근통행 발생여부 선택모형(한계모형)의 추정결과를 보면 나이 성별, 가구내 차량보유대수, 가구의 생애주기가 통근통행자의 비 통근통행 발생여부에 의미 있는 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구로부터의 중요한 발견은 추정된 네스티드 로짓모형의 inclusive value의 추정계수값을 살펴봄으로써 가능한데, 모형의 경험적 추정결과는 본 연구에서 가설화된 네스티드 로짓모형구조의 타당성을 입증시켜 준다. 아울러 직장인의 교통수단 선택은 통근통행 이전의 비 통근통행 발생여부의 선택과 밀접한 관련을 가지면서 이루어진다는 사실을 확인할 수 있었다.
본 연구는 선택실험법을 이용하여 바이오에탄올 원료유형, 바이오에탄올 혼합율, 바이오에탄올 비용, 정부지원 정책과 같은 속성들이 바이오에탄올 보급정책에 대한 사회적 수용성에 영향을 미치는지를 분석하였다. 바이오에탄올 속성 계수를 추정하기 위해 조건부로짓모형, 혼합로짓모형, 개별계수추정모형을 적용하였다. 추정 결과에 따르면, 소비자들은 국산원료와 비식량원료를 사용한 바이오에탄올을 선호하고 지원정책 가운데는 면세정책을 선호하는 것으로 나타났다. 혼합로짓모형과 개별계수추정모형에 의하면 모든 속성들이 관찰불가능한 이질성을 갖고 있는 것으로 나타났다. 또한 속성별 지불용의액을 추정한 결과, 유전자조작기반 바이오에탄올임을 사전에 인지한 응답자일수록 그렇지 못한 응답자보다 바이오에탄올에 대한 지불용의액이 더 낮게 나타났다. 추정결과를 종합하면, 우리나라에서 바이오에탄올을 보급하기 위해서는 국산원료 및 비식량원료에 기반한 바이오에탄올을 중점적으로 보급해야 하고, 특히 유전자 조작 기반 바이오에탄올에 대한 수용성이 낮게 나타나므로 보급시 이를 충분히 고려해야 할 것이다.
본 연구에서는 중소기업 정책자금을 지원받는 상장기업을 대상으로 위험 예측모형을 제시하고자 한다. 정책자금을 지원하는 기관 입장에서는 대상기업의 위험성을 판단하는 것은 자산의 건전한 운용을 위해 중요한 과제일 것이다. 리스크 예측 방법은 J.P.Morgon의 CreditMetrics를 이용한 보증기관의 경제자본 측정과 신용자산배분, 극단적 상황에서 이용할 수 있는 스트레스 테스팅(stress testing)기법, 판별 분석 모형, 로짓분석 등 다양한 방법이 존재한다. 본 연구에서는 로짓분석을 통해 정책자금의 건전한 운용을 위해 정책자금 지원 기관에 대한 부실위험을 살펴본다. 분석을 위해 먼저 기존 연구에 대한 검토와 최근 기업도산의 상황을 감안하여 14개의 재무지표를 선정한 다음 수행한 로짓회귀분석의 결과 추정계수로 로짓반응함수와 로지스틱 반응함수를 구성할 수 있다. 여기서는 정상기업/도산기업에 있어서 자기자본대타인자본비율, 매출액경상이익율, 총자산영업이익율, 총자산회전율, 매출채권회전율, 재고자산회전율만이 도산가능성을 예측하는데 유용한 변수로 선택되었다. 이는 재무비율 상호간의 높은 상호간 관계로 인하여 다수의 재무비율이 지닌 정보의 대부분이 소수의 재무비율에 의하여 파악될 수 있음을 의미한다. 또한 부실기업/도산기업의 구분에 있어서는 모든 비율이 두 그룹을 구분 짓는데 설명력이 높음을 나타내고 있다. 또한 총자산이익잉여금율이 높은 기업일수록 도산가능성이 낮다는 것을 두 그룹 모두에서 보여주고 있으며 회귀계수의 유의수준도 가장 높다. 금융비용부담율 또한 그 비율이 높은 기업일수록 도산가능성이 높다는 것을 제시하고 있다. 순운전자본비율, 자기자본비율, 매출액순이익율, 총자산영업이익율, 총자산회전율, 재고자산회전율은 도산기능성에 기대된 (-)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다.
