우리나라 아파트 가격 결정 요인에 대한 선행연구 중 공간적 의존성을 반영한 연구가 많이 있으나 공간시차변수의 내생성 문제를 고려한 연구는 거의 없는 실정이다. 이에 따라 본 연구는 공간시차변수를 포함한 2단계 분위수 회귀분석으로 부산의 아파트 가격 결정 요인을 분석하였다. 실증분석 결과, 공간시차변수의 회귀계수는 0.5 이상으로 1% 수준에서 통계적으로 유의적이어서, 인근아파트 가격이 다른 아파트 가격에 미치는 영향이 매우 큰 것이 확인되었다. 그리고 아파트 구입자는 면적이 넓고, 총층수와 거주층수가 높으며, 거실의 방향이 남향이고 바다가 보이는, 지하철역, 고등학교 및 해안에 인접한 아파트를 선호하는 것으로 나타났다. 예상과는 다르게, 산조망은 빌딩조망 보다 덜 선호하는 것으로 나타났는데, 이것은 산조망 아파트는 거실이 북향으로 저가 아파트 지역에 주로 위치하고 있기 때문인 것으로 추정된다. 또한 분위수 회귀분석이 OLS 추정보다도 아파트가격에 대한 주택특성의 효과를 더 잘 설명하였다. 예컨대 아파트 거실이 남향인 것은 저가 아파트에 비하여 고가 아파트에서 아파트 가격에 2배 정도 더 큰 정의 영향을 미치고, 해안에 인접한 아파트에 대한 가격효과도 고가 아파트가 저가 아파트에 비하여 10배 정도 큰 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 첫째, ISO26000의 핵심요소를 선행연구를 통하여 카지노 기업에 적합한 ISO26000의 핵심요인을 도출하고, 둘째, ISO26000의 핵심요소별 조직신뢰에 미치는 영향을 최소자승법을 이용한 다중회귀분석을 이용하여 측정하며, 마지막으로, ISO26000의 핵심요소가 조직신뢰의 정도에 따라 어떤 차이가 있는지를 분위수 회귀분석을 이용하여 분석하여, 그 결과를 바탕으로 카지노기업의 CSR 경영 정책 수립과 개발방향을 제시하고자 하는 것이다. 선행연구를 중심으로 ISO26000의 측정항목을 7개(환경, 인권, 지배구조개선, 공정운영관행, 노동관행, 공동체사회경제발전, 소비자이슈)를 도출하였고 설문조사를 통해 실증분석을 위한 자료를 수집하였다. 요인분석결과 ISO26000의 측정항목을 7개 중 지배구조개선과 공정운영관행은 하나의 요인(지배구조 및 공정운영)으로 단순화되어 6개의 요인을 실증분석에 사용하였다. 최소자승법을 이용한 다중회귀분석을 실시한 결과 인권을 제외한 나머지 5개의 변수가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 분위수 회귀분석의 결과, ISO26000 핵심요소 중 인권과 공동체사회경제발전을 제외한 4가지 핵심요소는 종사원의 조직신뢰 수준에 따라 미치는 영향이 다른 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 카지노기업이 지속경영을 위한 CSR경영활동의 활성화 방안을 수립하여 조직신뢰를 높이기 위해 종사원의 조직신뢰수준에 따라 CSR경영방안을 다르게 모색하고 그에 맞는 정책을 수립해야 할 것이다.
폭염, 폭우와 가뭄 등과 같은 이상 기후 현상에 대한 적절한 대응이 최근 많이 요구되고 있다. 이상 기후 현상을 분석하기 위해 극단값 분석 기법을 적용할 수 있는데, 본 논문은에서는 한국의 여름철 강수량 자료(1973년부터 2012년까지의 5월부터 9월)를 분계점 초과값 모형으로 분석해보았다. 분계점은 한국의 기상관측소들을 5개의 군집으로 나누어, 각 군집별로 지리 정보와 시간을 공변량으로 하는 분위수 회귀 방법을 통하여 추정하였다. Northrop과 Jonathan (2011)과 같이 극단값들이 시공간적으로 독립이라고 가정하고 분석한 후, 추정오차와 검정 과정에 공간 종속성을 반영하였다.
