투자 분배 시스템은 지속성, 수익성, 변동성, 하방경직성 등 각각의 지표를 찾아내는 데이터 분석을 조합한 시스템으로 MLP 신경망을 통한 시황을 예측으로 투자 경험이 부족한 일반 사용자에게 안정적인 투자 분배 전략을 제공한다. 투자분배 시스템 구현을 위하여 추가적으로 금융시장에 대한 회귀분석, 켈리 공식과 같은 도구를 활용하였다.
이 연구의 목적은 초등 학생의 과학 지식 생성과정 중 나타나는 뇌파를 여러 가지 분석 방법을 이용하여 과학 영재아와 일반아를 신경 생리학적으로 판별할 수 있는 척도를 개발하는 것이다. 이를 위해 과학 영재아의 구인 요소로서 지능 검사, 간편 창의성 검사, 과학 지식 생성 검사를 수행하였고, 지필 평가에서 우리가 놓칠 수 있는 과학 영재의 구인 요소를 영재치로 추가하여 개인별 표준화 점수를 산출하였다. 이렇게 산출된 표준화 점수를 종속 변수로 하여 그룹을 구분하고, 독립 변수로서 측정된 뇌파를 선형 분석, 비선형 분석, 상호의존 분석 등을 통해서 다양한 뇌파 판별 요소를 제시하였다. 과학 영재의 특성을 신뢰롭게 예상하고, 설명하는 뇌파 판별 요소를 찾기 위해 다중선형회귀분석을 실시하였다. 이를 통해 뽑아진 뇌파 판별 요소를 통해 다중회귀식을 만들어 여기에서 생성된 함수값을 통해 판별 분석을 실시한 결과, 과학 영재아와 일반아를 신뢰롭게 판별할 수 있는 기초를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 과학 영재아 특성을 예측하는데 기여하고 있는 판별 요소의 대부분은 정보량과 상호 신호의 결맞음의 정도를 보여주는 것으로 두뇌에서 일어나는 상호적 연관성이 판별의 핵심 요인으로 여겨진다.
본 연구는 터널 내 안전에 대한 인적위험 요소와 대피행동 단계 간의 관계분석을 위해 실시되었다. 따라서 본 연구는 터널을 이용하는 운전자로서 터널 환경을 이해하는 141명을 대상자로 하여 인적위험 요소와 대피행동에 대하여 터널 안전을 위해 안전시설물과 안전행동의 최적화된 상호작용을 이끌어 내기 위해 구조화된 설문을 통하여 관계 조사연구를 진행하였다. 설문조사 기간은 2018년 6월 24일부터 9월 28일까지 진행하였다. 자료 분석방법은 빈도분석, 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), Independent Sample t-test를 실시하였다. 연구결과 인적위험 요소와 대피행동 주요 변인간의 상관관계에 있어서 대피단계 1, 2, 3 가속화와 지연의 관계는 모두 상관관계가 있었으며, 인적위험 요소는 부분적으로 상관관계가 나타났다. 다음으로 다중회귀분석을 이용해 인적위험 요소와 대피행동 간의 영향관계에 영향을 미치는 요인으로 법규준수의지(${\beta}=0.188$, p=0.034)와 터널 내 정보인지(${\beta}=0.220$, p=0.009)로 나타나, 인적위험 요소가 대피행동 3 가속화에 미치는 영향력에 대한 12%의 설명력을 나타냈다. 본 연구에서 인적위험 요소와 대피행동 간의 중요한 변인은 법규준수와 터널 내 정보인지임을 확인하였다. 따라서 터널 내 환경과 상호작용하는 요소의 연구가 필요하다.
