본 연구의 목적은 본사국과 현지국간의 심리적 거리(Psychic distance)가 스페인기업의 해외투자진출(OFDI)에 미치는 영향을 패널분석으로 증명하는 데 있다. 패널데이터는 스페인과 스페인의 OFDI국가 간의 최근 10년간 문화적, 제도적, 경제적, 지리적 거리 데이터를 기초로 하였다. 임의효과모델분석에 의하면 문화적 거리(CULD)는 스페인기업의 OFDI에 부정적인 영향을 주는 반면, 제도적 거리(INSD)는 긍정적인 영향을 주었다. 경제적 거리 중 소득규모거리(GDP)는 긍정적인 영향을 미치나, 수출규모거리(EXPO)는 부정적인 영향을 미쳤다. 또한 지리적 거리(PKM)는 부정적인 영향을 미쳤다. 한편 OFDI규모별 분위분석 결과에 의하면, 한국이 속한 4분위(75%)에서는 CULD와 INSD의 영향은 REM분석 결과와 같았다. 또한 GDP는 긍정적인 영향을, PKM는 부정적인 영향을 미친 반면, EXPO는 긍정적인 영향을 미쳤다. 따라서 FDI유치 국가는 지속적인 제도개선 노력과 함께 분위분석을 통한 차별화된 전략수립이 필요하다.
The primary purpose of this study is to identify various factors that affect farmland prices according to changes in the actual transaction price of farmland over the past decade, and to use this to derive policy implications for price stabilization. To this end, the farmland price model are constructed at the parcel level in the case area (Namwon-si, Jinju-si). The analysis method is based on the Hedonic price function, and the OLS and the quantile regression are used for the parcel level model. As a result of estimating the parcel level farmland price model in the case area, the larger the parcel area, the lower the farmland price, and the higher the farmland price outside the agricultural promotion area. It was found that there was a price difference according to the type of special purpose areas, and the location characteristics showed some differences across the cities. The farmland price models presented in this study are suitable for identifying the factors affecting farmland prices, and are expected to be highly utilized in that it is possible to construct flexible variables suitable for regional characteristics.
우리나라에서도 최근 잦아진 가뭄으로 물 부족에 대한 경각심이 높아졌다. 특히, 2015년의 가뭄은 경제적으로 큰 피해를 야기하였고 적극적인 물 수요 관리의 필요성을 부각시킨 계기가 되었다. 경제학적 측면에서 수요관리 정책을 설계하기 위해 선행되어야 될 점 중 하나는 신뢰성 있는 가격탄력성의 추정이다. 그러므로 본 연구에서는 기존 국내 선행연구들에 비해 강건한 생활용수 수요의 가격탄력성을 추정하고자 한다. 이를 위해 2010년도에서 2013년도까지 지방 상수도 공급지역 161개의 자료를 패널 분위수회귀모형을 사용해 추정하였고 이를 패널자료 회귀모형의 결과와 비교 분석하였다. 분석 결과, 생활용수 수요의 가격탄력성은 -0.156에서 -0.189 사이의 값을 갖는 것으로 추정되었다. 또한 본 연구에서는 조건부 평균 회귀를 사용하는 경우 왼쪽꼬리가 길고 오른쪽 분포가 두꺼운 우리나라 생활용수 수요량 분포의 특징으로 수요량이 많은 지역들의 성향이 추정결과에 상대적으로 크게 반영된다는 점을 확인하였다.
