본 논문은 2요인(two-factor) 사망률 모형에 평균회귀모형(mean reverting process)을 적용하여 2요인의 확률적 변동을 모형화하여 사망률리스크(mortality risk)와 장수리스크(longevity risk)를 분석하였다. 최근 고령사회로 진입한 국가들에서 사망률 개선의 둔화가 관측되고 있는 시점에서 기존의 선형증가 또는 감소의 사망률 개선 모형을 보완함에 그 목적을 두었다. 영국의 1991~2015년 사망률 자료를 이용하여 제시한 모형의 모수를 메트로폴리스 알고리듬을 이용해 추정하였고 추정된 모수 값을 이용하여 다수 시뮬레이션을 통하여 장기간의 미래 사망률 예측값을 계산하였다. 평균회귀 모형의 특성으로 인해 약 60년의 시간이 지난 뒤부터는 사망률 개선이 거의 사라져 사망률이 일정한 값에 근접하였다. 사망률 개선이 둔화되는 현상이 관측되는 특정 집단(국가, 사회)의 경우 2요인 평균회귀 모형은 장기간 사망률 예측방법의 대안으로 간주될 것으로 기대되며, 모형의 응용으로서 평균회귀율의 추정결과로부터 사망률 개선의 속도를 계량화하는 기준을 제시하였다. 끝으로, 2014년~2040 기간의 사망률 예측값을 이용하여 25년 만기 장수채권의 발행가격을 산출하였다.
이 연구는 Hewitt과 Flett(1991c), 이기종(2006)이 제안한 완벽주의 척도 연구모형의 타당도를 확인적 요인분석을 통해 검증하고, Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도의 문항이 몇 개의 요인으로 구성되는지 알아보기 위해 탐색적 요인분석을 실시하였다. 확인적 요인분석 결과 Hewitt과 Flett(1991c), 이기종(2006)이 각각 제안한 연구모형과 수집된 자료가 잘 합치하지 않았다. 따라서 자료에 모형이 잘 맞도록 모형을 수정해야 하고, 의미 없는 자유모수가 모형에서 나타나지 않도록 모형을 다시 설정해야 함을 알 수 있다. 또한 Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도의 탐색적 요인분석을 통해 완벽주의 척도의 각 문항들이 완벽주의를 측정하는데 있어서 단일요인으로 제 기능을 하기 보다는 여러 문항에 걸쳐 공통요인이 존재함을 알 수 있다. 따라서 확인적 요인분석과 탐색적 요인분석을 통해 Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도가 측정하는 요인은 3개 요인으로 설명될 수 없다고 판단된다. 그러므로 Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도의 측정 문항이 수정되어야 하고, 나가서 우리의 사회 문화적 실정을 고려한 완벽주의 척도의 개발이 시급함을 알 수 있다.
본 연구는 기업규모, 장부가치/시장가치 비율, 순이익/주가 비율, 현금흐름/주가 비율, 레버리지 등 기본적 변수를 사용하여 주식수익률에 유의적인 변수를 확인하고, 또한 Fama and French(1993) 등에 의해서 제시된 다요인모형(multi-factor model)이 한국주식시장에서 적용가능한 지를 살펴보았다. 이를 위하여 본 연구에서는 Fama and MacBeth(1973)의 횡단면회귀모형과 Black, Jensen, and Scholes (1972)의 시계열모형을 사용하였으며, 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 횡단면분석결과에 의하면, 장부가치/시장가치 비율(BE/ME), 현금흐름/주가 비율(C/P) 등이 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 변수로 나타났다. 그리고 통계적 의미에서는 1월효과가 존재한다고 보기 어려우나, 경제적 의미에서 1월효과가 존재하는 것으로 생각된다. 시계열분석결과에 의하면, 시장요인, 기업규모요인, 장부가치/시장가치요인(또는 현금흐름/주가요인) 등의 3요인에 의해서 국내 주식수익률의 공통적 변동을 잘 설명할 수 있다. 즉 국내 증권시장에서도 Fama and French(1993)의 3요인모형이 성립될 수 있는 것으로 판단된다.
