본 연구에서는 전국의 8개 주요 도시지점 강우관측 자료를 대상으로 다양한 분류 기준을 적용하여 Quantile Regression (QR)에 의한 기준강수량 초과 강우의 선형추세분석과 Mann-Kendall, Sen 검정을 실시하였다. 분석결과 봄철과 여름철 강수의 뚜렷한 증가경향이 있으며, 가을철과 겨울철 강수는 감소하는 경향이 있음을 확인하였고, 폭우 사상은 최근 30년 평균 3.1~15% 증가 하였다. 또한, 연도별 발생강우의 Ranking에 따른 Top $10^{th}$ 백분위 강수의 3IQR (inter quartile range)의 최근증가경향을 분석한 결과, 대부분 지점에서 강수의 증가경향을 확인하였으며, Quantile 90%의 평균 백분위 강수량은 43.5mm, 증가경향은 0.1412mm/yr, Quantile 99%의 평균 백분위 강수량은 68.0mm, 증가경향은 0.1314mm/yr로 분석되었다. 본 연구의 결과는 매년 발생한 연최대치계열에 대한 분석뿐만 아니라 기준값 이상의 수문 사상정보에 대한 반영과 최근 변화하는 기후의 증가경향을 반영한 수공구조물 설계의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 청년층의 사회적 자본 형성에 영향을 미치는 요인들을 탐색하고, 이러한 분석 결과를 통해 청년층의 사회적 자본 축적과 관련된 정책적 시사점을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 한국교육고용패널(KEEP)의 중학교 3학년 코호트, 12차년도 자료에 대하여 통상최소자승회귀모형(Ordinary least squre) 및 분위회귀모형(Quantile regression)을 활용하여 사회적 자본의 구성 요소 중 '신뢰'와 '네트워크'에 영향을 미치는 영향 요인들을 각각 분석하였다. 사회적 자본의 구성 요소 중 하나인 '신뢰'에 미치는 영향을 미치는 요인은 결혼 여부, 아버지와 본인의 학력, 자산규모, 자존감 및 경제상황에 대한 만족도, 도서 구입 비용, SNS 사용 여부인 것으로 나타났다. 한편, 사회적 자본의 또 다른 구성 요소 중 하나인 '네트워크'에 영향을 미치는 요인은 남성 여부, 자녀 유무, 특별시 거주 여부, 취업 여부, 자산 규모 및 행복감, 도서 구입 비용, SNS 사용 여부인 것으로 나타났다. 그리고 신뢰와 네트워크의 축적 수준에 따라 이에 영향을 미치는 요인들의 영향력은 다르게 나타남을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 토대로 우리나라 청년들의 사회적 자본 축적을 지원하기 위해서는 청소년들의 심리적인 만족감을 높이는 한편, 문화적인 측면에서의 정책적 지원이 이루어질 필요가 있음을 제언하였다. 이와 함께 사회적 자본의 보유 수준에 따라 적합한 맞춤형 사회적 자본 축적 프로그램 개발 및 지원이 이루어질 필요가 있음을 정책적 시사점으로 제안하였다.
본 연구는 가구의 사교육비 지출에 있어서 공간적 맥락이 중요하게 다루어져야하며, 사교육비에 관한 정책을 위해서는 지역의 교육환경과 여건을 고려해야 할 필요가 있음을 실증하고자 하였다. 이를 위해 분위회귀모형(quantile regression model)을 이용하여 사교육비 지출이 높은 계층에 영향을 주는 '지역 교육열 요인'의 영향력이, 상대적으로 사교육비 지출이 낮은 계층과는 매우 다르다는 가설을 검증하였다. 분석 결과, 수도권 거주여부가 사교육비 증가액에 미치는 영향력은 사교육비 지출 분위가 높을수록 크게 나타나는 것으로 분석되었다. 또한, 지역의 교육열의 심화에 따른 추가적 교육비 지출은, 기존에도 많이 지출하고 있던 계층에서 더욱 크게 증가고 있음을 알 수 있었다. 지역적 영향력에 관한 이러한 두 가지 결과는, 지역의 경쟁적 환경이 사교육비 지출에 매우 큰 영향을 줄 수 있음을 의미하고 있다.
This paper employs datasets from the Enterprise Survey conducted by the World Bank to examine the relationship between four types of innovation defined by the Oslo Manual (OECD, 2005): product innovation, process innovation, marketing innovation, organization innovation, and the firm performance in the selected developing ASEAN economies. The main objective of this paper is to understand the characteristics of innovation activities at the firm level and how various innovation types affect firm performance. The empirical results from ASEAN manufacturing firms reveal that product innovation positively affects firms' performance, while non-technological innovations are negatively related to the performance of firms. The further employed quantile regression provides more insights into the roles of innovation types on different levels of firm performance: while product and process innovations actively contribute to the small and medium-size firms (below 25th quantile and median), organizational and marketing innovations negatively affect them. Interestingly, the role of process innovation decreases when firm performance grows.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권1호
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pp.15-27
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2001
One proposal is made for constructing nonparametric estimator of slope parameters in a regression model under symmetric error distributions. This estimator is based on the use of idea of Johns for estimating the center of the symmetric distribution together with the idea of regression quantiles and regression trimmed mean. This nonparametric estimator and some other L-estimators are studied by Monte Carlo.
