• 유통과학연구
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• 제17권11호
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• pp.73-79
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• 2019

Purpose: The purpose of this study was evaluated to compare the predictive power of distress prediction models by using discriminant analysis method and logit analysis method for food service franchise industry in Korea. Research design, data and methodology: Forty-six food service franchise industry with high sales volume in the 2017 were selected as the sample food service franchise industry for analysis. The fourteen financial ratios for analysis were calculated from the data in the 2017 statement of financial position and income statement of forty-six food service franchise industry in Korea. The fourteen financial ratios were used as sample data and analyzed by t-test. As a result seven statistically significant independent variables were chosen. The analysis method of the distress prediction model was performed by logit analysis and multiple discriminant analysis. Results: The difference between the average value of fourteen financial ratios of forty-six food service franchise industry was tested through t-test in order to extract variables that are classified as top-leveled and failure food service franchise industry among the financial ratios. As a result of the univariate test appears that the variables which differentiate the top-leveled food service franchise industry to failure food service industry are income to stockholders' equity, operating income to sales, current ratio, net income to assets, cash flows from operating activities, growth rate of operating income, and total assets turnover. The statistical significances of the seven financial ratio independent variables were also confirmed by logit analysis and discriminant analysis. Conclusions: The analysis results of the prediction accuracy of each distress prediction model in this study showed that the forecast accuracy of the prediction model by the discriminant analysis method was 84.8% and 89.1% by the logit analysis method, indicating that the logit analysis method has higher distress predictability than the discriminant analysis method. Comparing the previous distress prediction capability, which ranges from 75% to 85% by discriminant analysis and logit analysis, this study's prediction capacity, which is 84.8% in the discriminant analysis, and 89.1% in logit analysis, is found to belong to the range of previous study's prediction capacity range and is considered high number.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.62-70
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• 2016

보행과 차량이 공존하는 교통망에서 보행성 확보가 중요한 과제로 부각되고 있다. 차량과 보행의 상대적인 관계에서 보행성을 판단하는 것은 어려운 문제이다. 우선 보행네트워크의 보행성 평가 기준을 정립하는 체계가 구축되어야한다. 보행성은 보행네트워크에서 경험하는 접근성, 이동성, 편리성과 같은 정량지표로 산출된다. 본 연구는 보행성 평가를 위해 공간구문론과 Logit 경로선택모형을 통합을 제안한다. 공간구문론은 링크 통합도를 산정하여 보행가로 설계의 적정성을 판단한다. Logit 모형은 보행수요의 안전성, 이동성, 접근성을 확률적으로 계산한다. 통합모형은 통행자가 경험하는 통합도, 이동편리성, 접근가능성, 안전성과 같은 평가요소를 확률적으로 정량화하여 현실을 적절하게 반영하는 장점을 제공한다. 본 연구는 Logit 모형의 해법으로 Dial 알고리즘을 활용하였다. 이를 위해 보행네트워크의 물리거리와 공간구문론의 시각거리를 일치시키기 위해 네트워크 확장을 통하여 대기시간을 반영하는 방안을 강구하였다. 이에 따라 통합모형에서 도출되는 보행성 평가지표를 검토하고, 모의 네트워크로 모형의 활용성을 측정한다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권2호
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• pp.148-154
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• 2012

Micro Electric Vehicles are considered as a solution for reducing $CO_2$ emissions, however, it is difficult to evaluate its impact in a local community when it has been introduced. In this study, we evaluated how to spread the Micro EV within the community, using the utility derived from a multinomial logit model, and analyze the effect on $CO_2$ emissions. The householder's utility model is based on an investigation about Kiryu citizen's activities of shopping, transportation methods, etc. Using the geographic information system, we get the distances of each householder and the stores, and estimate a multinomial logit model about the combination choices of shopping stores and transportation method.