본 연구는 우리나라 산업 발전에 크게 기여한 운송산업의 주체인 운송업 종사자의 고용생산성 결정요인에 대해 다룬다. 본 연구는 노동패널자료를 활용해 운송업의 고용생산성 결정요인을 선정하고 패널 로지스틱 회귀 모형(Panel Logistic Regression), Panel OLS 모형, Panel Robust regression 모형을 활용하여 요인 간 영향력을 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 정규직 여부의 경우 '학력'이 높을수록, '노조가입' 할수록, '직업훈련 경험'이 있을수록 긍정적인 효과가 나타난 것으로 분석되었다. 둘째, 고용안정성은 '학력'이 높고 '노조가입' 할수록 긍정적인 영향이 미치는 것으로 조사되었으며, '회사규모'가 크고 '기혼'일 경우 고용안정성이 큰 것으로 분석되었다. 셋째, 소득생산성의 경우 '나이', '학력', '회사규모'의 값이 클수록 긍정적인 영향을 미치고 '직업훈련 이외의 교육', '건강상태'의 값이 클수록 부정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 넷째, 직무만족도의 경우는 '여성'일수록, '노조가입' 할수록, '소득'이 높을수록, '고용안정성'이 높을수록 높았고, '보통사람대비 건강상태'가 좋을수록, '전반적 생활만족도'와 '경제적 수준'이 높을수록 직무만족도는 낮은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 운송산업 고용생산성 결정요인의 분석과 향상 방안 모색을 통해 운송업 고용 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
표본설계는 대표성 있는 표본추출과 이에 따른 적절한 추정식을 산출해 주어야 한다. 이때 조사결과가 모집단의 대표성을 갖기 위해서는 적절한 가중치가 부여되어야 한다. 일반적으로 표본설계시 제시된 기본가중치는 추출확률에 의해 계산된다. 그러나 조사 후 무응답등과 같은 요인이 발생된 경우 모집단의 대표성을 유지하기 위해 기본가중치의 보정이 필요하다. 본 논문은 조사 후 가중치 보정방법으로 기존에 흔히 사용하고 있는 갈퀴법(Raking)과 현재 BLS에서 적용하고 있는 방법(BLS) 그리고 최근 표본조사의 추정식으로 관심을 끌고 있는 일반화회귀식(GREG)에 의한 방법을 비교하였다. 자료분석은 산업단지공단내의 산업분류별 총 종사자수가 사용되었으며 MSE, Coverage, CV, Large Error(LE), NOn-Centrality(NC) 등의 비교통계량을 이용하여 그 결과를 비교하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.287-297
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2009
일반적으로 일반화 자기회귀 조건부 이분산(GARCH)모형 하에서, 우도함수에 기반한 자료의 예측구간의 추정은 오차항의 분포에 민감하게 반응하고 더욱이 조건부분산의 경우 구간추정이 현실적으로 쉽게 풀리지 않는 문제이다. 이를 해결하기 위해 붓스트랩방법(bootstrap method)이 적용될 수 있음을 최근 연구들을 통해 밝혀졌다. 본 논문에서는 GARCH모형 하에서 자료와 변동성(조건부 분산)의 예측구간 추정을 위해 최근 소개된 Pascual 등 (2006)의 논문을 토대로 붓스트랩 방법를 정리하였다 실제 사례분석을 위해 국내 주가수익률자료를 이용하였다.
전통적인 방법에 의한 PER는 단순히 그 지표의 일반적인 높고 낮음에 따라 소위 '저평가 종목'이라는 이름으로 투자자들에게 추천되고 있다. 그러나 이런 방법은 개별기업의 구체적 내용을 정확하고 종합적으로 고려하지 못하고 있다. 본 연구는 전통적인 방법으로 사용되는 PER지표의 문제점을 개선코자 배당평가 모형으로부터 도출한 PER지표의 구성요소들을 독립변수로 활용 회귀분석을 했다. 그리고 이를 근거로 이론 지표를 만든 후, 그 이론 지표를 투자의사결정에 적용하였을 때의 유효성을 검증했다. PER지표를 구성하는 독립변수는 Kisor & Whitbeck(1963), Malkiel & Cragg(1970), A. Damodaran(1996)에 의해 연구된 것을 원용, PER지표의 구성요소들로 기업의 배당성향, 이익 성장을, 그리고 위험변수로서의 베타계수를 선정했다. 투자성과는 포트폴리오 투자가 일반적인 현실을 감안해 가치가중수익률을 사용한 포트폴리오의 투자성과를 측정했고, 표본은 국내 거래소 시장에 1991년부터 2001년까지 계속 상장된 금융업종을 제외한 전종목을 대상으로 했다. 실증분석에 사용된 기간은 1997년부터 2001년까지 5년 동안의 자료이며, 투자성과를 검증하기 위한 검증모형으로 위험 프리미엄 모형을 사용했다. 먼저 동 분석기간 중 전통적인 방법에 의한 PER효과는 나타나지 않았고, 아울러 기업규모 효과도 찾을 수 없었다. 그러나 회귀분석을 통해 구해진 이론 지표를 활용할 경우, 이론 지표에 비해 시장 지표가 과소 평가된 그룹이 과대 평가된 그룹과 비교할 때 투자성과가 더 우수한 것으로 나타났다. 또한 이론 지표를 통해 PER수준이 낮아짐에 따라 투자성과가 더 높아지는 PER효과도 발견됐다. 이와 같이 이론 지표에 의해 나타나는 PER효과는 기업규모 효과와는 독립적인 것으로 보인다. 외환위기 이후 우리시장에 나타난 차별화 장세 속에 아직도 PER효과나 기업규모 효과와 같은 시장이례 현상이 존재하는지는 관심의 대상이 됐다고 본다. 본 연구에 의하면 기업규모 효과와는 별개의 PER효과가 여전히 존재하며, 다만 이 PER 효과는 전통적 의미의 일반적으로 낮은 PER종목이 초과수익률을 내는 것이 아니라, 기업규모가 크더라도 그 기업의 개별특성을 고려했을 때 이와 비교해 상대적으로 PER가 낮은 종목에 투자하면 초과수익을 낼 수 있음을 의미한다.