본 연구는 2001년 한국에서 사망한 60세 이상 노인들 62,000명의 사망기록 자료를 이용하여 사망원인의 다양성을 보여주는 한편 치매에 의한 사망원인을 가장 잘 예측할 수 있는 변수를 경험적으로 규명하고자 실시하였다. 이와 같은 목적을 위한 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 노인들의 주요 사망원인에 해당하는 악성종양, 뇌혈관 질환, 심장병, 당뇨, 만성 호흡기 질환, 치매, 고혈압, 간 질환, 사고, 결핵 및 기타 질병 등 11개 사망원인에 대하여 빈도분석을 실시하였다. 둘째, 60세 이상 사망자들 가운데 치매에 의한 사망원인과 나머지 19개의 사망원인을 비교하여 치매에 의한 사망에 영향을 미치는 요인들을 다항로지스틱회귀분석을 통해 분석하였다. 그 결과, 한국의 노인인구 가운데 연령이 높을수록 치매로 인하여 사망할 가능성(우도비)이 높으며 여성이 남성에 비해 치매에 의하여 사망할 가능성이 높은 것으로 밝혀졌다. 그러나 교육수준이 높을수록 치매에 의하여 사망할 가능성이 낮은 것으로 나타났으며 거주지역은 치매에 의한 사망과 통계적으로 유의미한 관계가 있었으나 일관성은 없는 것으로 밝혀졌다. 한편 결혼지위는 치매에 의한 사망과 통계적으로 유의미한 관계가 없는 것으로 나타났다.
본 논문의 목적은 양분선택질문형 비시장가치평가법을 통한 편익추정에 사용되는 제 함수의 적합성 여부를 검증하기 위해 사용될 수 있는 방법론들을 비교 검토하는 것이다. 여가수렵의 환경적 요인의 변화에 따른 편익추정에 사용된 함수의 적합성을 판단하기 위해 변이계수접근법, 함수설정 오류 테스트, 그리고 비모수접근법 등이 각 함수에 적용되었다. 결과에 따르면, 편익추정에 이용된 세 가지 로짓함수(선형, 로그, 쉐어모형) 모두 적합한 것으로 판정되었다. 주어진 함수형태에 적용된 세 방법론간에 밀접한 일치성을 보였으며 경우에 따라서는 상호보완적이라는 함축성을 보이기도 하였다 이와 같은 결론은 로짓함수로부터 추정된 값들에 Krinsky-Robb 시뮬레이션을 이용하여 구축한 신뢰구간의 함수간 비교를 통해서도 확인되었다. 주어진 환경 시나리오에 대해 각 함수로부터 도출된 평균 추정치의 신뢰구간이 모두 충분히 중복되었기 때문에 편익추정과 관련하여 함수형태간에 유의적 차이가 없음이 입증된 것이다.
본 연구의 목적은 사회경제적 특성에 따른 장사유형 선호의 결정요인을 도출하는 것이다. 우리나라는 '장사 등에 관한 법률'에 의하여 장사유형은 매장, 봉안, 자연장으로 구분하고 있다. 본 연구는 사람들이 3가지 장사유형을 선택함에 있어 그들이 가진 어떠한 사회경제적 특성이 영향을 미치는지 실증분석하였다. 이를 위하여 2017년 사회조사 자료와 전국의 장사시설 자료를 수집하였다. 그리고 매장과 화장을 상위 계층으로 하고, 화장의 하위 계층에 봉안과 자연장이 반영된 위계 구조를 구성하여 분석용 자료를 구축하였다. 구축된 자료를 바탕으로 네스티드로짓모형을 활용한 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 장사유형의 선호에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 사회경제적 특성은 성별, 연령, 가구주 여부, 혼인상태, 전반적인 생활에 대한 만족도, 사회경제적 지위에 대한 계층의식, 월평균 가구소득, 주택 유형, 주택 점유형태, 도시 거주 여부로 추정되었다. 네스티드로짓모형의 결과는 직접 탄력성과 교차 탄력성을 산출하여 변수별 탄력성 계수를 근거로 해석하여야 한다. 따라서 본 연구는 통계적으로 유의한 변수들의 직접 탄력성 및 교차 탄력성 계수를 산출하였다. 산출한 직접 탄력성은 통계적으로 유의한 변수가 변화할 때, 각 장사유형의 선택 확률을 해석하는데 활용하였다. 그리고 교차 탄력성은 특정 장사유형을 선택하는 경우, 나머지 장사유형을 선택하는 확률이 어떻게 변화하는지 해석하는데 활용하였다. 실증분석 결과 중 주목해야하는 점은 자연장과 관련된 사항이다. 자연장에 대한 수요를 충족하기 위한 자연장지의 공급을 활성화하고, 자연장에 대한 인식 제고를 위한 노력을 기울일 필요가 있다. 이를 통하여 국토 공간을 효율적으로 이용하여야 할 것이다.
