• 유통과학연구
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• 제14권6호
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• pp.39-44
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• 2016

Purpose - This paper aims to study the competition that occurs in the Islamic Banking industry and to analyze the variables that affect the total revenue of Islamic Banking in Indonesia. Research Design, Data and Methodology - This study observed 10Islamic banks for the period 2010-2013. The annual data are taken from Direktori Perbankan Indonesia, published by Bank Indonesia, and annual report of the observed banks. In analyzing data, Panzar Rosse Approach was applied to analyze the type of Islamic Bank Market and Panel Regression Model for the estimated co-efficients has been used in the Panzar Rosse Approach. Results - Estimation model shows that all the banking cost elements such as the price of capital, unit price of labor, and unit prices of funds have significant positive correlation to Revenue as a dependent variable. The estimated value of H-statistic for the period 2010-2013 is 0.69. It can be interpreted that Islamic banking market in Indonesia shows monopolistic competition. Price of capital and funds has statistically significant effect on Bank's Revenue. Conclusions - The study revealed that the Islamic banking market competition in Indonesia is monopolistic and the major contribution to the H-statistic comes from mainly price of funds.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권11호
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• pp.689-698
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• 2020

The aim of this article is to determine the influence of factors on the capital structure of construction companies listed on the Hanoi Stock Exchange. The data of the article were collected and calculated from the financial statements of 54 construction companies listed on Hanoi Stock Exchange from 2012 to 2019. With the application of E-view software in quantitative analysis to build panel data regression model (panel data), the article has built a regression model to determine the relationship of intrinsic factors affecting the capital structure of construction companies listed on Hanoi Stock Exchange. In the study, dependent variable is capital structure, determined by the debt-to-equity ratio. Profitability, coefficient of solvency, size, loan interest rate, structure of tangible assets, and growth are independent variables. The results showed that the two factors of growth and firm size positively affect the capital structure, the profitability factor has the opposite effect on capital structure. Factors of short-term debt solvency, average loan interest rate and tangible asset structure have no correlation with capital structure. The findings of this article are useful for business administrators, helping business managers make the right financial decisions to make capital structure decisions in their own conditions.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권12호
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• pp.95-105
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• 2021

A prerequisite of a sound financial system is effective channeling of financial resources to efficient users; hence maximizing economic and societal welfare. To that end, the prevalence of bad loans in banks in emerging economies is a major policy concern. In an attempt to add to the growing body of literature explaining the interrelationship between macroeconomic and firm-specific factors, and non-performing loans (NPL), this paper examines data from 24 scheduled commercial banks in Bangladesh from 2008 to 2019. Macroeconomic factors as well as firm-specific factors related to profitability, capital strength, and efficiency are considered. Panel data regression analysis is performed to estimate pooled OLS, fixed effects, and random effects models. Following the necessary testing, it was found that the fixed effects model with robust standard error is appropriate. Results show that return on assets and inflation have a negative influence on NPL, but GDP growth has a favorable impact. The paper concludes by asserting that the evidence supports similar findings from studies both in Bangladesh and elsewhere and it is noted that a combination of these macroeconomic and firm-specific factors explains only a small portion of the total variation in NPL.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1147-1154
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• 2016

고속철도 (KTX) 개통으로 인해 전국이 반나절 생활권으로 편입되면서 지역의 사회, 경제, 문화 등 여러 분야에 다양한 영향을 미친 것으로 알려져 있다. 최근 KTX 개통 후 정차도시와 그 주변지역에 대한 여러 가지 변화가 관측되어 지면서 그 영향에 대한 여러 가지 연구가 이루어져 왔는데, 지역의 생산 및 고용 확대, 운송 수단간 수요 대체효과, 기업의 지방이전 및 수도권 기능의 분산을 통한 국토의 균형 개발, 그리고 고속철도 이용에 따른 시간비용 절감을 통한 여러가지 사회 경제적 비용 축소 등에 영향을 준 것으로 알려져 있다. 또한 최근에는 KTX역 중심의 관광 네트워크를 통한 지역 관광 여가 산업의 발전과 지역 문화 예술 인적 교류 활성화를 통한 삶의 질 향상에 관한 연구도 활발하다. 본 연구에서는 지역별 가계최종소비지출에 대한 공간패널모형을 이용하여 KTX 개통을 통한 고속철도망 연결이 지역경제의 소비활동에 어떠한 영향을 미쳤는지를 알아보고자 한다. 이를 위해 독립변수로는 지역별 임금소득, 주택매매가격지수, 그리고 실질금리 등을 사용되었고, KTX에 의해서 연결되어 있는지 유무에 따라 공간 자기상관 행렬을 고려하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.327-337
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• 2017