본 연구는 정부가 경영혁신형 중소기업 선정에 사용되는 모형을 찾는 것을 첫 번째 목표로 삼고, 그 결과를 이용하여 현재의 선정 지표의 가중치 개선의 방향은 무엇인가를 찾는 것을 부차적 목적으로 삼았으며, 먼저, 경영혁신형 중소기업 선정에 사용되는 원래의 지표 변수(10개)를 독립요인으로 변환하여 본 결과 3개의 지표가 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서 비교한 3가지 선정 모델은 원 변수 사용모형, 9개 독립 요인모형, 7개 독립 요인모형 이다. 3개의 모형 중에서 7개의 독립 요인으로 추정한 모형의 설명력이 다른 2개의 모형보다 높은 것으로 나타났으며, 기존 선정 지표의 가중치 개선도 이를 반영한 방향으로 개선된다면 모형의 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 본다. 7개의 독립 요인으로 추정한 모형을 다시 원래의 10개 변수의 영향력으로 복원하여 그 설명력을 최초의 변수들과 비교한 결과 조직프로세스, 마케팅관리, 관리프로세스, 생산설비 현황, 예측수준 등이 실제 선정 시에는 더 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며 혁신전략, 지식정보관리, 성과수준, 운영수준 등은 실제 측정되는 지표상의 가중치에 비하여 영향력이 적은 것으로 나타났다.
초기 온라인 게임 개발사의 기업가치는 재무적인 요인보다 비재무적인 요인이 가치에 더 큰 영향을 미치나, 이러한 요소들은 전문가의 경험에 기반하여 간접적으로 모형에 반영되어 초기 기업의 재무의사결정에 효과적으로 반영되지 못하고 있다. 본 모형에서는 가치평가 모형의 특성들을 고려하여 효과적으로 비재무적인 요인들을 고려할 수 있는 기준 가치평가 모형을 제안 하였으며, 여기에 비재무적인 요인들을 반영하는 방법에 대해 정량적으로 반영이 될 수 있는 절차를 제안하였다.
본 연구는 국내 주식시장을 대상으로 고유변동성을 위험요인으로 산출한 CIV(common idiosyncratic volatility)요인이 가격결정요인으로 평가될 수 있는지를 검증하였다. 분석기간은 1992년 7월부터 2016년 6월까지로 설정하였으며, 총 288개월간의 월별 자료를 이용하였다. 본 연구의 주요 실증결과는 다음과 같다. CIV요인 계수를 기준으로 구성된 검증포트폴리오들의 CIV요인민감도 차이에 따라 통계적으로 유의한 수익률 차이를 보임으로써 CIV요인에 대한 위험프리미엄이 존재하는 것을 확인하였다. 또한, CIV요인에 대한 위험프리미엄은 기존의 요인모형들에 CIV요인을 추가함으로써 잘 설명되는 것으로 나타났다. 결과적으로 CIV요인은 유의한 위험프리미엄을 가지고 있으며 가격결정요인의 관점에서 평가가 가능한 것으로 판단된다.
본 연구는 포아송모형, 음이항모형, 영과잉 포아송모형, 영과잉 음이항모형을 이용하여 어가의 고용량 결정요인을 분석하고, 개별모형 간 고용량 결정요인을 비교 분석한다. 이들 모형의 추정에 사용된 자료는 통계청에서 제공하는 2010년과 2015년의 농림어업총조사 마이크로 데이터이며, 이들 자료를 풀링(Pooling)하여 고용량 결정요인과 그 변화분에 대해 추정한다. 분석모형의 선정 결과, 과대 산포 경향을 갖고 있으면서 자가 노동 및 가족 경영으로 고용을 대체하고 있는 수산업의 특성을 모형에 동시에 반영하고 있는 영과잉 음이항모형이 선정되었다. 또한 2010년 대비 2015년 고용량 결정요인의 변화분을 분석해 본 결과, 어선을 보유한 어가와 판매금액이 많은 어가는 고용량 감소에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 어가의 종사경력은 길수록 고용량 증가에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 자본화된 어가와 고령화의 가속화가 수산업의 어가 고용량 수 변화에 유의한 영향을 미친 것으로 나타났다.