• 대한교통학회지
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• 제21권4호
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• pp.57-66
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• 2003

로짓모형은 선택대안에 대한 확률 계산이 용이하고, 설명변수의 파라메타 추정이 용이하기 때문에 교통 수단 선택모형으로 널리 쓰여지고 있다. 그러나 이러한 로짓모형은 수단선택 효용함수의 오차항 분포가 선택 대안간에 독립적이고, 그 분산이 동일하다는(IID:Independent and Identically Distributed)가정을 내포한다. 본 연구는 수단선택 효용오차의 분산이 수단간에 동일하다는 가정을 완화시키는 이분산 로짓모형 추정에 관한 연구이다. 수단선택 효용오차항의 동분산성을 극복함으로써 보다 현실적인 통행자의 수단선택행태를 반영하는 로짓모형을 추정하는데 본 연구의 목적이 있다. 이를 위해 로짓모형 오차항의 분산과 직접적인 관련이 있는 규모인자(scale factor)를 도입하였다. 이는 대중 교통과 승용차의 통행시간차이에 따른 이분산성을 고려하도록 정의되었으며, 이를 통행시간 파라메타 추정에 활용하였다. 본 연구에서 개발된 이분산 로짓모형의 추정 결과. 통행자의 통행시간이 증가하면서 대중교통수단과 승용차의 통행시간차이가 동일하더라도 통행자의 대중교통 수단선택확률이 차이를 보임으로 현실적인 통행자의 수단선택 행태를 반영하는 것으로 판명되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권2호
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• pp.413-420
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• 2008

This paper suggests a marginal logit mixed-effects for analyzing repeated binary response data. Since binary repeated measures are obtained over time from each subject, observations will have a certain covariance structure among them. As a plausible covariance structure, 1st order auto-regressive correlation structure is assumed for analyzing data. Generalized estimating equations(GEE) method is used for estimating fixed effects in the model.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제3권2호
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• pp.253-264
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• 1996

The generalized logit model of nominal type with random regressors is studied for bootstrapping. We assess the accuracy of some estimators for our generalized logit model using a Monte Carlo simu-lation. That is we study the finite sample properties containing the consistency and asymptotic normality of the maximum likelihood es-timators. Also we compare Newton Raphson algorithm with BHHH algorithm.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권1호
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• pp.281-289
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• 2002

In this paper, we considered an application of the bootstrap method for logit model. Estimation of type I error probability, the bootstrap p-values and bootstrap confidence intervals of parameter were proposed. Small sample Monte Carlo simulation were conducted in order to compare proposed method with existing normal theory based asymptotic method.

• 대한교통학회지
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• 제13권4호
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• pp.61-77
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• 1995

The main objective of this research is the development of a logit model of urban workers' auto ownership choice. For the utility specification. a variety of behavioral hypotheses about the factors which affect the urban workers' auto ownership choice are considered. Based on the behavioral hypotheses, a binary logit model of auto ownership is estimated. Empirical estimation is based on a sample of workers taken in Daegu City(1994). The binary logit model of auto ownership development in this paper provides reasonable results in terms of behavioral and statistical considerations. Furthermore, this paper develops several submarket models of auto ownership choice. Market segmentation was made using age, sex, income, home-to-work time distance. It is found that the estimated results with market segmentation are also reasonable. Finally future directions of model development are suggested.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.383-389
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• 2011

지금까지 고속철도와 고속도로의 계획 및 건설은 시설 간 연계 환승에 대한 고려 없이 개별시설 확충 위주로 진행되었으며. 이로 인해 시설의 효율적 투자 및 활용은 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 고속도로 연계성 향상으로 고속철도 수단선택행태에 미치는 영향을 다항로짓모형(Multinominal Logit Model)과 이항로짓모형(Binary Logit Model)을 활용하여 분석하였다. 모형개발을 위한 설문조사는 고속철도, 고속버스, 장거리 승용차 이용자를 대상으로 통행실태조사와 진술선호조사를 수행하였으며, 이를 통해 고속철도와 연계 환승수단에 대한 수단분담모형을 구축하였다. 수단선택모형을 통하여 고속도로와 고속철도가 연계 시 동탄역을 대상으로 사례분석을 수행한 결과 서울~부산 간 약 2시간의 통행시간이 단축되었으며, 이로 인해 약 30%의 수요증가 효과가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 고속철도와 고속도로의 계획 시 연계 환승을 고려하여 건설 및 운영이 이루어질 경우, 고속철도의 이동성 기능과 고속도로의 접근성 기능을 결합함으로써 수단간 효율성을 극대화할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권1호
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• pp.123-130
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• 2006

This paper discusses about how to build up a mixed-effects model using cumulative logits when some factors are fixed and others are random. Location effects are considered as random effects by choosing them randomly from a population of locations. Estimation procedure for the unknown parameters in a suggested model is also discussed by an illustrated example.