• 제목/요약/키워드: 패널분석모형

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동태 패널모형을 이용한 대일 상품수지 결정요인 분석 (Determinants of Korea's Goods Balances with Japan: Evidence from Dynamic Panel Model)

  • 김종구;황신모
    • 국제지역연구
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    • 제15권2호
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    • pp.331-350
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    • 2011
  • 본 연구는 1989-2009년 기간 동안의 MTI 2단위, 56개 품목의 대일 수출입 시계열 패널자료를 사용하여 대일 상품수지 함수를 추정하였다. 대일 상품수지 함수는 정태패널 모형과 거래비용을 고려한 동태패널모형을 사용하여 추정하였으며 실증분석결과 정태패널모형보다는 거래비용을 고려한 동태패널모형이 모형의 안정성이 우수한 것으로 나타났다. 안정적인 대일 상품수지 함수의 추정의 의미는 비록 대일 상품수지 적자가 지속되고 있더라도 양국교역은 양국후생에 도움이 된다는 것을 의미한다. 동태패널 분석결과 균형 상품수지로의 조정속도는 0.0389로 매우 느린 것으로 나타났으며 이는 대일상품수지 균형으로의 조정에 필요한 비용이 현재 상품수지 적자로 인한 비용보다 크기 때문이다. 상품수지에 대한 일본실질소득 탄력성과 한국실질소득 탄력성은 각각 4.38168과 -0.835225로 이론에 부한하는 부호를 나타내며 유의한 것으로 나타나, 대일 수출상품은 사치재의 성격을 갖는 반면 수입상품은 필수재의 성격을 갖는 것으로 나타났다. 대일 상품수지의 환율탄력성(${\partial}TB/{\partial}ER$)은 0.478435로 비탄력적인 것으로 밝혀졌다. 이는 환율변동이 대일 상품수지에 미치는 영향이 작은 반면 대일 상품수지변동은 큰 폭의 원/엔 실질환율을 변동시킬 수 있음을 의미한다.

기업의 부채조달원 선택에 관한 연구: 패널표본선택모형의 적용 (Corporate Debt Choice: Application of Panel Sample Selection Model)

  • 이호선
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권7호
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    • pp.428-435
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    • 2015
  • 우리 기업의 타인자본조달에 관한 통계지표를 살펴보면 대기업은 은행의 기업대출과 회사채 등의 직접금융을 함께 사용하여 자본을 조달하고 있는 반면, 중소기업은 은행대출에 계속 의지하고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 현실을 감안하여 본 연구에서는 기업의 타인자본조달을 실증분석하는데 있어 표본선택편의가 존재하고 이를 감안한 연구모형을 사용해야 한다고 주장한다. 이러한 주장을 뒷받침하기 위해 1990년부터 2013년까지의 상장기업 자료를 통해 부채구조를 설명하는 실증분석을 수행한 결과 선행연구에서와 마찬가지로 기업의 회사채사용에 있어 기업규모, 1대주주 지분율, 유형자산 구성비, 수익성, 배당성향 등이 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었으며, 패널표본선택모형에 투입된 Inverse Mills Ratio 변수가 유의하게 나타나 패널표본선택모형을 사용하는 것이 타당함을 확인하였다. 이러한 결과는 기업의 타인자본조달에 있어 표본선택편의가 존재하며 이에 관한 연구에서 이를 반드시 감안해야 함을 의미한다.

패널모형을 이용한 교역조건과 변동성의 영향 분석 (The Study of the Effect of Terms of Trade and its Volatility Using the Panel Model)

  • 최용재
    • 국제지역연구
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    • 제21권4호
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    • pp.19-39
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    • 2017
  • 본 연구는 교역조건 수준과 변동성이 실질 GDP 및 인플레이션에 미치는 영향을 분석하기 위해 OECD 26개국을 대상으로 1990년부터 2015년까지 실질 GDP, 인플레이션, 교역조건 등의 자료를 이용해 선형패널 및 동태패널모형을 설정하여 추정하였다. 분석결과 교역조건 수준과 변동성은 실질 GDP에 거의 영향을 미치지 않거나 통계적으로 유의하게 음(-)의 영향을 미치더라도 크기는 매우 작아 무시할 정도였다. 반면 교역조건 수준과 변동성은 모든 모형에서 동일한 결과를 얻은 것은 아니지만 대체로 인플레이션에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 교역수준의 상승은 경상수지 흑자 또는 구매력을 상승시켜 총수요 증가를 통해 인플레이션을 야기하고 교역조건 변동성의 상승은 경제 내 불확실성을 확대시켜 불완전경쟁에 직면한 기업들로 하여금 현재 가격을 인상하도록 하여 인플레이션을 야기하는 것으로 판단된다.

