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.
행정이 고도의 전문성과 설득력을 갖추기 위해서는 행정 영역에서 '빅데이터'를 활용하고 이러한 과학적 근거에 기반하여 정책의 수립·집행·평가가 이뤄져야 한다는 관점에서 데이터기반 행정에 대한 시대적 요구가 높아지고 있다. 본 연구는 신규 공동주택단지의 초등돌봄 수요예측을 위해 지역의 특성을 기계학습 기반으로 분석·예측하였다. 이를 위해 전용면적, 세대당 주차대수, 건폐율 등 아파트의 구조와 관련된 데이터, 초등학교까지의 거리 등 아파트 주변의 환경 데이터 및 행정구역의 인구 데이터 등 총 292종의 변수가 활용되었다. 다양한 변수의 활용에 큰 의의가 있으며 복합적인 분석에도 의미가 있다. 또한 실제 기초 지방자치단체의 실제값과 비교를 통해서 모델의 신뢰성을 높인 실증기반 사례연구이다.
영화 제작에 막대한 비용이 투입되지만 관객수요는 매우 불확실하기 때문에 개선된 수요예측은 수익 개선을 위한 의사결정의 중요 수단으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 영화의 개봉 후 수요를 예측함에 있어 기계학습 기법의 적용 타당성을 예측 성능의 관점에서 검증하였다. 분석결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 대안변수에 대한 통계적 검증 결과 기본 영화 특성(감독, 배우)과 함께 개봉 후 2주차까지의 스크린수, 상영횟수, 관객수, 주요 배우에 대한 관심도 등 시계열 자료가 수요예측에 유의미한 것을 확인하였다. 둘째, Random Forest Classifier와 SVM(Support Vector Machine) 등 분류 기반 기계학습 기법과 Random Forest Regressor와 k-NN Regressor와 같은 회귀모형 기반 기계학습 기법에 적용하여 예측 성능을 평가한 결과, Random Forest 기법이 우수한 결과를 보였다. 셋째, 누적관객수가 1분위보다 작은 영화에서 회귀모형 기반 기법은 낮은 예측 정확도를 보였으며, 분류기반 기법은 반대로 가장 우수한 결과를 얻었다. 즉, 영화 수요의 분포 특성에 따라서 차별화된 기계학습 기법을 적용하는 것이 필요하다.
외환위기 이후 주택건설업체의 유동성확보가 중요한 이슈로 부각되고 있다. 이는 정확한 현금흐름 예측을 전제로 하고 있으나, 현재까지는 기업금융이 보편화되어 있어서 현금흐름 예측관리 시스템이 발달하지 못한 실정이다. 정확한 현금흐름 예측을 위해서는 사업성 검토시에 고려하는 손익변화 예측중심의 현금흐름에 보다 실제적인 현금흐름의 특성을 적용한 모델이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 사업성 검토시 고려되는 현금흐름에 분양계약자의 선납 및 연체와 연관된 분양대금 납부패턴을 분석해 현금수입 예측의 기초 모델을 제시하고, 선납과 연체로 인한 최종 현금손실을 분석해 그 모델에 적용하였다. 또한 현금지출의 정확한 예측을 위해서 사업성 검토 시 사용되는 공사비 예상 지출액을 공정율 기준에서 원가투입율 기준으로 변경하고, 공사대금의 어음지급 비율 및 기간의 변동에 따른 현금지출 변화를 보여주는 현금지출 모델을 제시하였다. 본 ·논문에서 제시하는 모델로 기존보다 현실성 높은 현금흐름 예측이 가능할 것으로 기대되며, 자금조달 시점과 자금집행 시점을 보다 정확히 파악할 수 있어 자금집행의 효율성을 높이는 기반을 제공할 것으로 기대된다.
우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.