본 논문의 목표는 분위수 자기회귀모형을 활용하여 시계열 자료에서 특이치를 발견하는 알고리즘을 제안하고, 기존의 방법들과 그 성능을 비교하여 실제 주가 조작 사례에 적용해 보는 것이다. 지금까지의 특이치 발견 연구는 대부분 일반적인 데이터 형태에서만 있어왔기 때문에 시계열 데이터에서의 연구는 미미한 편이다. 또한 모수적인 방법에만 제한되었는데, 모수적 모형은 복잡할 뿐만 아니라 소요되는 분석 시간도 길기 때문에 편리하지 않다. 따라서 본 연구에서는 분위수 자기회귀모형을 활용한 특이치 발견 알고리즘을 새롭게 제시하고, 다양한 경우의 모의실험을 통해 기존 알고리즘과 비교하도록 한다. 특히 시계열 자료에서의 특이치 발견은 주가 조작을 적발하는 데에 유용하게 활용될 수 있다. 시간에 따라 관측되던 주가가 갑자기 그 동안의 흐름에서 벗어나 특이치로 발견되었다면 혹시 인위적인 개입으로 조작된 것은 아닌지 의심해 볼 수 있기 때문이다. 따라서 실제 주가 조작 사례에 적용해 봄으로써 얼마나 빠른 시일 내에 주가 조작을 적발해 낼 수 있는지 살펴보았다.
본 연구는 투자자의 거래행태를 민감하게 반영하는 비트코인(BTC) 시장 자료를 이용한 실증분석을 통해 COVID-19 팬데믹이 발생하기 전과 후에 변동성과 거래량의 비선형 관계가 바뀌었다는 흥미로운 사실을 발견하였다. 즉, COVID-19 팬데믹 이전의 안정적 시장 상태에서는 정보 유입 패러다임에 근거한 이론처럼 두 변수의 관계가 양(+)으로 나타났지만 COVID-19 팬데믹 기간에 발생한 극단적 시장 스트레스 상태에서는 두 변수의 의존관계 구조가 달라지고 심지어 음(-)의 관계가 나타났다. 이는 행태경제학적 관점에서 COVID-19 팬데믹 기간의 시장 스트레스 증가가 투자자의 거래 행태(behavior)를 변화시켜 자산시장에 구조변화를 일으켰으며, 변동성과 거래량의 비선형 의존관계(특히, 극단적 분위수(quantiles)의 의존성)에 중대한 영향을 미친 결과라고 추론해 볼 수 있다. 따라서 정보 유입 외에 시장 스트레스로 인한 행태적 편의나 군집행동(herding)과 같은 심리현상이 두 변수의 의존관계 구조를 변화시키는 주요인이 될 수 있다는 전제하에 이를 검정해보았다. 본 연구는 실증분석을 위해 Ross (2015)의 구조변화 탐지 검정을 수행하였으며, 독립적이고 동일하게 분포하는(i.i.d.) 임의변수 가정 없이 비선형 관계구조와 분포 꼬리 부분의 비대칭적 의존관계를 면밀히 파악할 수 있는 Copula 회귀분위수(CRQ) 접근법을 제안하였다.
동 연구는 휘발유 가격 수준에 따른 국제 유가에 대한 국내 가격 조정의 비대칭성을 분위수 자기회귀시차분포 모형을 사용하여 확인한다. 추정에 사용된 자료는 2008년 5월 첫 번째 주부터 2022년 10월 두 번째 주까지의 주간 평균 두바이유가, 정유사 휘발유가, 주유소 휘발유가이다. 추정은 두바이유가에 대한 주유소 휘발유 가격, 두바이유가에 대한 정유사 휘발유 가격, 정유사 휘발유 가격에 대한 주유소 가격의 변화, 세 가지에 대해 이루어졌다. 추정 결과, 두바이유가에 대한 정유사 휘발유 가격의 조정은 휘발유 가격의 모든 분위에 걸쳐 비대칭적으로 나타난 반면 두바이유가와 정유사 휘발유 가격에 대한 주유소 가격의 조정은 휘발유 가격의 분위수가 높을수록 비대칭적으로 나타났다. 이와 같은 결과는 휘발유 가격 변화에 따른 주유소의 재고 비용 변화에 기인하는 것으로 추측된다. 재고 비용에 대한 부담이 높을수록 주유소에게는 상승한 휘발유의 매입가격을 보다 적극적으로 판매가격에 전가하고자 하는 유인이 있다.