JALAL, Raja Nabeel-Ud-Din;SARGIACOMO, Massimo;SAHAR, Najam Us;FAYYAZ, Um-E-Roman
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권7호
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pp.27-34
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2020
The study investigates herding behavior in cryptocurrencies in different situations. This study employs daily returns of major cryptocurrencies listed in CCI30 index and sub-major cryptocurrencies and major stock returns listed in Dow-Jones Industrial Average Index, from 2015 to 2018. Quantile regression method is employed to test the herding effect in market asymmetries, inter-dependency and intra-dependency cases. Findings confirm the presence of herding in cryptocurrency in upper quantiles in bullish and high volatility periods because of overexcitement among investors, which lead to high volume trading. Major cryptocurrencies cause herding in sub-major cryptocurrencies, but it is a unidirectional relation. However, no intra-dependency effect among cryptocurrencies and equity market is observed. Results indicate that in the CKK model herding exists at upper quantile in market that may be due when the market is moving fast, continuously trading, and bullish trend are prevailing. Further analysis confirms this narrative as, at upper quantile, the beta of bullish regime is negative and significant, meaning the main source of market herding is a bullish trend in investment, which increases market turbulence and gives investors opportunity to herd. Also, we found that herding in cryptocurrencies exits in high volatility periods, but this herding mostly depends on market activity, not market movement.
일반적으로 지자기 전달함수는 관측치와 예측치의 차이를 최소화하는 관점에서 해가 추정된다. 오차의 구조가 가우스 분포를 따르면 최소자승 추정이 최적의 추정이지만, 그렇지 않은 경우 전달 함수 추정을 심각하게 왜곡시킬 수 있으므로 오차 구조에 대한 정보가 요구된다. 본 연구에서는 Q-Q plot을 이용한 오차 구조으 검증을 통하여 실제 오차 구조에 대한 정보를 획득하였고 가우스 분포 가정을 벗어나는 오차 구조에 대해 외치(outlier)에 의한 영향을 최소로 하며 해를 추정하는 로버스트 추정(regression M-estimate)을 적용하였다. 오차가 가우스 분포를 따르는 경우, 최소자승 추정과 로버스트 추정은 유사한 결과를 나타내나, 오차가 가우스 분포를 벗어나는 경우 로버스트 추정이 최소자승 추정보다 부드러운 결과를 나타냄을 확인하였다.
Extreme hydrological events can cause serious threats to the society. Hence, the selection of probability distributions for extreme rainfall is a fundamental issue. For this reason, this study was focused on understanding possible distributional changes in annual daily maximum rainfalls (AMRs) over time in Sri Lanka using quantile regression. A simplified nine-category distributional-change scheme based on comparing empirical probability density function of two years (i.e. the first year and the last year), was used to determine the distributional changes in AMRs. Daily rainfall series of 13 station over Sri Lanka were analyzed for the period of 1960-2015. 4 distributional change categories were identified for the AMRs. 5 stations showed an upward trend in all the quantiles (i.e. 9 quantiles: from 0.05 to 0.95 with an increment of 0.01 for the AMR) which could give high probability of extreme rainfall. On the other hand, 8 stations showed a downward trend in all the quantiles which could lead to high probability of the low rainfall. Further, we identified a considerable spatial diversity in distributional changes of AMRs over Sri Lanka.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권11호
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pp.79-86
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2021
In recent years, firm performance has been a topic that attracts many researchers. It is extremely important to identify the factors that change firm performance. In the current trend of competition and integration, foreign ownership, product market competition is found to reduce agency costs and impact firm performance. The purpose of this research is to investigate the relationship between foreign ownership, product market competition, and firm performance. Our research using a quantile regression model, through panel data of 290 companies listed on the Vietnam stock exchange (include Ho Chi Minh and Hanoi stock exchanges) from 2017 to 2019 that was collected by Thomson - Reuters DataStream has shown that foreign ownership and product market competition have a positive impact on Tobin's Q but are not statistically significant with ROA. Critically, our quantile regression results suppose foreign ownership, product market competition have a significantly larger positive impact in high-performing firms relative to low-performing firms. The results help propose solutions to planners and managers to change foreign ownership and product market competition to increase business performance. Besides, through quantile regression analysis, managers need to pay attention to the impact on foreign ownership, product market competition; there will be a difference between high-performing firms relative to low-performing firms.
Objectives: The pandemic caused by coronavirus disease 2019 (COVID-19) has exerted an unprecedented impact on the health of populations worldwide. However, the adverse health consequences of the pandemic in terms of infection and mortality rates have varied across countries. In this study, we investigate whether COVID-19 mortality rates across a group of developed nations are associated with characteristics of their healthcare systems, beyond the differential policy responses in those countries. Methods: To achieve the study objective, we distinguished healthcare systems based on the extent of healthcare decommodification. Using available daily data from 2020, 2021, and 2022, we applied quantile regression with non-additive fixed effects to estimate mortality rates across quantiles. Our analysis began prior to vaccine development (in 2020) and continued after the vaccines were introduced (throughout 2021 and part of 2022). Results: The findings indicate that higher testing rates, coupled with more stringent containment and public health measures, had a significant negative impact on the death rate in both pre-vaccination and post-vaccination models. The data from the post-vaccination model demonstrate that higher vaccination rates were associated with significant decreases in fatalities. Additionally, our research indicates that countries with healthcare systems characterized by high and medium levels of decommodification experienced lower mortality rates than those with healthcare systems involving low decommodification. Conclusions: The results of this study indicate that stronger public health infrastructure and more inclusive social protections have mitigated the severity of the pandemic's adverse health impacts, more so than emergency containment measures and social restrictions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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