한국노동패널조사에서 제공하는 2015년 한국 생산가능인구의 월평균 소득분포를 보면 0 관측치의 비율이 과도하게 높은 형태를 보여 기존의 소득분포에 주로 사용되는 토빗모형으로는 설명에 한계가 있다. 본 연구에서는 영과잉 특성을 반영하여 영과잉 토빗모형을 사용하여 한국인의 소득 자료를 분석한다. 영과잉 토빗모형은 2단계 모형으로 1단계에서는 소득이 0인 그룹을 두 그룹으로 나누는데, 첫 번째 그룹은 노동시장 참여의지가 없어 시장에 참여하지 않으므로 0이 관측되는 그룹(genuine zero)이고 두 번째 그룹은 노동시장 참여의지는 있으나 낮은 임금으로 인하여 절단되어 0이 관측되는 그룹(random zero)으로 가정하였다. 두 번째 random zero 그룹은 0 이상의 연속 자료와 결합하여 토빗모형을 적용한다. 1단계와 2단계 모형에 관심 있는 설명변수를 가진 회귀모형을 적용하여 노동시장 참여여부와 임금 수준에 영향을 미치는 요인을 알아본다. 마코브 체인 몬테칼로 기법을 사용하여 모수를 추정하고 기존의 토빗모형과 비교한 결과 영과잉 토빗모형이 0의 빈도추정과 모형 적합도 면에서 우수한 결과를 보였다. 분석결과 나이가 많을수록, 남자가 여자보다, 학력이 낮을수록, 노동시장에 참여할 가능성이 매우 유의하게 높으며, 사회경제적 지위가 높을수록 그리고 유보임금이 낮을수록 노동시장에 참여하지 않을 확률이 높은 것으로 나타났다. 임금수준을 보면, 남자가 여자보다, 학력이 높을수록, 기혼이 미혼 보다 매우 유의하게 더 높은 임금을 받는 것으로 나타났다.
통계청에 따르면 우리나라는 이미 '고령화사회'에 들어섰고 빠른 속도로 고령화가 진행되고 있다. 우리나라 중 고령자 가구의 자산구조를 살펴본 연구에 따르면 총자산 대비 부동산자산의 비중은 약 73%로 부동산자산이 차지하는 비중이 높게 나타나고 있으며, 이러한 상황에서 은퇴 이후 생활비 확보를 위해 부동산자산을 유동화 시키는 경우 국내 주택시장에- 큰 영향을 미칠 것으로 예측된다. 하지만 과거에는 공적연금이라는 수입이 수급액도 크지 않고 수급자수도 제한적이어서 일반적인 은퇴가구의 주 소득원이 되기는 어려웠으나 최근에는 공적연금 수급자가 점차 증가하여, 은퇴가구의 소득원의 역할을 해낼 수 있다고 판단된다. 이는 노후에도 정기적인 소득원이 존재하게 되는 것이므로 연금수령유무와 그 수령액을 분석에 추가하여 중 고령가구의 주거소비에 어떠한 영향을 미치는가를 살펴보고자, 제 3, 5차 국민노후보장패널 자료를 이용하여 분석을 실시하였다. 연구 결과 순자산, 가구주의 성별, 교육수준, 가구원수 등과 같은 변수는 이전의 연구들과 비슷한 영향을 미치는 것을 확인했으며, 본 연구에서 변수로 추가한 연금과 같은 고정적인 수입 또한 주택소비규모에 양의 영향을 미친다는 것을 확인하였다.
The study analyzed the cash flow and external funding in focusing on the relationship of the two factors in Korean hospitals and some changes in the relationship. The results analyzing this study were summarized as follows: First, the discriminant function of new external funds was generally the ratio of cash flow from operating activities to sales, the ratio of cash flow from investment activities to sales, the ratio of cash flow from financing activities to sales in order. The prediction rate of total discriminant function was more than 92%. Second, in case of Korean hospitals, it was known that the ratio of cash flow from operating activities to sales, particularly the net income to sales was the biggest influencing factor on the decision to external funding.