본 연구는 주택지의 가격결정모형을 추정하여 신도시 주거용 토지의 가격 결정요인 알아보고자 하였다. 이를 위해서 경상남도 김해시 장유신도시 지역에서 택지개발사업으로 조성된 주택지 1,000여 필지의 실거래 가격자료를 대상으로 헤도닉 특성이 주택지 가격에 미치는 영향을 GLS 분석방법과 분위수 회귀분석방법을 이용하여 분석하였다. 본 연구는 주택지 가격과 그 오차가 정규분포를 가질 때 조건부 평균을 추정하는 GLS 추정결과와 비교하기 위해 주택지 가격이 대칭적이지 않고 정규분포를 가지지 아니할 때 조건부 분위수별 추정을 위해 분위수 회귀분석 모형을 사용하였다. 그 결과 가격 분위수별로 해당 특성이 미치는 영향의 차이를 확인할 수 있었다. 경과 연수변수는 음의 영향을 보였지만 일정기간을 경과하면 다시 양의 영향을 보이는 것으로 나타났으며, 그 반전기간은 고가주택지 분위수에서 좀 더 높은 값을 보였다. 신도시 주택지 중에서 점포 겸용택지의 긍정적인 영향이 가장 크게 나타났으며, 주택지의 수요자는 도로에 한면만 접한 토지보다 두면이상 접한 각지의 토지, 부정형토지보다는 사각형의 토지를 선호하는 것으로 나타났다. 각지는 주택지의 일조권 개선에 긍정적이며, 인접대지 경계로부터의 이격거리로 인한 건축면적의 감소가 적기 때문에 이 같은 결과를 보인 것으로 판단된다. 점포겸용택지 변수는 저가 주택용 토지에서 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 저가의 주거용 토지가 대부분 임대형 주택 건부지로 사용되는 경향이 많아 자가 거주용 주택 건부지와 다른 특성을 가지기 때문으로 보인다. 주거용 토지가격은 가격 수준에 따라 다른 특성을 지니며, 담보가지의 평가와 부동산 정책의 입안에 있어서 이를 고려하여야 할 것으로 보인다.
고농도 미세먼지($PM_{10}$)에 노출되는 것은 호흡기 질환 뿐만 아니라 피부, 안구, 심혈관계 질환 등을 야기한다. 따라서 미세먼지 농도를 정확히 예측하는 방법을 개발하는 것은 국민건강과도 깊은 관련이 있다. 현재 국립환경과학원에서는 미세먼지 농도가 높은 "나쁜날씨"를 예측하기 위해 의사결정나무 모형을 사용하고 있다. 그러나 모형 자체의 불안정성은 차치하더라도 의사결정나무는 전체 데이터의 9%밖에 차지하지 않는 "나쁜날씨"를 예측하기에 적합하지 못하다. 본 논문에서는 국립환경과학원에서 사용하는 모형의 부정확성과 부적절성을 제시하는 한편, 분위수 손실 함수를 적용한 새로운 모형의 유용성을 제시한다. 그리고 새로운 모형의 성능을 여러 ${\tau}$ 값에 대해 평가하고 비교를 통해 기존 모형 교체의 타당성을 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1253-1262
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2014
회귀나무 (regression tree)는 독립변수로 이루어진 공간을 재귀적으로 분할하고 해당 영역에서 종속변수의 최선의 예측값을 찾고자 하는 비모수적 방법론이다. 회귀나무 모형이 제안된 이래 로지스틱 회귀나무모형이나 분위수 회귀나무모형과 같이 유연하고 다양한 모형적합을 위한 연구가 진행되어 왔다. 최근에 들어서는 Sela와 Simonoff (2012)의 RE-EM 알고리즘, Loh와 Zheng (2013)의 GUIDE 등 패널데이터와 관련하여 진일보한 나무모형 알고리즘도 제안되었다. 본 논문에서는 각 알고리즘을 소개하고 특징을 살펴보는 한편, 실험 데이터를 생성하여 평균제곱오차 (mean squared error)를 바탕으로 예측력을 비교하였다. 분석결과, RE-EM 알고리즘의 예측력이 상대적으로 우수하게 나타났다. 이 알고리즘을 통해 기업경기실사지수 업종별 패널자료를 분석한 결과 최근의 업황에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 매출 실적으로 나타났으며 매출 상위 그룹의 경우 비제조업이 제조업에 비해 업황에 대한 판단이 긍정적인 것으로 나타났다.
본 연구에서는 금융시장 통합화에 따른 금융 시장 전염을 생물학적 전염개념에 기초하여 분석하는 검정 방법론을 제시하였다. 금융 시장 통합화를 측정하기 위하여 U-통계량을 사용하였고, 금융 시장 전염 검정을 위하여 단일방정식 오차수정 모형을 중심으로 잠재 요인모형, 분위수 회귀모형과 런검정을 사용하였다. 시뮬레이션결과 단일방정식 오차수정 모형이 자기상관을 갖는 오차항을 포함한 선형 회귀모형에서 비교적 높은 수준의 적합도를 일관성 있게 보여 주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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