• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.283-291
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• 2003

소득분배의 가장 대표적인 불평등척도는 Gini index이며, 이것은 통계학자인 Gini가 제안한 지표로서 소득분배 에 관한 분석에서 가장 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 두 원의 호에 의해 Lorenz 곡선을 추정하고 코사인법칙을 이용하여 Gini index를 추정하기 위한 새로운 간편한 방법을 제시하여, 소득분포를 따르는 파레토분포에서모의실험을 통해 Ogwang and Rao (1996)의 추정방법과 평균제곱오차 면에서 비교 분석한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제6권1호
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• pp.97-103
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• 1995

In this paper, we propose estimators of Gini index of the exponential distribution. We also obtain the distribution and the moments of the proposed estimators. The moments of the proposed estimators are derived by special function. We compare the maximum likelihood estimator (MLE) of Gini index with the proposed estimator of Gini index in the sense of MSE through Monte Carlo Method.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.121-126
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• 2003

소득분배의 가장 대표적인 불평등척도는 Gini index이며, 이것은 통계학자인 Gini가 제안한 지표로서 소득분배에 관한 분석에서 가장 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 두 원의 호에 의해 Lorenz 곡선을 추정하고 코사인법칙을 이용하여 Gini index를 추정하기 위한 새로운 간편한 방법을 제시하여, 소득분포를 따르는 파레토분포에서 모의실험을 통해 Ogwang and Rao (1996)의 추정방법과 평균제곱오차 면에서 비교 분석한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권1호
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• pp.249-256
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• 2001

We shall derive the MLE and UMVUE of Lorenz Curve and Gini Index in a Pareto distribution with the pdf(1.1) and their variances. And compare mean square errors(MSE) of the MLE and UMVUE of the Lorenz Curve and Gini Index in a Pareto distribution with pdf(1.1).

• 한국병원경영학회지
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• 제16권3호
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• pp.1-18
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• 2011

In this study, population census(2005 & 2008) from Statistics Korea and the statistical data of the number of hospital beds by healthcare facilities classification from Ministry of Health and Welfare were used. For analyzing distribution of hospital beds, hospital beds were classified as acute care beds, long-term care beds and all hospital beds, which is including acute and long-term care beds. Regional areas, which are city(si), county(goon) for the study and district(gu) were reclassified as metropolitan city, city(si) and county(goon). Because there were 165 regional areas in 2005 and 2008, 84 and 81 areas were classified as metropolitan city and/or city and county, respectively. Gini index were calculated for hospital beds from each year, and Lorenz curves were drawn. The following summary presents the findings of this study. Compared to the year 2005 and 2008, the Gini index was 0.24472, and hospital bed numbers increased slightly by 0.80% than in 2005. In case of acute care beds, the Gini index was 0.23797(0.13%), and there was no big difference; however, the Gini index for long-term care beds was 0.41091, and there was a 30.25% decrease, which shows improvement to reduce disparities. It might result from an increase in long-term care beds up to 476.2%. For geographical equality of hospital beds, the Gini index and Lorenz curve, which can be compared the degree of inequality in the distribution of hospital beds reasonably and possibly show statistical data, should be used. Through this study, the distribution policy of hospital beds should be established.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제5권1호
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• pp.213-222
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• 1998

In this paper we propose several estimators of Gini index of the two-parameter exponential distribution and obtain dis-tributions and moments of the proposed estimators. The proposed estimators are shown to cosistency and will be compares in terms of the proposed estimators. The proposed estimators are shown to cosistency and will be compared in terms of the mean squared error (MSE) through Monte Carlo method.