본 논문은 비디오로부터 추출한 프레임으로부터 3차원 인체 형상과 자세 복원을 수행하고 이를 시간 축에서 자연스럽고 부드러운 움직임을 나타내도록 보정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 비디오로부터 추출한 개별 프레임으로부터 convolutional neural network을 이용하여 관절의 위치와 인체의 윤곽을 추정한다. 인체의 형상 및 자세는 매개변수 기반의 3차원 변형가능 모델(morphable model)을 2차원 영상으로 투영후 정합하여 최적의 매개변수 값을 추정한다. 이 때 각 프레임에 대한 복원이 개별적으로 수행되면 시간 축에서 자세의 연속성과 체형의 일관성이 보장되지 못하고 올바르지 못한 복원 결과가 나타난다. 제안하는 기법은 이러한 문제점을 보완하기 위하여 각 프레임으로부터 복원된 3차원 변형가능 모델의 주성분 매개변수의 분석 및 보간을 수행한다. 실험결과 3차원 인체 복원에 오류가 발생한 프레임에 대해 이전과 이후 프레임들 사이의 관계를 통해 오류가 보정되어 개선된 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
본 연구의 주된 수행 동기는 국내,외 기업재무 분야에서 현재 학문적 관심이 점증되고 있는 현금유보 수준의 결정요인에 대한 기존의 유사주제 연구들에 대한 추가적인 실증분석이다. 연구설정 기준과 관련하여, 국제금융위기 이후의 표본기간 (2009-2013)과 국내 재벌기업들의 표본을 대상으로 구도화되었으며, 본문에 설명되었듯이 2가지의 주요가설들이 검정되었다. 첫 번째 가설 검정에서는 조건부 분위회기모형을 응용한, 현금유동성 분위 (계층) 수준별 유의성있는 재무변수들을 계량적으로 측정하는 것이었으며, 두 번째 검정에서는 다중로지스틱 모형을 활용한 국제금융위기 이후 기업들의 현금 유동성 수준 증감과 관련된 비교그룹들 상호 간에 대한 비교연구가 수행되었다, 결과적으로, 전자에서는 유동성, 대리인비용, 그리고 현금전환기간과 관련된 변수들이 유의성있는 재무변수로서 판명되었으며, 후자에서는 현금보유 수준의 변화가 상대적으로 큰 재벌계열사들이, 비교그룹 (즉, 기준그룹)에 속하는 계열사들 보다 유동성, 기업규모, 그리고 배당수익률 등의 측면에서 유의성 있는 통계적 차별성을 보이는 것으로 판명되었다.
고농도 미세먼지($PM_{10}$)에 노출되는 것은 호흡기 질환 뿐만 아니라 피부, 안구, 심혈관계 질환 등을 야기한다. 따라서 미세먼지 농도를 정확히 예측하는 방법을 개발하는 것은 국민건강과도 깊은 관련이 있다. 현재 국립환경과학원에서는 미세먼지 농도가 높은 "나쁜날씨"를 예측하기 위해 의사결정나무 모형을 사용하고 있다. 그러나 모형 자체의 불안정성은 차치하더라도 의사결정나무는 전체 데이터의 9%밖에 차지하지 않는 "나쁜날씨"를 예측하기에 적합하지 못하다. 본 논문에서는 국립환경과학원에서 사용하는 모형의 부정확성과 부적절성을 제시하는 한편, 분위수 손실 함수를 적용한 새로운 모형의 유용성을 제시한다. 그리고 새로운 모형의 성능을 여러 ${\tau}$ 값에 대해 평가하고 비교를 통해 기존 모형 교체의 타당성을 보인다.