Purpose: We would like to identify the appropriate size of stores in the commercial district suitable for the era of low growth. In addition, it is intended to present alternatives to prevent gentrification along with measures to revitalize commercial districts according to the selection of appropriate stores. Research design, data and methodology: The importance and commercial district usage patterns were identified through surveys by consumers and sellers. the demand and size of the commercial area were calculated based on the floating population and resident registration population. In addition, based on this, through metric analysis, the importance of the business district activation plan and what important matters can prevent gentrification were analyzed. Result: In this the study, 555 stores are currently operating in the target area, but it is seen as a commercial district with a scale that can operate 136 stores and 938 stores. In addition, it was analyzed that the Commercial Lease Protection Act needs to be strengthened to prevent gentrification. Conclusions: Due to the nature of small and medium-sized cities in Korea, commercial districts that have once lost their resilience must take much effort to find vitality. It is believed that local commercial districts will have resilience when diagnosis and recovery measures are adequately presented.
Contingent valuation method(hereafter CVM) is generally believed to be one of the most popular methods used for quantifying the value of non-market goods or services particularly by asking respondents of willingness to pay. This study deals with how to use CVM in calculating the value of mobile telephone service by suggesting methodology of estimation and eliminating biases. This study represents an attempt to estimate the WTP(Willingness To Pay) of the mobile telephone service using the face-to-face interview which is the qualitative technique is used. In this study, by using the single bound dichotomous choice model(SBDC) in order to analyze the valuation of mobile telephone service, WTP was estimated. Also we analyze the factors to pay for mobile service in which it becomes the important factor of demanding services. We used logit model. In order to provide robust estimates of WTP, we have used the Method of Montecarlo Simulation. Consequently, consumers showed that WTP about the mobile communications service is generally high. And it could know that the WTP will fell down as the specialized knowledge about the mobile communications frequency was high. It will be able to become the important part to not only the business carrier but also the policy maker to estimate the economic value of mobile telephone service.
It has been reported that there is a significant positive relationship between the unexpected earnings on the earnings announcement date and the cumulative abnormal returns following the earnings announcement date. This study investigates whether the results of prior studies are because the public announcement of shareholders' meeting date was selected as the event date instead of either the preliminary earnings disclosure date or the profit/loss change announcement date. The results of this study are as follows. First, post-earnings-announcement drift(PEAD) occurs when unexpected earnings were computed based on the prior period earnings and the public announcement of the shareholders' meeting date as the profit disclosure date. Second, when analyzing the PEAD with the unexpected earnings calculated using the financial analysts' forecasts, no PEAD has been found both on the date of the shareholders' meeting and the earlier date of the preliminary earnings disclosure, profit/loss change announcement, or the public announcement of the shareholders' meeting. Foster et al. (1984) analyze the PEAD using time series model and earnings forecasting model and suggest that the PEAD appears only in the time series model. In this study, too, in the case of using analysts' profit forecasts, the lack of the PEAD shows that the PEAD can be changed according to the method of measuring the unexpected earnings.
This study analyzed the impact of Higher-order resources on profit sustainability for domestic companies using a mathematical statistical model. Higher-order resources refer to resources that do not directly affect profits but influence other resources that directly contribute to profits. As a result of analysis using 30 years of actual data from more than 650 domestic companies, the average duration of competitive advantage including high-order resources was found to be about twice as long as the period suggested by the autoregressive model excluding high-order resources. Through this, if companies want to earn more profits over a long period of time than their competitors, they must not only possess resources that are more valuable, rare, difficult to imitate, and non-substitutable compared to their competitors, but also that higher-order resources can contribute to changes in these resources over time. It was confirmed that it must lead the long-term profit difference. High-level resources include strategic planning, mergers and acquisitions (M&A) capabilities, and good forecasting.
Motor vehicle related air pollution has become more serious because of rapid increase of number of cars, specially in the urban area. The increase trend seems to be accelerated, however, the fact is that road conditions, parking facilities and traffic control systems are far behind coping with this situation. In spite of the lack of related basic data, urban transportation planning (UPT) and air pollution dispersion models were applied to predict air pollution level. In standard UPT model, trip generation, distribution, modal split and network assignment were estimated by experimental equations and appropriate models. The air pollution level in the central business area was believed to be higher and it will increase continuously due to the increase of traffic demand. To meet this situation, air pollution problem should be considered as a part of integrated plannings of urban plans or transportation plans as well as more stringent motor vehicle emission standards, have to be enforced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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