ODA (Official Development Assistance) aims for practicing international humanitarianism in developing countries. However, ODA donors also seek to find convincing evidence meeting the national economic & political interests in the international community. In this regards, precise & unbiased estimation of the policy effects of ODA aid on the donors' exports to the recipient countries has recently become one of the primary concerns of the ODA donors, especially developing countries including Korea of which economy structure heavily relies on exports for economic growth. Based on the basic gravity model, this study empirically analyzes the effects of technical cooperation ODA delivering skills, knowledge and technical know-how on Korea's exports to the ODA recipient countries using 10-year panel data from 2007 to 2016. Specifically, by incorporating major variables affecting trade such as GDP, distance, FDI etc, the effect of technical cooperation ODA on Korea's exports to the ODA recipient countries is estimated with various kinds of panel models. As a result, technical cooperation ODA has a statistically significant impact on Korea's exports to ODA recipient countries, especially in the exports of intermediate goods. And the detail process of this black-boxed mechanism is scrutinized through case studies on Uzbekistan, The Philippines, and Morocco.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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한국조사연구학회 2011년도 추계학술대회 발표논문집
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pp.273-285
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2011
본 논문에서는 패널조사와 같은 종단면 연구에서 시간의 흐름에 따라 패널의 노후화 등의 원인으로 각 조사주기별로 발생하는 무응답(결측)에 대해 특정한 패널집단을 대상으로 무응답 패턴을 통계모형을 이용하여 분석하였다. 이러한 무응답 패턴분석을 기반으로 결측자료가 존재하는 종단자료의 분석에서 적절한 방법을 선택하여 분석을 수행할수 있으며, 만일 무응답 대체가 필요한 경우 적절한 대체 방법을 결정할 수 있을 것이다. 횡단면 조사와는 달리 이용가능한 보조정보가 각 웨이브별로 다양하게 존재하며, 이와 같은 보조정보를 무응답 대체에 활용할수 있다면, 결측자료가 존재하는 패널 자료에 비해 전통적인 통계분석 방법을 적용하여 표준적인 결과를 산출할 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권4호
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pp.969-977
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2016
Climate change affects the growth of crops which were planted especially in fields, and it becomes more important to use climate data to predict the yields of the major vagetables. The variation of the crop products caused by climate change is one of the significant factors for the discrepancy of the demand and supply, and leads to the price instability. In this paper, using a panel regression model, we predicted the garlic yields with the weather conditions of different regions. More specifically we used the panel data of the several climate variables for 15 main garlic production areas from 2006 to 2015. Seven variables (average temperature, average maximum temperature, average minimum temperature, average surface temperature, cumulative precipitation, average relative humidity, cumulative duration time of sunshine) for each month were considered, and most significant 7 variables were selected from the total 84 variables by the stepwise regression. The random effects model was chosen by the Hausman test. The average maximum temperature (January), the cumulative precipitation (March, October), the cumulative duration time of sunshine (April, October) were chosen among the variables as the significant climate variables of the model
This study attempts to create a longitudinal dataset by linking tdata on the identical individuals across the monthly sample household management lists of the Economically Active Population Survey(EAPS) and the Household Income and Expenditure Survey(HIES). Using the data constructed through such process, the study also tryies to analyze the duration of longitudinal responses and the characteristics of nonrespondents. Between 1998 and 2002, longitudinal response rates had declined to 46% of total EAPS and 34% of total HIES. The fact that nonresponse was not a random phenomenon leads to concerns about the representativeness of the remaining sample. Using Cox's proportional hazard model the study revealed that the duration of longitudinal responses is affected by the ownership of house and the age of the respondent.
As foreign investors' share holdings in Korean firms have dramatically increased since 1998 following the financial deregulation on the limit of foreign stock investment, the concern over the negative impacts the foreign investors would bring on the firms' financial policy has been growing too. Foreign investors were perceived to require the firms of excessive payments of cash dividends sometimes with threat of hostile takeover trials detering the firm from investing its cash flow in the physical facilities and RandD eroding their potential growth capabilities. We examine the impact of foreign investment on the firms' dividend policy using 234 listed firms' panel data over the sample periods of 1998 to 2005 employing various panel regression methodology. Foreign shareholders are found not to be related or even negatively related to the payout ratio(dividend/net income), but positively and statistically significantly related to the ratio of cash dividends to book of asset, negatively to the dividend yields. Considering the payout ratio is the most appropriate measure for the dividend payment, we can not support the arguments that the foreign investors' holdings have induced the excessive dividend level in Korean firms.
In this paper, we empirically analyzed whether carbon leakage really happened in EU by comparing before and after the period of EU ETS. We regarded foreign direct investment outflows as indicator of carbon leakage and analyzed panel regression between production cost including environment cost and this FDI variable. Also we consider foreign market potential to analyze market oriented FDI. According to this analysis, carbon leakage was observed in some models for manufacturing industry. However carbon leakage did not prove consistently in a variety of models and it is hard to speak carbon leakage was happened in EU ETS. Notwithstanding relatively short time series of data, in the view of the fact that carbon leakage was tested in some models, Korea also should keep in mind the possibility of carbon leakage and design emission trading scheme.
This paper considers a panel regression model with ill-posed data and proposes the generalized maximum entropy(GME) estimator of the unknown parameters. These are natural extensions from the biometries, statistics and econometrics literature. The performance of this estimator is investigated by using of Monte Carlo experiments. The results indicate that the GME method performs the best in estimating the unknown parameters.
It would cause a serious problem in the panel data when panel attrition is concentrated on certain socioeconomic groups. Using the GOMS, this study investigates whether there exists non-random attrition bias in the data and seeks for feasible solutions to minimize the bias. The results of logit analyses show that panel attrition in the GOMS results mainly from surveying system but not from the surveyed. Therefore, the result suggests to develop well-organized management skill and systems as well as to construct weighting methods.
Consumers differ in both horizontally and vertically. Market segmentation aims to divide horizontally different (or heterogeneous) consumers into more similar (or homogeneous) small segments. A specific consumer, however, may differ in vertically. He (or she) may belong to a different market segment from another one where he (or she) belonged to before. In consumer panel data, the vertical difference can be observed by his (or her) choice among brand alternatives are changing over time. The consumer's vertical difference has been defined as 'dynamics'. In this research, we have developed a binary probit model with random-walk coefficients to capture the consumer's dynamics. With an application to a consumer panel data, we have examined how have the random-walk coefficients changed over time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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