패널 자료를 이용한 미충족 의료의 추세와 관련요인 (Trend of Unmet Medical Need and Related Factors Using Panel Data)

  • 김은수;은상준
    • 융합정보논문지
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    • 제10권9호
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    • pp.229-236
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    • 2020
  • 본 연구는 2009년부터 2013년까지(2010년 제외)의 한국 의료패널 자료를 활용하여 미충족 의료의 추세 및 현황을 알아보고, 미충족 의료와 관련된 요인을 분석하고자 하였다. 연구 대상자는 2009년 11,598명, 2011년 11,035명, 2012년 10,584명, 2013년 10,099명 그리고 7,144명의 패널 자료를 활용하여 빈도분석, 교차분석, 일반화 추정방정식 모형을 시행하였다. 연도별로 교차분석 결과, 여성, 중학교 졸업 이하의 학력, 의료보장 형태가 의료급여인 경우, 최저 분위의 가구소득, 주관적 건강상태 점수가 낮을 때 미충족 의료 경험률이 높은 것으로 나타났다. 일반화 추정방정식 모형을 통한 분석 결과, 여성, 40세 미만 연령대, 초등학교 졸업 이하, 최저 분위의 가구소득, 주관적 건강상태 20점 미만, 활동 제한이 있는 경우 미충족 의료를 경험할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 이 결과를 바탕으로, 의료서비스 이용의 정책을 수립하는데 기초자료를 제공하고자 한다.

패널 중선형 시계열 모형의 동질성 검정 (Test of Homogeneity for Panel Bilinear Time Series Model)

  • 이신형;김선우;이성덕
    • 응용통계연구
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    • 제26권3호
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    • pp.521-529
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    • 2013
  • 패널 시계열자료 분석에서 모수축약의 원칙에 충실하기 위해서 동질성 검정을 수행한다. 본 논문에서는 독립적인 중선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정을 수행하기 위하여 먼저 중선형 시계열 모형의 정상성 조건을 구하고 최우추정량과 동질성 검정통계량과 극한 분포를 이끌어내며, 실증분석으로 우리나라 8도의 Mumps 패널자료를 이용해 8개 지역의 발병 추이에 대한 동질성 검정을 수행한다.

시간효과를 반영한 통행발생모형 개발 (The Trip Generation Models with Time-effects)

  • 김상록;김진희;김형진;정진혁
    • 대한교통학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.103-112
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    • 2012
  • 우리 시간의 흐름에 따라 사회 경제 구조, 생활양식 등 여러 요소가 변하면서 사람들의 통행목적과 통행행태도 변하게 된다. 하지만 기존의 통행발생모형은 장래 수요예측 시 기준연도에 추정된 parameter 값이 장래에도 동일하기 때문에 시간과 통행행태의 변화를 반영할 수 없는 문제점을 안고 있다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 시간변화를 반영한 통행발생모형을 개발하였다. 가구통행실태조사는 특정 시점의 통행특성을 조사한 횡단면 자료이지만 그동안의 3번의 조사를 통해 시계열적 측면이 보완되었고, 조사자료를 기초로 하여 행정동을 기준으로 OD를 구축하기 때문에 이를 하나의 패널로 설정하여 패널분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 1996년부터 2006년까지 조사된 가구통행실태조사자료 및 전수화 OD, 각 기준연도의 사회경제지표를 이용하여 패널분석을 통해 통행발생모형을 개발하였다. 분석 결과 시간이 지나면서 유의한 시간효과가 나타났다. 학원통행의 경우에는 시간이 지날수록 인구당 통행발생량이 증가하는 시간효과의 패턴이 나타났고, 쇼핑통행의 경우에는 감소하는 시간효과의 패턴이 나타났다.