노모그램은 질병의 위험 요인과 예측 확률을 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하는 통계적 도구이다. 본 논문은 만성 폐쇄성 폐질환(chronic obstructive pulmonary disease)의 위험 요인을 이용하여 로지스틱 회귀모형과 순수 베이지안 분류기 모형의 노모그램을 구축하고 이를 비교하였다. 분석 데이터는 국민건강영양조사 6기(2013-2015)를 이용하여 진행하였다. 총 6개의 위험 요인을 이용하였다. 그리고 로지스틱 회귀모형, 순수 베이지안 분류기 모형과 각각의 구축 방법을 이용하여 만성 폐쇄성 폐질환의 노모그램을 제시하였다. 또한, 구축된 두 노모그램을 비교하여 유용성을 살펴보았다. 마지막으로 ROC curve와 Calibration plot을 통하여 각 노모그램을 검증하였다.
수학과 교육과정에서는 인성 교육을 강조하고 있다. 이에 본 연구에서는 수학교실에서 인성교육을 실현하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 인성교육의 개념 고찰을 바탕으로 수학수업에서 고려해야할 인성 요인 3가지(이타성 요인, 합리성 요인, 과정지향성 요인)를 추출하였다. 수학교과에서 인성 교육을 위한 수업모형으로 존중적 수행 모형, 독립 수행 모형, 상호주도 모형, 자기주도 모형, 협력중심 모형, 자기이해 모형, 이야기 공감 모형 일곱 가지를 제안하였고, 수업모형에 기초한 교수 학습 자료를 개발한 후 현장 적용을 통해 그 효과성을 검정하였다. 본 연구에서는 교사 설문, 학생 설문, 현장적용에 대한 사전 사후 검사를 통해 수학교과에서도 인성함양을 위한 수학교수학습 실현이 가능하다는 점을 확인하였다.
과학기술 R&D 활동의 대표적 성과인 SCI 논문과 특허의 생산에 영향을 미치는 요인은 연구비, 연구원수, 지식스톡(R&D스톡, 논문스톡, 특허스톡 등), 연구환경, 개방화 정도, 인적자본, GDP 등 다양하다. 일반적인 회귀모형을 이용하여 논문 또는 특허의 생산에 영향을 미치는 요인을 추정하면 생산요인들 간에 다중공선성 문제가 발생하여 추정의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 과학기술 지식생산에 영향을 미치는 요인들 간의 다중공선성 문제를 해결하기 위해 주성분 회귀모형을 이용하였다. SCI 논문을 산출로 가정한 과학생산성과와 특허를 산출로 가정한 기술생산성과에 영향을 미치는 요인을 회귀모형과 주성분 회귀모형을 이용하여 3가지 사례를 대상으로 비교 분석하였다. 일반 회귀모형을 이용하여 SCI 논문과 특허의 생산에 영향을 미치는 요인들을 분석한 결과, 요인들간에 다중공선성이 매우 높게 나타났고, 그 결과 회귀계수와 추정과 검정에 오류가 발생되었다. 반면 주성분 회귀모형을 이용하여 분석한 결과 다중공선성문제가 해결되어, 개별 생산요인에 대한 효과를 적절하게 추정할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 주성분 회귀모형을 이용한 과학기술 지식생산함수 추정방법은 다중공선성이 강한 소수의 생산요소를 포함한 회귀분석에서 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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