본 연구의 주제는 재무분야 중 기업의 연구개발비 지출에 대한 결정요인에 대한 분석이다. 국가별 연구개발비 비중 기준, 국내 자본시장은 국제적인 측면에서 최고의 수준으로 평가되고 있으며, 사기업들의 연구개발비 비중에서 대기업들은 큰 비중을 차지하고 있다. 이와 관련하여, 본 연구에서는 국제금융위기 이후 유가증권시장 상장기업들을 표본자료로 활용하여, 연구개발비의 재무적 결정요인을 분석하기 위한 분위별 회귀분석 방법론이 첫째 가설에서 시행되었다. 둘째 가설에서는 연구개발비 지출 기준 상위 그룹과 하위 그룹간의 재무적 상대적 차이점이 검정되었고 추가적인 검정에서는 언급한 상위, 하위 그룹들에 속한 표본기업들 뿐만 아니라, 표본기간 중 연구개발비 지출이 없었던 그룹들을 포함한 총 3개 그룹들 간의 차이점을 재무적 관점에서 규명하였다. 연구결과 관련, 전년도의 연구개발비 수준, 기업규모, 부도 위험도 그리고 광고비 등이 현재 연구개발비 수준을 결정하는 재무적 요인들로서 종합적으로 판명되었다. 본 연구는 연구개발비의 결정요인들을 종합적 관점에서 분석한 기존 연구(즉, [1])의 추가적 심층연구로서 의미도 있다고 판단하며, 향후 국내 자본시장을 포함한 신흥자본시장과 선진자본시장의 연구개발비 최적 수준 분석에 응용되어 주주의 부의 극대화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 국내 자본시장에서의 최근 주요 관심이슈 중 하나인 국제금융위기 이후 재벌그룹 소속 계열사들의 수익성 분포 편향가능성과 관련된, 동 지표에 대한 재무적 결정요인의 분석이다. 연구대상으로 공정거래위원회에서 규정한 대규모기업집단과 유사한 의미인 국내 재벌그룹 중심의 소속 계열사들이며 특히, 시장가치 산정을 위하여 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 기업들로만 구성된다. 또한, 동 연구기간은 국제금융위기 이후의 기간인 2009년부터 2012년 사이로 선정되었다. 관련 분석을 위하여 2가지 가설들이 설정되었으며, 전자는 분위회귀모형을 이용한 각 해당 비율 구간별 재벌 계열사들의 수익성 결정요인들을 각각 판명하여 비교분석하는 것이며, 후자는 5가지의 요인들로 구성된 '확장적' 듀퐁공식을 기준으로, 프로빗 모형분석을 이용한 표본기업들의 재무적 차별요인들을 분석하는 것이다. 도출된 결과와 관련하여, 수익성에 대한 재무적 결정요인으로서 부채비율, 비유동자산회전율, 외국인지분율, 그리고 주식거래시장의 구분 등이 통계적인 유의성을 나타냈으며, 두번째 가설검정 결과는 자기자본수익률에 영향을 미치는 요인들로서, 자기자본(시장가치 기준) 대비 매출액 비율과 부채비율 등이 재벌소속 기업들의 금융위기 시점과 최근까지의 변화되는 재무적 특성으로 판명되었다. 또한, 현재 정책적인 측면에서 기업들의 사내유보금에 축소에 대한 논리와 관련하여 본 연구에서는 기업의 유보금과 수익성 증대의 상관관계에서 통계적 비유의성을 보였다.
본 연구에서는 다중회귀분석을 이용하여 산악효과를 야기하는 지형인자와 강수와의 관계를 파악하였다. 섬 전체가 산악지형인 제주도의 연평균강수량과 지수홍수법으로 산출한 확률강우량을 강수자료로 사용하여 산악효과를 야기하는 지형인자로 선정한 고도, 위 경도와 회귀모형을 구성하였다. 회귀분석 결과 연평균강수량과 고도와의 선형관계가 확률강우량에서도 동일하게 나타났으며, 고도이외에 위도, 경도를 각각 추가인자로 고려할 경우 강우량과 더욱 강한 상관성을 보였다. 또한, 고도와 위도, 경도를 모두 고려한 회귀모형을 이용한 지형공간분석 결과 제주도의 실제 강수특성과 마찬가지로 남동부로 편중된 강수형태를 보여 모형의 적합성을 증명하였다. 그러나 지속시간 및 재현기간과 무관하게 높은 고도에서 회귀식의 유효성이 감소하므로, 높은 고도에서의 추가적인 산악효과인자의 강수량에 대한 영향이 존재될 것으로 판단되므로 추후 연구가 필요하다.
본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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