본 연구는 효율적인 공공자전거 도입과 운영을 위하여 기상조건과 스테이션 입지특성이 공공자전거 수요 및 이용패턴에 영향을 파악하고자 고양시 공공자전거 대여자료를 가지고 선형회귀분석방법을 통해 시간대별 대여량 모형을 구축하였다. 기상조건에 따른 영향은 평균 기온이 상승할수록 대여량이 늘어나는 것으로 분석되었으며, 강수량이 10mm 이상 되거나, 평균기온이 29도 이상으로 높아지는 경우, 풍속이 7m/s 이상 되는 경우에 대여량이 떨어지는 것으로 분석되었다. 입지특성에 따른 영향은 새벽시간대는 유흥가가 위치한 중심상업지역이, 낮 시간대에는 공원지역과 중심 및 일반상업 지역의 대여량이 높은 것으로 나타났다. 하교시간대는 학교인근 스테이션의 대여량이 증가하고, 퇴근시간대는 지하철역 인근의 대여량이 두드러지게 높아진다. 심야시간대에는 공원지역에서의 대여량이 두드러졌다.
본 연구는 옻나무의 암수구분에 의한 직경, 수고 및 수관폭에 따라 옻채취량의 변화관계를 조사하여 옻나무의 암수별 각인자의 옻채취량에 대한 상관관계와 회귀분석을 실시한 결과 암수구분에 의한 직경과 옻채취량의 관계에서는 암수 모두 직경증가에 따라 옻채취량도 증가하는 경향을 보였으며, 일반적으로 수나무개체들이 암나무 보다 옻채취량에 있어서 높은 수치를 나타내는 경우가 많았다. 암수구분에 의한 수관폭의 변화가 옻채취량에 미치는 영향력은 작게 나타났으나, 수관폭이 증가할수록 옻채취량도 증가하는 추세를 보여주었다. 또한 암수구분에 의한 회귀분석은 수나무보다 암나무의 주요인자들이 옻채취량에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 직경, 수고, 수관폭 및 옻채취량의 유의적 차이는 없는 것으로 분석되었다.
본 연구는 한국복지패널 7차년도를 이용하여 공공임대주택거주가 우울에 미치는 영향을 분석하였다. 공공임대주택거주가 개인의 선택에 의해 이루어지는 과정에서 발생가능한 선택 편의를 줄이기 위해 PSM(propensity score matching)을 활용하였으며, 최종적으로는 우울에 영향을 미치는 다른 변수들을 통제하기 위해 PSM의 매칭결과와 회귀분석을 결합하였다. 분석결과 단순비교(independent t-test)에서는 통계적으로 유의미하였던 공공임대주택거주자와 일반주택거주자간의 우울의 차이가 PSM매칭과 회귀분석을 결합하였을 때는 유의미성이 사라졌다. 이는 공공임대주택거주자의 높은 우울정도는 공공임대주택거주의 독립적인 효과라기보다는 공공임대주택거주자가 가지고 있는 본래적인 인구학적인 속성 혹은 소득에 기인하였을 가능성을 보여준다. 본 연구는 공공임대주택거주가 개인에게 부정적인 영향을 미치지 않음을 확인하였다는 점에서 공공임대주택 공급에 대한 정책적 근거를 제공하고 있다. 동시에 긍정적인 영향도 확인할 수 없었다는 점에서, 저소득층에 한정하지 않은, 국민 대다수를 위한 임대주택정책을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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