본 논문은 환경산업에 의한 노동수요 창출에 대해 알아보았다. 이를 위해 정부에서 발표하는 통계, 특히 환경부의 환경산업조사통계를 기초로 하여 오차항에 대한 다양한 가정을 통해 부분균형적인 단일 노동수요함수를 추정하여 보았다. 추정결과 환경산업의 환경부문 매출액 증가를 통한 노동수요 탄력도는 최소 0.193에서 최대 0.256에 해당하는 것으로 계산되어 각 산업별 환경기업들의 10억원의 매출증가를 통해 7.7에서 10.3명의 노동수요가 증가하는 것으로 계측되었다. 이는 특히 정부의 정책지원이 환경산업의 총매출액 1%에 해당하는 금액의 매출증가를 유도한다면 연간 $1,600{\sim}2,300$명의 직접 고용을 증대시키는 것으로 계측되었다. 그러나 안타깝게도 환경산업 노동력의 많은 부문이 단순노무직으로 구성되어 있어 향후 환경산업의 발전을 극대화하고 우리나라 경제성장의 중추 산업으로 육성하기 위해서는 정부의 기술개발과 수요증대에 대한 지속적인 지원이 필요하다 하겠다. 결국 이러한 정책적인 지원이 우리나라의 지속가능발전의 가능성을 극대화할 것이다.
Google Trends is a useful tool not only for setting search periods, but also for providing search volume to specific countries, regions, and cities. Extant research showed that the big data from Google Trends could be used for an on-line market analysis of opinion sensitive products instead of an on-site survey. This study investigated the market share of tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) inhibitor, which is in a great demand pharmaceutical product, based on big data analysis provided by Google Trends. In this case study, the consumer interest data from Google Trends were compared to the actual product sales of Top 3 TNF-α inhibitors (Enbrel, Remicade, and Humira). A correlation analysis and relative gap were analyzed by statistical analysis between sales-based market share and interest-based market share. Besides, in the country-specific analysis, three major countries (USA, Germany, and France) were selected for market share analysis for Top 3 TNF-α inhibitors. As a result, significant correlation and similarity were identified by data analysis. In the case of Remicade's biosimilars, the consumer interest in two biosimilar products (Inflectra and Renflexis) increased after the FDA approval. The analytical data showed that Google Trends is a powerful tool for market share estimation for biosimilars. This study is the first investigation in market share analysis for pharmaceutical products using Google Trends big data, and it shows that global and regional market share analysis and estimation are applicable for the interest-sensitive products.
Recently, Owing to booming of leisure activities and national enforcement of 5-day workweek system, Korean government has been promoting rural tourism policy of which operating project's title is Green Rural Experience Village, Rural Traditional Theme Village, etc. In this study, ken investigation result on Green Rural Experience Village sites, an estimation model of returns by green-tourism activities was developed. The model was constructed through factor analysis and regression analysis method. Regression model developed can estimate green-tourism revenue by investment budget, homepage preengagement sales, homepage visitors, capacity of eating and drinking facilities, capacity of lodging facilities. The model developed was applied in sample villages. With these results, estimation revenue was recorded average 138.3% of survey revenue, and statistical significance was good(correlation coefficient $R^2$ = 0.8255, level of significance : 0.000), and the range of relative error was recorded largely from -7.1% to 158.6%, and average relative error was 38.3% and good. And, the model developed in this study have the critical point in aspects of insufficient data, but the results will be used in green-tourism policies and projects, and revenue estimation about each village in the present and future is limited, but in province or the whole country the application is good.
수출(輸出) 수입량(輸入量)이 여러 변수(變數)들에 의해서 동시적(同時的)으로 결정(決定)되는 경우 수출(輸出) 수입함수(輸入函數)를 독립적(獨立的)으로 추정(推定)하는 것보다는 이들을 다른 경제활동수준과 함께 동시적(同時的)으로 추정(推定)하는 것이 보다 바람직하다. 본고(本稿)에서는 이에 착안하여 생산모형(生産模型)에 근거한 수출(輸出) 수입함수(輸入函數)의 가격탄성치(價格彈性値)를 추정(推定)하였다. 생산모형(生産模型)에서 수출재(輸出財)는 생산부문(生産部門)의 산출물(産出物)로, 수입재(輸入財)는 투입물(投入物)로 상정(想定)되며 이러한 생산부문(生産部門)을 분석(分析)하고 모형화(模型化)하는 데 GNP함수(函數)가 사용된다. GNP함수(函數)에 약분리성(弱分離性) 제약(制約)이 가해지면 생산모형(生産模型)의 공급(供給) 수요체계(需要體系)에 관한 미시적 정보를 사용하여 이로부터 보다 세분(細分)된 수출(輸出) 수입항목별(輸入項目別) 가격탄성치(價格彈性値)를 도출할 수 있다. 본고(本稿)는 GNP함수(函數)가 약분리성(弱分離性)을 가질 때, 이단계극대화(二段階極大化) 과정(過程)을 통해서 얻을 수 있는 수출공급(輸出供給) 수입수요(輸入需要) 국내공급(國內供給) 노동수요(勞動需要)의 가격탄성치(價格彈性値)와 세분된 수출(輸出) 수입항목(輸入項目)의 가격탄성치(價格彈性値)를 추정하였다. 상부모형(上部模型)의 추정(推定)에서는 국내공급(國內供給)과 수출공급(輸出供給)은 서로 대체관계(代替關係), 수입수요(輸入需要)와 노동수요(勞動需要)는 보완관계(補完關係)에 있으며, 투입요소(投入要素)로서 노동(勞動)과 수입재(輸入財)는 각각 국내공급(國內供給) 및 수출공급(輸出供給)과 서로 보완관계(補完關係)에 있는 것으로 나타났다. 하부모형(下部模型)에서는 세분(細分)된 수출(輸出) 수입항목(輸入項目) 상호간에는 대체(代替) 보완관계(補完關係)가 동시에 나타나는 것으로 추정되었다.