로지스틱 회귀모형에서 suppression의 논의는 선형회귀의 논의보다 많지 않은데 그 이유 중의 하나는 회귀제곱합 또는 결정계수의 정의가 유일하지 않고 다양하기 때문이다. 여러 종류의 결정계수들 중에서 선호되는 두 종류의 결정계수와 Liao와 McGee(2003)가 제안한 두 종류의 수정 결정계수의 정의로부터 회귀제곱합을 유도하여 로지스틱 회귀모형에서의 suppression을 설명하고자 한다. 모의실험을 통하여 자료를 생성하여 어떤 경우에 suppression이 발생하는지를 살펴보고 그 결과를 선형회귀모형에서의 suppression 결과와 비교한다.
본 논문의 목적은 1991년부터 1996년까지 부실이 된 상장기업 41개사와 이에 대응하는 118개 건전기업의 표본을 가지고 주요 재무정책변수를 이용하여 로짓분석에 의한 기업부실예측모형을 구축하는데 있다. 본 연구에서는 기존연구와는 달리 이론적으로 타당하고 재무경영자의 관심대상인 투자정책변수, 자본조달정책변수 및 배당정책변수를 가장 잘 반영한다고 판단되는 12개의 재무비율을 사전적으로 선정하였다. 이들 12개의 재무비율에 대해 부실기업과 건전기업을 가장 잘 판별할 수 있는 재무비율을 선정하기 위하여 프로파일 분석과 두 표본 t검정을 하였다. 그 결과 투자정책, 자본조달정책, 그리고 배당정책을 대표하는 변수로 자기자본순이익률, 총자본부채비율 및 배당율이 각각 채택되었다. 그리고 현금흐름변수를 추가하였다. 이 네 변수를 이용하여 로짓분석을 실행하였다. 먼저 부실 1년전부터 부실 5년전까지 각 연도별로 부실예측모형을 추정하였다. 부실 1년전의 추정모형에 의하면 총자본부채비율을 제외한 모든 계수의 부호는 (-)로 모두 기대했던 대로 나타났다. 전체적으로 볼 때 부실 4-5년 전에는 자기자본순이익률과 총자본부채비율이 기업부실에 유의한 영향을 주나 부실전 3년간은 현금흐름과 배당률의 크기가 부실에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 부실예측모형을 기업의 재무정책적인 관점에서 추정하였다는 데 그 의의가 있다고 할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1305-1315
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2015
ROC 곡선을 구성하는 한 개의 스코어 변수로 이루어진 분류모형을 확장하여 선형 스코어의 함수인 리스크 스코어를 고려하고, 선형 스코어의 계수를 추정하기 위한 방법으로 AUC를 최대화하는 방법을 사용한다. 이런 AUC 접근방법으로 구한 스코어의 계수 추정량은 로지스틱모형을 이용한 선형 스코어의 모수의 최대가능도 추정량보다 자료가 로지스틱 가정이 맞지 않는 일반적인 상황에서도 좋은 추정 결과를 보인다. 본 연구에서는 다항범주로 분류되어 현실적인 판별 및 예측 상황을 고려하여 AUC 접근방법을 확장한 VUS와 HUM 접근방법을 제안한다. 연결함수로는 로짓, complementary log-log와 로짓을 변형한 함수의 세 종류와 그리고 다양한 분류점의 분포인 경우에 대하여도 모의실험을 실시하였다. 본 논문에서는 다항범주 판별결과에 대하여 VUS와 HUM 접근방법도 AUC 접근방법과 유사하게 다양한 연결함수에 대하여 로지스틱모형 추정방법보다 동등하거나 더 나은 모수추정 결과를 보이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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