본 연구는 기술력평가에 근거해서 중소기업 부실예측 가능성을 사전에 예측할 수 있는 최적 판별 모형을 개발 제안하였다. 판별모형에 포함될 설명변수는 요인분석과 판별모형의 단계별 선택방법에 의하여 선정되었다. 분석결과 선형판별모형이 로지스틱판별모형보다 임계확률 관점에서 적절한 것으로 나타났다. 최적 선형판별모형의 분류 정분류율은 70.4%, 분류 예측력은 67.5%로 나타났다. 최적 선형판별모형의 활용도를 높이기 위해서 확실 범주와 유보범주를 구분할 수 있는 경계값을 설정하였다. 분석결과를 활용하면 기술금융 취급기관은 부실위험 평가와 더불어 기술금융 신청기업의 순위를 부여할 때 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
재무분석가들은 기업의 파산에 양향을 미치는 예측변수를 탐색하기 위해서 상당한 연구가 수행되어 왔다. 그러나 기술지향적 중소벤처기업은 일반적으로 역사적 재무자료가 부족하고, 기술경쟁력 수준에 따라 잠재적인 고성장과 고위험이 존재한다. 본 논문에서는 재무자료 대신에 기술력평가 자료를 이용하여 파산을 예측하기 위해서 파산예측 판별모형을 제안하였고, 모형의 정분류율을 통해서 예측력을 검증하기 위해서 교차타당성방법, 최대사후확률방법 등을 사용하였다. 분석결과 중소 벤처기업의 파산예측모형으로 선형판별모형이 로지스틱판별모형보다 적합한 모형이고, 표본자료에 대한 정분류율 추정은 약 69% 이고 정분류율 예측은 약 67% 가 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 의사결정자의 사전정보가 필요하지 않은 DEA 모형들을 대상으로 변별력 평가를 실시하였다. 변별력 평가를 위한 DEA모형으로 Entropy 모형, Bootstrap 모형, Benevolent Cross Efficiency 모형, Aggressive Cross Efficiency 모형, Game Cross Efficiency 모형을 선정하였다. 변별력 평가척도인 변동계수(coefficient of variation)와 중요도(degree of importance) 평가기준을 이용하여 5개 DEA 모형의 변별력을 평가하였다. 평가결과에 따르면 변별력 순위는 2개 평가 지표 모두에서 Entropy 모형, Aggressive CE 모형, Benevolent CE 모형, Game CE 모형, Bootstrap 모형 순으로 평가되었다.
야구경기의 승패에 영향을 미치는 중요한 요인으로 간주되는 도루의 성공모형을 개발하기 위하여 2007년 한국프로야구 기록자료를 바탕으로 로지스틱 회귀모형들을 제안한다. 또한 한국프로야구의 도루성공과 실패에 대해 판별분석을 실시하고 분류 기준값을 결정하였으며, 판별분석 분류표를 이용해 로지스틱 회귀분석과 판별분석의 효율성을 비교한다. 전체적인 모형의 정확도는 로지스틱 회귀모형이 판별분석보다 더 좋은 것으로 나타났고, 연속형 자료를 범주형으로 변환한 자료에 대한 로지스틱 회귀모형도 유사한 효율성을 갖고있다.
전자 상거래에서 고객의 성향을 이해하기 위해서는 일반적으로 판매 실무에서의 경험과 전문적인 지식을 필요로 하게 된다. 데이터 마이닝은 고객들에 대한 데이터의 분석을 통해서 이러한 성향들을 알아내는 것을 목표로 한다. 베이지안 네트워크는 DAG(Directed Acyclic Graph)를 이용하여 데이터의 구조를 시각적으로 표현하여 주는 확률모형으로 변수사이의 종속관계를 밝히고 데이터 마이닝의 기법으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 사용하여 전자 상거래 고객들의 성향을 분석하기 위한 방법을 제시한다. 또한 고객성향에 대한 주요 요인을 분석하기 위해 Discriminant 모형을 이용하고 그 유용성을 다른 방법들과 비교하였다.