현재 입원환자 및 환자 가족의 사적 고용으로 시행되는 유급 간병서비스 실태를 파악하고, 이를 이용하는데 영향을 미치는 요인을 확인하고자 함을 목적으로 한다. 본 연구는 한국의료패널 자료 (2011-2014)를 활용하였으며, 연간 1회 이상 입원서비스를 이용한 경험이 있는 5,110명을 연구대상으로 선정하였다. 본 연구의 자료처리 및 분석을 위해 STATA 12.0 SE를 활용하였으며, 입원환자들의 기본특징을 확인하기 위해 빈도분석을 수행하였으며, 특성에 따른 유급 간병서비스 이용 현황을 확인하기 위해 교차분석 및 t-test를 시행하였다. 마지막으로, 입원환자들의 유급 간병서비스 이용에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 Andersen's Behavioral Model의 3 범주를 단계적으로 모형에 투입하는 위계적 로지스틱 회귀분석을 실시했다. 분석결과 유급 간병서비스 이용은 여성, 고연령, 장기입원 및 장애가 있을 경우에 더 많은 것으로 나타났다. 반면, 사적고용에서 중요한 가구소득 변수는 유의한 결과를 보이지 않았다. 이 연구결과는 현재 논의 중에 있는 간호간병통합서비스의 대상자 선정에 있어 기초자료로 활용될 것으로 기대된다. 또한, 향후 대상자 선정에 관한 세부적인 논의가 이루어질 필요가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.491-497
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• 2018

연구개발비가 기업의 R&D 성과로 이어지는가에 대하여 상반된 선행연구들이 존재한다. 보통 기업의 R&D 투자와 성과는 국가별, 산업별, 거시경제 상황 등이 복합적으로 작용하므로 인과관계를 독립적으로 분리하여 분석할 수 없기 때문이다. 또한 R&D 성과는 후행지표로 투자 시점과 성과 시점 사이의 시차가 존재하여 R&D 투자와 성과 간의 관계를 분석하기 어렵다. 하지만 방위산업의 경우 방위력개선비를 통해 지속적으로 R&D 투자가 발생하고, 방산업체는 이를 사업비로 사용하여 연구개발이 진행되므로 R&D 성과를 확인하기가 비교적 용이하다. 본 연구는 방위산업을 대상으로 R&D 투자와 성과 간의 인과관계를 찾고, 성과에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 방위사업법에 의해 지정된 총 100여개의 방산업체 중 R&D 성과지표 획득이 용이한 대기업 및 중견기업들을 대상으로 최근 10년간의 기술지표, 과학지표, 재무지표에 대한 패널 데이터를 수집했다. 이를 패널데이터 분석을 통해 분야별(화력, 항공유도, 함정, 통신전자) R&D 투입과 성과 관계를 확인하고, 어떤 요인이 성과에 영향을 미치는지 찾고자 한다. 본 연구 결과는 중장기 국방정책 수립 시 의사결정의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 보인다.