ICT 융합기술에서의 기술경쟁력이 기업 다각화에 미치는 영향 (The impact of Technological Competitiveness in the ICT Convergence Technology on Corporate Diversification)

  • 이현민;김선재;김홍영
    • 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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    • 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.915-940
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    • 2017
  • 본 연구는 산업조직이론과 자원기반관점을 통합하여 사업 다각화에 대한 산업환경요인과 기술역량의 결정요인들로 구성한 통합모형을 설계하고, 제안한 모형을 스마트공장 ICT융합기술(애플리케이션 및 플랫폼 분야) 특허 출원기업 272개사의 6개년(2010년~2015년) 특허 및 재무데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 고정효과 패널모형을 분석한 결과, 기업의 사업다각화 의사결정에 영향을 미치는 요인들 가운데 기술경쟁력은 사업다각화 수준을 높이는 긍정적 효과가 검증되었다. 추가적으로 2단계 최소자승 고정모형을 분석한 결과, 출원특허수 보다 특허의 기술융합수준이 기술경쟁력을 증대시키는 유의미한 긍정적 효과가 있음을 검증하였다. 본 연구 결과에 근거하여 기업의 ICT융합기술자원 및 역량을 바탕으로 한 사업 다각화 전략기획방향과 정부 R&D 정책과 관련하여 융합기술자원의 사업화 지원방안에 대한 시사점을 제공하고자 한다.

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공간 패널 회귀모형을 이용한 양파 생산량 추정 (Onion yield estimation using spatial panel regression model)

  • 최성천;백장선
    • 응용통계연구
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    • 제29권5호
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    • pp.873-885
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    • 2016
  • 노지에서 재배되는 양파 생산량은 기후환경에 의하여 영향을 받으며, 특정 지역에서 많이 생산되는 지역적인 특성을 가지고 있다. 따라서 생산량 예측시 기상과 지역을 동시에 고려하는 접근이 필요하다. 본 논문에서는 공간 패널 회귀모형을 이용하여 기상변화에 따른 생산량을 추정하였다. 양파 주산지 13곳에 대한 2006년부터 2015년까지의 기상 패널자료를 사용하여, 공간시차를 반영한 공간자기회귀(spatial autoregressive)모형을 사용하였다. 공간가중치 행렬은 임계치 설정방법과 최근거리 설정방법으로 나누어 분석하여, 최근 3곳까지 거리 설정방법을 사용한 모형이 최종 모형으로 선택되었으며, 자기상관성이 유의함을 보였다. 하우스만 검정을 통해 채택된 확률효과모형으로 분석한 결과 누적일조시간(1월), 평균상대습도(4월), 평균최저기온(6월), 누적강수량(11월) 등이 양파 생산량 예측에 유의한 변수로 나타났다.

회귀나무 모형을 이용한 패널데이터 분석 (Panel data analysis with regression trees)

  • 장영재
    • 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.

패널무응답의 가중수정 방법

  • 신민웅;윤연옥
    • 한국조사연구학회:학술대회논문집
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    • 한국조사연구학회 2002년도 춘계학술대회 발표논문집
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    • pp.157-162
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    • 2002
  • 패널 무응답자(panel nonrespondent)란 처음 조사에서는 응답을 하였으나 나중 조사에서는 응답을 하지 않은 사람을 의미한다. 패널조사에서는 앞 단계에서의 응답으로부터 뒷 단계의 무응답에 대한 정보를 얻을 수 있다. 무응답에 대한 수정 방법은 어떤 보조 변수들을 선택하고, 그 변수들이 수정하는 데 어떻게 사용하는 가를 결정하는 것이다. 우리는 가중 수정을 패널 무응답자에 대해서만 생각한다. 이러한 가중은 패널 무응답자에 대하여 보상하기 위하여 패널 무응답의 가중값을 수정한다. 종속 변수로서 패널응답 상태(status)는 로지스틱 회귀분석으로 패널 무응답에 대한 모형을 선택하는 방법이다. 로지스틱 회귀분석에서 패널무응답과 상관이 있는 변수들은 패널무응답 편향을 감소시키기 위하여 가중 수정에서 사용하기 위한 변수들이다.

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