When I examined the corporate financing statistics in Korea, I have recognized that there are several trends of them. First, large enterprises use bank loan and direct financing like corporate bond as debt. Second, small and medium companies mainly use bank loan only. So I argue that there is sample selection bias in corporate debt choice and using sample selection methodology is more adequate when analysing the behavior in corporate debt choice. Therefore I have tested panel sample selection model, using the listed korean firm data from 1990 to 2013 and I have found that the panel sample selection model is appropriate.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.5
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pp.1077-1085
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2017
In this study, we have found the major factors which affect Korean women's wage analysing the data provided by 2015 Korea Labor Panel Survey (KLIPS). In general, wage data is difficult to analyze because random sampling is infeasible. Heckman sample selection model is the most widely used method for analysing the data with sample selection. Heckman proposed two kinds of selection models: the one is the model with maximum likelihood method and the other is the Heckman two stage model. Heckman two stage model is known to be robust to the normal assumption of bivariate error terms. Recently, Marchenko and Genton (2012) proposed the Heckman selectiont model which generalizes the Heckman two stage model and concluded that Heckman selection-t model is more robust to the error assumptions. Employing the two models, we carried out the analysis of the data and we compared those results.
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.
This study aims to identify the primary user group in the growing metaverse space based on the increased interest during the COVID-19 era. It also aims to explore the predictive factors for metaverse adoption. To predict online activities, the study examined user purposes, motivations, and relevant demographic factors as predictive variables through model analysis. The data from the Korean Media Panel Survey were used, and a two-stage analysis with the Heckman two-stage sample selection model was conducted to predict metaverse users. The analysis revealed that the key factors influencing metaverse adoption were offline activities, openness, OTT usage, and purchasing of paid content. Moreover, in the second stage model, openness, gender, and paid content purchases were identified as significant variables for increasing metaverse usage time. These results indicate that understanding metaverse users is essential in the context of the rising interest in online activities during the COVID-19 era and can provide valuable insights for metaverse platform-related companies and developers.
The empirical study that used the logit model and the Heckman's selection bias model based upon 'Korea Labor & Income Panel Study' shows that the experience of job training has a positive effect on the probability of employment, as well as on the wage increase. The analysis also sheds light on the effect on employment with wage workers who experienced job training. When the discouraged unemployed are not classified as labor force participants, that is the unemployed, and the industrial dummy variables are excluded, logit estimation shows that training program in the public sector, not in the private sector, significantly increases their employment probability. However when these same workers are classified as the unemployed and the industrial dummies are included, logit estimation shows that public and private training programs has no effect on their employability.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.1
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pp.55-66
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2010
Propensity score adjustment(PSA) has been suggested as approach to adjustment for volunteer internet survey. PSA attempts to decrease the biases arising from noncoverage and nonprobability sampling in volunteer panel internet surveys. Although PSA is an appealing method, its application for internet survey regarding Korea presidential election and its effectiveness is not well investigated. In this study, we compare the Ni Korea internet survey with the telephone survey conducted by MBMR and KBS for 2007 Korean presidential election. The result of study show that the accuracy of internet survey can be improved by using PSA. And it is critical to include covariates that highly related to the voting tendency and the role of nondemographic variables seems important to improving PSA for Korea presidential election prediction.
The recent economic crisis started at the end of 1997 has brought about changes in labor market practices. One of them is rapid increase in the ratio of workers with alternative employment arrangement, so-called contingent workers. This type of arrangement, unlike traditional employment arrangement, makes employers properly adjust employment to business cycles and it also makes it possible for employees to solve time and spatial constraints related to labor supply. However, recent experience has revealed its negative characteristics such as lower wage rate, deficient fringe benefits, insufficient job security. Using the data from the first and the second wave of the Korea Labor and Income Panel Survey, this study focuses on change in the tendency of being contingent workers and decomposition of the wage differentials among regular and contingent workers by estimating the switching regression model. Results show that the recent crisis significantly contributed to probabilities of being contingent workers, especially for women, the young, the older, and the lowly educated. Decomposition shows that one quarter or one third of 35% of wage differentials are due to the price effect that the same productive characteristics are differently paid by the types of employment arrangements.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.10
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pp.4328-4336
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2011
The aim of this study is to find changes of the attributes that influence the purchase of cut roses during recent five years(2007~2011) and suggest some implications on ways to promote cut roses marketing. For this purpose, a survey was conducted through the Internet among 1,100 randomly chosen people living in Seoul, Inchon and Gyeonggi Province in 2011. A total of 1,023 valid replies were received for the analysis of the survey which was carried out by the subsidiary consulting firm. The survey panels and estimation models to analyze changes of consumers' preference attributes during recent five years are same to them of Kim, et al.(2007). That is, empirical analysis tools such as ordered probit model, multinomial logit model, and conjoint analysis were used according to Kim, et al.(2007). This paper suggests several policy implications to set up the target market of cut roses and marketing mix strategy to specify the best 4P(product, price, place and promotion).
Growing interest of stakeholders on corporate responsibilities for environment and tightening environmental regulations are highlighting the importance of environmental management more than ever. However, companies' awareness of the importance of environment is still falling behind, and related academic works have not shown consistent conclusions on the relationship between environmental performance and economic performance. One of the reasons is different ways of measuring these two performances. The evaluation scope of economic performance is relatively narrow and the performance can be measured by a unified unit such as price, while the scope of environmental performance is diverse and a wide range of units are used for measuring environmental performances instead of using a single unified unit. Therefore, the results of works can be different depending on the performance indicators selected. In order to resolve this problem, generalized and standardized performance indicators should be developed. In particular, the performance indicators should be able to cover the concepts of both environmental and economic performances because the recent idea of environmental management has expanded to encompass the concept of sustainability. Another reason is that most of the current researches tend to focus on the motive of environmental investments and environmental performance, and do not offer a guideline for an effective implementation strategy for environmental management. For example, a process improvement strategy or a market discrimination strategy can be deployed through comparing the environment competitiveness among the companies in the same or similar industries, so that a virtuous cyclical relationship between environmental and economic performances can be secured. A novel method for measuring eco-efficiency by utilizing Data Envelopment Analysis (DEA), which is able to combine multiple environmental and economic performances, is proposed in this report. Based on the eco-efficiencies, the environmental competitiveness is analyzed and the optimal combination of inputs and outputs are recommended for improving the eco-efficiencies of inefficient firms. Furthermore, the panel analysis is applied to the causal relationship between eco-efficiency and economic performance, and the pooled regression model is used to investigate the relationship between eco-efficiency and economic performance. The four-year eco-efficiencies between 2010 and 2013 of 23 companies are obtained from the DEA analysis; a comparison of efficiencies among 23 companies is carried out in terms of technical efficiency(TE), pure technical efficiency(PTE) and scale efficiency(SE), and then a set of recommendations for optimal combination of inputs and outputs are suggested for the inefficient companies. Furthermore, the experimental results with the panel analysis have demonstrated the causality from eco-efficiency to economic performance. The results of the pooled regression have shown that eco-efficiency positively affect financial perform ances(ROA and ROS) of the companies, as well as firm values(Tobin Q, stock price, and stock returns). This report proposes a novel approach for generating standardized performance indicators obtained from multiple environmental and economic performances, so that it is able to enhance the generality of relevant researches and provide a deep insight into the sustainability of environmental management. Furthermore, using efficiency indicators obtained from the DEA model, the cause of change in eco-efficiency can be investigated and an effective strategy for environmental management can be suggested. Finally, this report can be a motive for environmental management by providing empirical evidence that environmental investments can improve economic performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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