Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.20
no.6
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pp.57-65
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2019
If aging apartments are left unimproved through remodeling, the city will be eventually slum. As the government recognizes remodeling as an alternative to reconstruction, the law has been revised mainly to increase the housing area, increase the number of house and allow the vertical extension for making remodeling costs. However, the remodeling is still not activated yet in the market. Therefore, this study analyzes the decision factors of apartment remodeling in Seoul metropolitan area based on Heckman two-stage analysis considering sampling error. Research findings indicate that the decision for remodeling is determined by the characteristics of the household, housing, and time-lapse variables. And also the number of household members, net assets, housing satisfaction, the 11-20, 21-30, and more than 30 years of building are identified as the significant variables as a result of remodeling choice probability analysis. It is noteworthy that the significant variables from then remodeling cost analysis are net assets, area, more than 30 years of building, and unit housing price. It is also notable that the policy, which extend the housing area to cover remodeling cost, are not actually effective to activate the remodeling, and the age in the case of elderly people in Seoul and Gyeonggi-do who are expected to have high net assets and income is not significant variables. This study is expected to provide more objective and reliable implication to the policy makers, the home owner and the investors on the decision making process related to the remodeling project.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.6
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pp.1017-1028
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2011
When it is not easy to decide the credit scoring for some loan applicants, credit evaluation is postponded and reserve to ask a specialist for further evaluation of undecided applicants. This undecided inference is one of problems that happen to most statistical models including the biostatistics and sportal statistics as well as credit evaluation area. In this work, the undecided inference is regarded as a missing data mechanism under the assumption of MNAR, and use the bivariate probit model which is one of sample selection models. Two undecided inference methods are proposed: one is to make use of characteristic variables to represent the state for decided applicants, and the other is that more accurate and additional informations are collected and apply these new variables. With an illustrated example, misclassification error rates for undecided and overall applicants are obtainded and compared according to various characteristic variables, undecided intervals, and thresholds. It is found that misclassification error rates could be reduced when the undecided interval is increased and more accurate information is put to model, since more accurate situation of decided applications are reflected in the bivariate probit model.
This paper analyses whether change in corporate dividend policy affects the new issue announcement effects. By conducting an event study using 683 new equity announcements data from year 2000 to year 2009, we find firms paying more dividends experience relatively negative announcement effects of seasoned equity offerings comparing with firms paying less dividend. The cross sectional regression analysis results confirm our findings. These results indicate that corporate dividend policy change may interact with forthcoming new equity announcement decision, which may result in a negative signal to the capital markets.
This paper investigates determinants of litigation success in the two distinctive types of patent litigations, ex-parte and inter-parte cases, which are brought in the process where a filed application becomes a valid patent right. We regress winning rates of patent applicants on the characteristics of firms, trials, patent lawyer, and patent itself, using a probit model with sample selections. The paper finds that the relative suit rate of a firm, time to be sued, changes of patent agents by applicants, and multiple agents among explanatory variables affect ex-parte reexamination and in-parte post-grant patent trials differently in the point of average marginal effects. These variables lower the probability of applicant's victory in the ex-parte cases, while they raise the probability in the inter-parte trials. However, the experience that agents represent applicants is a winning rate-increasing factor both in inter-parte and ex-parte reexamination, unexpectedly. This result cannot be applied to the entire domain of the variable, since sample selection effects are reflected in the result. The number of claim increases the winning probability of the applicant in the both types of patent litigations. This study has some limitations because it ignores the information on the legal person to which a patent agent belongs, and confined agent's experience to patent filing. We leave it future studies to investigate the effects of lawsuit experience of patent agent, and those of characteristics of the law firm to which individual patent lawyer is affiliated.
This study aims to estimate policy effects that appear heterogeneously within the beneficiary group by matching the beneficiary and non-beneficiary groups based on propensity score quartiles and analyzing the effect of policy benefits on sales growth. To achieve this, 239 SMEs that participated in R&D support program for the manufacturing of materials, components, and equipment in 2020 were selected as the beneficiary group. The propensity scores of these companies were calculated and divided into eight quartiles for matching between the non-beneficiary and beneficiary groups. Subsequently, double difference analysis was used to calculate the sales growth rate attributable to policy support. The study found that the largest policy effect was observed in the lowest quartile group, and companies with high patent application rates and 3-year sales growth rates experienced significant policy effects. These findings suggest that propensity score quartile-based analysis can be effectively utilized to refine the criteria for selecting beneficiary companies and the scope of industrial policy support.
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.
The purpose of this paper is to analyze the differences between the severity of punishments for traffic laws related offenders and the choice of policy measures with a view to reducing traffic accidents. To this end, government data on the drivers given a sentence of license suspension or revocation were collected and analyzed in terms of sex, age, type of driver's license, driving career, number of traffic laws violations, and number of traffic accidents generated. The statistics of analysis of covariance and tests of significance were used and conducted to compare the effectiveness of punishment for the penalty and the incentive groups. The results showed that the incentive policy measure on the drivers who violate traffic regulations repeatedly is more effective to reduce the number of traffic offenders and traffic accidents.
One of the most important factors that determine the quality of a stated preference study is questionnaire design. This study introduces strategies for enhancing the rationality and testing for the validity of choice experiments(CE) using "example" choice questions that mimic the main choice questions. From the case study of WTP for reduced radon radiation exposures in the home, the study found that screening out irrational responses, 12% of the effective responses, resulted in a meaningful increase in model fit. Meanwhile the study tested for anchoring effects, as a way of confirming the divergent validity of the study, by looking at equality of models estimated for two subsamples. The overall test results were mixed. The pros and cons of the questionnaire design strategy employed are also reported.
This study examined the moonlighting behavior in Korea, to which relatively less attention has been paid. Based on the wage earners of 25 to 65 year old married, the results show that about 1.4% of the sample have dual jobs, working very long hours, on average 60 hours for a week combining both the primary job and the secondary job. The results of the fixed effects logit model on the moonlighting participation indicate that the wage rate and the hours of work in the primary job have a negative effect on moonlighting participation while the insecurity of the primary job appears to lead to a higher probability of taking a secondary job. The results of the moonlighting hours analysis suggest that hours worked in the primary job have a negative effect on moonlight hours while the wage of the primary job does not appear to have any significant effect on moonlighting hours. Interestingly enough, the wage of the secondary job appears to have a negative impact on moonlighting hours, which might be very plausible considering the long working hours moonlighters are engaged in.
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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