The purposes of this study were first to construct statistical and econometric models based on Amemiya\`s Type I Tobit mainly addressing the issue of statistical efficiency; second to explore income, price, and curvilinear age effects on the explained variable in order to illustrates its statistical marginal effects related to econometric issues; finally to provide invaluable insight for graphical simulations as a new interpretation approach using Tobit analysis. Results indicated that interpretation for the mean marginal effects of three possible cases of dependent variable was more likely to be evident to understand Tobit results compared to conventional analysis only using latent variable, beta. Results also revealed that prediction value of dependent variable can be possibly and easily projected by the independent variable changed whereas only beta value can not illustrate its projection as independent variables'changes.
The Objective of the study was to determine the usefulness of human resource accounting(HRA) information in assisting financial analysis in their investment decisions. The objective achieved by an investigation through which the reporting of HRA, combined with demographic factors that are independent or interactive, affects the decisions of financial analysts regarding the estimation of the market price of a hypothetical company's common stocks. Two kinds of research were conducted to increase the reliability of the study at the same time. Two or three sets of financial statement were prepared. Each consists of balance sheet and income statement. The actual financial statement was modified to exclude personal bias and opinion.
This study examined the insolvency likelihood of young debtors from the 2018 Household Financial and Welfare Survey. This study used the Household Default Risk Index (HDRI), which considers the ratio of total debt to total assets (DTA), and a total debt service ratio (DSR) to examine the insolvency level of debtors. The descriptive analyses showed no difference in frequency of households with a high probability of insolvency between those less than 35 years of age and those over 35 years of age. However, the median HDRI value for those less than 35 years of age was higher than those over 35 years of age. The multivariate analyses indicated that educational expenses for young Korean debtors was a factor that increased their probability of insolvency, while income was the only variable that decreased their insolvency likelihood.
The purpose of this study is to evaluate financial models that can predict corporate bankruptcy with diverse studies on evaluation models. The study uses discriminant analysis, logistic model, decision tree, neural networks as analyses tools with 18 input variables as major financial factors. The study found meaningful variables such as current ratio, return on investment, ordinary income to total assets, total debt turn over rate, interest expenses to sales, net working capital to total assets and it also found that prediction performance of suggested method is a bit low compared to that in literature review. It is because the studies in the past uses the data set on the listed companies or companies audited from outside. And this study uses data on the companies whose credibility is not verified enough. Another finding is that models based on decision tree analysis and discriminant analysis showed the highest performance among many bankruptcy forecasting models.
최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.
본 연구는 한국과 중국 신용카드 시장의 사용현황을 분석하고, 신용카드 시장에서의 경제활동 추이도를 미래측정 알고리즘개발을 통해 측정하고자 하였다. 연구 결과 한국에서는 개인 소득증가와 신용카드 이용액 간에는 유의적인 상관관계가 없는 것으로 분석되었으며, 1인당 카드 보유수량과 신용카드 이용액 사이에는 상관관계가 있는 것으로 밝혀졌다. 중국에서는 개인의 소득증가가 신용카드 이용액에 영향을 미치는 것으로 분석되었고, 1인당 카드 보유수량과 신용카드 이용금액 사이에는 유의한 상관관계가 있음을 발견하였다. 또한, 추이도 관찰을 통해 외부환경에 제약이 없는 조건하에서 향후 5년간 중국의 신용카드 시장은 점진적으로 성장하며, 증가율 또한 점진적으로 증가할 것으로 예측할 수 있었다.
본 논문은 우리나라 가계의 내구재 소비결정에 관한 실증분석이다. 기존의 연구에 의하면 표준적인 항상소득가설은 비내구재 소비에 대해서는 비교적 높은 설명력을 나타내지만 내구재 소비에 대해서는 설명력이 거의 없는 것으로 나타난다. 본 연구에서는 이러한 항상소득가설의 대안으로서 조정비용의 존재를 허용하는 (S, s)모형을 고려한다. (S, s)모형에 의하면 내구재 소비는 조정비용 때문에 매 순간 최적 수준을 유지하지는 못하지만, 일단 조정이 이루어지는 경우에는 최적 수준을 달성할 것으로 예상된다. 본 논문은 (S, s)모형의 이러한 예측을 검증하기 위하여 한국가구 패널조사자료에 나타난 각 가계의 내구재 소비와 비내구재 소비의 관계 및 내구재 소비의 기간 간 변화를 살펴본다. 분석결과에 의하면 표준적인 항상소득가설은 기각되는 반면 (S, s)모형은 대체로 자료와 일치하는 것으로 나타난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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