교통부문 온실가스 저감과 도로의 경쟁력 강화를 위해 교통정보 제공을 통한 수요분산의 관심이 높아지고 있다. 그러나, 이를 위해서는 효율적이며 효과적인 정보제공전략 수립과 운전자 경로전환 행태와 영향요인들에 대한 연구가 선결적으로 필요한 바, 본 연구에서는 도로의 소통상황을 포함한 주행여건과 운전자의 정보매체 선호특성을 고려하여 경로전환 판별모형을 개발하고자 하였다. CART 분석을 이용한 집단구분에서는 주행여건에 따라 3개 군집으로 분류되었으며, 통계적으로 유의하였다. 그리고, CHAID 분석을 통해 경로전환에 영향을 미치는 주행여건과 선호매체 요인들을 통계적으로 유의한 집단으로 구분하여, 경로전환에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하였다. 마지막으로, 판별분석을 통해 주행여건과 선호매체가 경로전환에 미치는 영향정도를 파악하고, 경로전환 예측 판별모형식을 개발하였다. 판별모형식 구축 결과, 경로전환은 주행여건에 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났으며, 전체 판별적중률(Hit Ratio)은 64.2%로 도출되어 본 판별식은 일정수준 이상의 높은 판별력을 가지고 있었다.
In this paper, we compares the business failure prediction accuracy among Linear Programming Discriminant Analysis(LPDA) model, Multivariate Discriminant Analysis (MDA) model and logit analysis model. The Data for 417 companies analyzed were gathered from KIS-FAS Published by Korea Information Service in 1999. The result of comparison for four time horizons shows that LPDA Is advantageous in prediction accuracy over the other two models when over all tilt ratio and business failure accuracy are considered simultaneously.
The problem considered here is to find the optimal discriminant analysis method in growth curve model. It has been studied how to find correct prior probability for the effective classification in discriminant analysis. We use the balanced condition to calculate prior probability. From the informative simulation study, new classification rule for the growth curve model is suggested. The suggested classification rule has better classification result than the other previously suggested method in terms of error rate criterion.
본 연구는 시내버스 운전자의 실제 운행기록 정보를 토대로 사고발생 가능성을 내포한 운전자를 판단할 수 있는 모형개발을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 사고발생 운전자 및 사고 미발생 운전자의 실제 운행기록 정보에서 교통사고와 관련한 유의변수를 도출하는 한편, 판별분석(Discriminant Analysis) 및 로지스틱회귀분석(Logistic Regression Analysis)을 적용하여 개발된 분류모형에 대한 모형간 정확도를 비교하였다. 또한, 개발된 모형을 다른 운전자들의 운행기록자료에 적용하여 모형의 정확도를 검증하였다. 사고발생 가능성을 내포한 운전자 분류모형을 개발한 결과 감속도($X_{deceleration}$) 및 우측방향 가속도($Y_{right}$)가 동시에 작용할 때 이 변수가 사고발생 운전자 분류의 최적 요인변수로 도출되었으며, 판별분석에 의한 예측모형은 최대 62.8%, 로지스틱회귀분석에 의한 예측모형은 최대 76.7%의 비율로 사고 발생 운전자 분류가 가능한 것으로 나타났다. 또한, 모형 예측력에 대한 검증결과 84.1%의 적중률을 보이는 것으로 나타났다.
The contractor management for the effective defense project is essential factor in the modern defense acquisition task. The occurrence of unlawful company causes hastiness for project manager and setback to the deployment of defense weapon system. In this paper, we develop a prediction model for the effective defense project by using the discriminant analysis and analyse the variables that discriminate the unlawful company in many variables. It is expected that our model can be used to improve the project management capability of defense acquisition and contribute to the establishment of efficient procurement procedure through entry of the reliable defense manufacturer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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