• 통상정보연구
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• 제14권3호
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• pp.307-322
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• 2012

본 논문은 패널 단위근, 패널 공적분, 패널 인과성 검정, 패널 FMOLS(fully modified OLS) 기법을 이용하여 한국의 대 동아시아 수출 결정요인을 분석하였다. 분석결과 변수들이 패널 단위근 검정을 통하여 단위근을 가지며 1차 차분 후 안정적인 자료로 전환됨을 알 수 있었으며, 패널 공적분 통계량 모두 공적분 관계가 존재하지 않는다는 귀무가설을 기각함으로써 적어도 하나의 공적분 벡터가 존재함을 알 수 있었다. 다음으로 패널 벡터오차수정모형을 도입하여 동태적 인과성 분석을 실시하였다. GDP변동이 수출변동에 영향을 미치고 수출변동이 GDP변동에 영향을 미침으로써 수출과 GDP 간에 쌍방적 인과관계가 존재함을 알 수 있었다. 그리고 ODI변동의 오차수정항 계수가 수출변동의 오차수정항 계수보다 약 1.65배 크게 나타나 ODI의 불균형에서 균형으로 조정속도가 수출보다 1.7배 정도 빠름을 확인할 수 있었다. 이와 더불어 패널 GM FMOLS 결과 환율이 1% 상승했을 때 수출이 0.28% 감소하고, GDP가 1% 증가했을 때 수출은 0.77% 증가하고, 해외직접투자가 1% 증가했을 때 수출은 0.11% 증가함을 알 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권2호
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• pp.129-134
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• 1995

The ordinary least square estimator of the disturbance variance in the pooled cross-sectional and time series regression model is shown to be asymptotically unbiased without any restrictions on the regressor matrix when the disturbances follow an equicorrelated error component models.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제33권1호
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• pp.59-86
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• 2024

최근 도시가스 수요에 관한 연구는 광역별, 지역별로 각 지역 특성을 반영하여 미시적 관점에서 접근하는 경향이 확대되는 추세이다. 이때 인접지역이 가지는 사회구조의 유사성과 공급 인프라의 밀집성은 지역 간 미시적인 관계를 가지는 군집성과 공간적 상관성을 유도한다. 이에 민수용 도시가스 수요에 대해 34개 도시가스사의 관할지역을 기준으로 총 54개의 지역으로 구분한 후 공간 상관성을 분석한 결과 전역적, 국지적 관점에서 양의 공간적 상관성이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2022년 12월까지 54개 지역에 대한 민수용 도시가스 수요를 패널데이터로 구성하여 공간패널회귀분석과 일반 패널회귀분석을 비교하였으며, 오차에 공간적 효과가 존재하는 공간오차모형(SEM)이 가장 적합한 모형임을 도출할 수 있었다. 이는 한 지역의 민수용 도시가스 수요가 인접지역과 유의한 관계가 있음을 확인함으로써 정책적, 실무적 시사점을 제시한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권2호
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• pp.293-301
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• 2012

Quantile regression proposed by Koenker and Bassett (1978) is a statistical technique that estimates conditional quantiles. The advantage of using quantile regression is the robustness in response to large outliers compared to ordinary least squares(OLS) regression. A regression tree approach has been applied to OLS problems to fit flexible models. Loh (2002) proposed the GUIDE algorithm that has a negligible selection bias and relatively low computational cost. Quantile regression can be regarded as an analogue of OLS, therefore it can also be applied to GUIDE regression tree method. Chaudhuri and Loh (2002) proposed a nonparametric quantile regression method that blends key features of piecewise polynomial quantile regression and tree-structured regression based on adaptive recursive partitioning. Lee and Lee (2006) investigated wage determinants in the Korean labor market using the Korean Labor and Income Panel Study(KLIPS). Following Lee and Lee, we fit three kinds of quantile regression tree models to KLIPS data with respect to the quantiles, 0.05, 0.2, 0.5, 0.8, and 0.95. Among the three models, multiple linear piecewise quantile regression model forms the shortest tree structure, while the piecewise constant quantile regression model has a deeper tree structure with more terminal nodes in general. Age, gender, marriage status, and education seem to be the determinants of the wage level throughout the quantiles; in addition, education experience appears as the important determinant of the wage level in the highly paid group.