이 연구는 2004년부터 2007년까지 청주시 50개 교차로에 대한 패널자료를 이용한 교통사고 모형을 다루고 있다. 패널자료는 동일한 샘플을 이용하여 매년 반복적으로 수집된 자료를 의미한다. 연구의 목적은 위의 패널자료를 이용하여 교통사고 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 TSCSREG에 포함된 다양한 모형 중 최적의 모형을 도출하는데 중점을 두고 있다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 교통사고의 다양한 요인들을 설명하는 4개의 패널자료 모형이 개발되었다. 둘째, 고정효과모형의 독립변수 t값이 임의효과모형에 비하여 더 작은 것으로 분석되었다. 마지막으로 교차로의 횡단보도수와 총 교차로수가 사고에 정(+)의 효과를 보이는 것으로 분석되었다.
선원은 해운업과 수산업에서는 선박의 조종과 항행안전을 담당하고 있는 한편, 어로작업도 도맡아 하고 있다. 항만운송에서 선원들은 도선사 양성의 기반이 되며, 항만운영과 해양사고 예방을 지원하고 있다. 선원은 선박의 안전관리, 안전 항행감독, 내항해운 분야의 여객선 안전운항 관리, 해양사고 심판 등 많은 분야에서 전문적 지식과 경험을 제공하고 있다. 이 같은 경제적 기여에도 불구하고 선원들의 장기적 공급 부족에 따른 외국인 선원의 한국적 선박에서 승선확대, 급속히 진행되고 있는 고령화는 선원 수급에 경고음을 울려왔다. 본 연구는 (1) 선원들의 승선과 이직에 대한 추이와 특성을 분석하여 선원 패널자료가 필요함을 명시하고 (2) 선원 패널자료의 구축시 그 내용과 자료관리 방안에 대한 대안을 설정하고, 대안별 장단점을 검토한 후 (3) 선원 패널자료를 이용한 선원공급의 장단기 예측 모형 개발 등 활용방안을 제시하였다. 선원 패널자료의 구축은 한국 노동패널(한국노동연구원, 2016)과 같이 수 십년 간의 자료 축적을 통해, 선원의 이직과 승선에 대해 체계적이고 다양한 분석을 할 수 있게 한다. 패널자료의 구축 추진기관으로서는 이미 선원통계를 축적하고 있는 한국선원복지고용센터가 1차적으로 적합하다. 패널자료의 구축방안으로 한국선원복지고용센터의 기존자료를 활용하고 패널기준(졸업연도와 학과)을 명확히 하고 생애주기를 관측하는 것을 제안한다. 선원 패널자료는 과거 시계열 자료를 재입력하고 부원에 대한 자료추가, 선원 경력과 직책 등 승하선 경력, 개인특성, 가정생활, 향후 진로와 의견 등을 포함한 자료와 정보들을 추가해 구축될 수 있다. 선원 패널자료 활용방안으로는 1) 선원공급에 대한 장단기 예측, 2) 선원의 일생 이력주기인 교육 훈련 재교육 등의 수요산정, 3) 선원의 승선과 이직, 자격재취득에 대한 체계적 자료의 축적을 통해 선원에 대한 인구동태적 분석, 4) 도선사 등 고급 해기사 인력을 필요로 하는 해양산업과 연계된 선원경력 관리를 통해, 선원의 장기승선을 유도, 5) 실효성이 있는 선원직 매력화 정책을 수립, 6) 선원직업의 안정화를 위한 정책수립에 이용을 예로 들 수 있다.
이 글은 패널자료의 유용성을 설명하고 패널자료를 사용해서 분석할 수 있는 주제를 사례로 설명하고 있다. 패널자료는 동일한 응답자를 여러 차례에 걸쳐 설문함으로써 응답자 특성을 통제한 조건에서 연구변수가 응답자 태도변화에 미치는 영향력을 측정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 수차례 설문을 시도하는 과정에서 응답자들이 오염될 가능성이 높다는 점과 응답자들이 탈락한다는 점에서 모집단의 특성이 제대로 반영될 수 없다는 점이 문제점으로 지적될 수 있다. 그럼에도 불구하고 집합자료 정보가 제공할 수 없는 패널자료만의 정보가치가 있다는 점에서 연구주제에 따라서는 반드시 패널자료가 필요한 경우가 있다. 본 논문에서는 선거관심이 응답자의 투표결정과 어떠한 관련이 있는지를 살펴보고, TV시청 등 선거자극이 응답자에 따라 차별적으로 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 일관투표자에게는 TV시청 등 선거자극이 선거관심을 증가시키는 역할을 하지만, 중도기권자에게 선거자극은 선거관심을 높이는데 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.