• 사회복지연구
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• 제41권1호
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• pp.65-84
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• 2010

불평등 지수의 분해란 사회 전체의 불평등을, 이에 영향을 미치는 개별원천들로 분해하여, 그 원인을 밝히고자 하는 것이다. 기존에는 개별요인들이 전체 불평등에서 정량적으로 차지하는 절대적 기여도에만 관심을 가져왔다. 그러나 불평등 완화를 위한 정책을 효과적으로 수행하기 위해서는, 개별원천들이 가지고 있는 한계적인 불평등 효과를 아는 것이 더 중요할 것으로 생각된다. 본 연구에서는 이를 위하여 대표적인 불평등 지수라 할 수 있는 지니계수를 소득원천별 혹은 사회복지 프로그램별로 분해하고, 각각의 Gini Income Elasticity(GIE)를 계산하였다. 분석결과에 따르면, '상용근로자 소득'과 '고용주 및 자영자 소득'의 GIE가 각각 1.205와 1.867로, 이들의 증가는 사회 전체의 불평등을 악화시킬 수 있는 소득원천들로 분류되었다. 이러한 GIE를 이용한 분석방법은 소득원천 혹은 사회복지 프로그램들의 불평등 효과를 분석하는데 있어서 하나의 유용한 방법의 될 수 있을 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제95권4호
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• pp.476-483
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• 2006

본 연구는 산악형 국립공원의 탐방집중도를 분석하기 위하여 지니계수와 로렌츠곡선을 적용하여 실증분석 하였다. 탐방집중도는 크게 시간적 변화(1997-2005)와 개별 국립공원 탐방객의 여행출발지 분포 변화에 따른 공간적 집중도를 분석하였다. 그 결과, 2004년과 2005년의 지니계수는 .453괴 .446으로 다른 해에 비하여 불균등 정도가 심한 것으로 나타났다. 개별 산악형 국립공원을 탐방하는 여행출발지 분포에 따른 결과에서는 북한산과 계룡산이 각각 .916, .855로 불균등도가 극심하였으며, 반면에 덕유산과 변산반도가 .508, .628로 상대적으로 낮게 나타났다. 이러한 결과는 북한산과 계룡산 같이 배후도시에 인접하여 소재하고 있는 국립공원의 지역 탐방객 집중이 심각한 것으로 나타난 반면, 덕유산, 변산반도, 소백산 등은 상대적으로 특정지역에 편중되어 있지 않다는 것을 의미한다. 본 연구에서 적출한 탐방집중정보는 지금까지 탐방분산정책이 개별 국립공원 범위에서 수행되던 한계를 벗어나 전체 산악형 국립공원을 대상으로 시계열 변화에 따른 탐방접중도와 자원유형이 유사한 국립공원간 탐방집중도를 서로 비교하여 전 국립공원 범위에서의 탐방분산정책 수립에 기본적인 정책자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권4호
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• pp.339-351
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• 2017

Resampling approaches were the first techniques employed to compute a variance for the Gini coefficient; however, many authors have shown that an analysis of the Gini coefficient and its corresponding variance can be obtained from a regression model. Despite the simplicity of the regression approach method to compute a standard error for the Gini coefficient, the use of the proposed regression model has been challenging in economics. Therefore in this paper, we focus on a comparative study among the regression approach and resampling techniques. The regression method is shown to overestimate the standard error of the Gini index. The simulations show that the Gini estimator based on the modified regression model is also consistent and asymptotically normal with less divergence from normal distribution than other resampling techniques.

• 아태비즈니스연구
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• 제8권2호
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• pp.15-30
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• 2017

This study analyzes the relationship between income inequality and economic growth. Gini coefficient (market income), the deciles income inequality index and per capita real GDP were analyzed. Furthermore, various cointegration tests were tried to improve the reliability of the test results. From the weak exogeniety test of between per capita real GDP and the Gini coefficient (market income), per capita real GDP has a weak exogeneity while the Gini coefficient is endogenous. From the various cointegration tests, we found out that there is a cointegration between Gini coefficient and per capita real GDP. Moreover, it is estimated that per capita real GDP has a positive effect on the Gini coefficient (market income). In the VAR Granger causal analysis, per capita real GDP affects the Gini coefficient (market income), but it is difficult to say that the Gini coefficient (market income) always has an effect on per capita real GDP. Also, the impulse-response function of the VAR model shows that per capita real GDP temporarily reduces the Gini coefficient (market income), and then increases it over time. Accordingly, it is necessary for the policies to improve not only the distribution structure but also income distribution through economic growth.