본 논문은 m개의 독립적인 일차 비선형 시계열로 구성된 패널자료의 동질성 검정에 대한 연구로서 먼저 일반적인 일차 비선형 시계열의 정상성 조건을 유도하고 이어서 동질성 검정법을 제시하고 연관된 극한분포를 규명하였다. 또한 모의실험을 하여 제안된 검정법의 모의검정력을 구하였다.
본 연구는 기업규모, 장부가치/시장가치 비율, 순이익/주가 비율, 현금흐름/주가 비율, 레버리지 등 기본적 변수를 사용하여 주식수익률에 유의적인 변수를 확인하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 횡단면 자료와 시계열 자료를 결합한 패널자료(panel data)를 이용하여 패널자료분석방법으로 연구모형을 실증적으로 분석하였다. 일반적으로 패널자료를 사용하면 Hsiao(2003)가 지적한 바와 같이 표본의 크기를 확대시켜 자유도를 증가시키고 이론적으로 설명변수간 다중공선성(muti-collinearity) 문제를 완화할 수 있다. 실증분석결과에 의하면 기업규모(SIZ), 장부가치/시장가치 비율(B/M), 순이익/주가 비율(E/P), 현금흐름/주가 비율(C/P) 등이 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 변수라 할 수 있다.
본 연구는 농가경제조사를 패널자료화한 결과와 패널화된 자료를 이용하여 실제로 자료를 분석하는 예를 제시하였다. 본고의 분석결과 예시는 농가경제조사와 같은 반복횡단면자료의 경우 사후적으로 패널화함으로써 다양한 동태분석이 가능함을 보여주고 있다. 또한 횡단면가중치의 존재를 감안하였을 때 종단면가중치 문제도 비교적 수월하게 해결할 수 있는 가능성이 있음을 알 수 있다. 본고의 경험을 바탕으로 할 때 최근 통계청에서 새롭게 패널조사를 실시하려는 계획을 수립, 집행하고 있는 바, 이와 더불어 통계청에서 기존에 실시하고 있는 유사한 구조의 반복횡단면조사의 경우에도 패널화 작업을 수행할 필요가 있다고 판단된다. 물론 이러한 패널화 작업의 이점은 실제로 패널조사로 진행되고 있는 사업체조사에서 더욱 명확하게 나타날 것으로 예상되며, 향후에는 사업체 횡단면자료의 패널화작업을 시도할 필요가 있다고 할 것이다.
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.
본 연구의 목적은 통계청에서 생산하고 있는 가구단위 조사 중 반복횡단조사로 설계된 경제 활동인구조사와 도시가계조사의 표본가구관리명부 자료를 이용하여 1998년에서 2002년까지 패널자료를 구축하고, 패널의 생존기간과 패널무응답 집단의 사회인구학적인 특성을 분석하는 것이다. 경활의 표본가구관리명부 자료를 월별 패널로 구축한 결과, 모두 응답한 가구는 46%였다. 반면에 분기별 패널로 구축된 도시가계에서 모두 응답한 가구는 34.%로 경활보다는 낮았다. 콕스비례위험모형을 통해 가구와 가구원의 사회경제적 특성이 패널의 생존기간에 미친 영향을 분석한 결과 개인차원에서는 연령, 가구차원에서는 주택소유형태에 따라 체계적인 표본소실이 발생하고 있었다. 개인의 특성별로는 여자보다는 남자가, 장년층보다는 젊은층의 패널소실 위험율이 높았다. 학력이 높을수록 패널소실확률도 함께 증가했으며, 취업자보다는 실업자의 패널소실 확률이 높았다.
본 논문은 여러 개의 독립적인 시계열로 구성된 시계열 패널 자료를 이용하여 비선형 모형인 GRCA모형과 신경망을 이용하여 예측값을 구하여 서로 비교 분석하고자 한다. 먼저 GRCA모형에 대하여 연구하고 신경망의 구조와 예측값을 구하기 위한 여러 가지 변환함수를 유도한다. 단기 예측에서는 신경망 방법의 예측값이 더 좋았고, 장기예측에서는 비선형모형을 이용한 예측값이 더 좋은 것으로 나타났다.
간헐적인 패널 시계열 자료의 개념과 구조를 소개하고, 간헐적인 패널 시계열 자료의 모형으로 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위하여 Wald 검정통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 또한 동질성이 만족되는 경우 시점 별 평균을 이용하여 종합한 자료로 모형을 적합하였다. 이 모형의 동질성 검정 통계량의 극한분포가 $^x2$분포에 잘 따르는지를 알아보기 위해 모의실험을 실시하고, 실제 자료 분석으로 지역별 월별 Mumps 자료에 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성이 만족된 지역별 월별 Mumps 자료를 시점 별 평균을 이용하여 종합하고 1차 자기회귀 모형으로 적합하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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