One of the most usual indicators to measure the performance of any inventory policy is the mean physical stock. In general, when estimating the mean physical stock in periodic review inventory systems, approximate approaches are often utilized by practitioners and researchers. The mean physical stock is generally calculated by a simple approximation. Still these simple methods are frequently used to analyze various single stockpoint and multi-echelon inventory systems. However, such a simple approximation can be very inaccurate. This is particularly true for low service levels. Even though exact methods to calculate the mean physical stock have been derived, they are available for specific cases only and computationally not very efficient, and therefore less useful in practice. In literature, approximate approaches, such as the simple, the linear, and Simpson approximations, were derived for the periodic review inventory systems that allow backorders. This paper modifies the approximate approaches for the lost sales case and evaluates the modified approximate approaches. Through computational experiments, average (and maximum) percentage deviations of mean physical stock between the exact method and the modified approximations are compared in the periodic review inventory system with lost sales. The same comparison between the modified and the original approximations are also conducted, in order to examine the performance of modified approximations. The results show that all modified approximations perform well for high service levels, but also that the performance may deteriorate fast with decreasing service level. The modified Simpson approximation is clearly better. In addition, the comparison between the modified and the original approximations in the periodic review inventory system with lost sales shows that the modified approximation outperforms the original approximation.
국내철도는 2004년 KTX 개통을 계기로 2015년 10월 현재 KTX 이용객이 5억 명을 돌파하기에 이르렀다. KTX는 전국을 반나절 생활권으로 변화시켰으며, 이에 따라 생활패턴도 바뀌고 있다. KTX가 주요교통수단으로 자리 잡은 만큼 KTX가 정차하는 철도역사의 규모 및 위치도 주요한 관심사로 부각되고 있다. 현재의 KTX복합역사개발은 정부예산 확보가 어려운 만큼 민자사업 형태로 진행 중에 있는 가운데 철도역사는 공익성 측면이 강한 시설물이므로 민간사업의 형태로 개발된다면 민간사업자 수익창출의 반대급부로 역사가 가진 공익성을 저해될 수도 있다. 이에 본 연구는 KTX복합환승센터의 주요기능인 철도역사기능과 판매시설기능이 발생시키는 각각의 개별이용인원을 분리, 접근교통수단별 이용인구를 추정하고 이를 2016년 후반기에 준공될 동대구복합역사 사례에 적용한다. 이를 통해 동대구 역사의 판매시설물 확장이 유발할 수 있는 대중교통 혼잡을 예측하여 실제 운영 시 발생 가능한 혼잡을 저감하기 위한 정책 마련에 도움을 줄 수 있다.
본 연구는 제품혁신에 초점을 맞추어 기술혁신이 기업의 수익과 재무안정성에 미치는 영향을 분석하고 기업의 지속성장을 위한 전략적 시사점을 도출하는 데 목적이 있다. 제품혁신은 신제품개발 및 도입으로 정의한다. 기업의 수익은 종업원 1인당 매출액과 매출액 증가율로 측정하고, 재무안정성은 자기자본대비 부채비율과 유동비율로 측정한다. 실증분석은 제품혁신의 내생성을 고려하여 2단계 추정법을 사용하였고, 분석자료는 "인적자본기업패널(HCCP)"의 1차(2005년)~6차(2015년) 자료와 한국신용평가(주)의 기업재무자료를 병합한 자료이다. 분석결과에 의하면, 제품혁신은 기업의 지식자본스톡과 인적자원투자, 시장선도전략 등에 영향을 받으며, 제품혁신이 활발히 이루어지는 기업일수록 1인당 매출액과 매출액 증가율이 높고 부채비율은 낮으며 유동비율이 높다. 이러한 분석결과는 기술혁신투자와 이를 통한 제품혁신이 기업의 단기수익 창출 및 장기적인 재무안정성을 촉진하는 중요한 전략이라는 것을 의미한다.
Forecasting the future values of an observed time series is an important problem in many areas, including economics, traffic engineering, production planning, sales forecasting, and stock control. The purpose of this paper is aimed to discover the more efficient forecasting model through the parameter estimation and residual analysis among the quantitative method such as Winters' exponential smoothing model, Box-Jenkins' model, and Kalman filtering model. The mean of the time series is assumed to be a linear combination of known functions. For a parameter estimation and residual analysis, Winters', Box-Jenkins' model use Statgrap and Timeslab software, and Kalman filtering utilizes Fortran language. Therefore, this paper can be used in real fields to obtain the most effective forecasting model.
This study is to propose a sales forecasting framework for new products in the prelaunch phase where no saies data are available. For the purpose we first develop an extended Bass model with the dynamic market potential and then propose an estimation method based on the market survey and scenario methodology. The proposed parameter estimation method is different from previous studies in that most of them have only Proposed the management judgments or analogies. We also apply the proposed model to satellite DMB market in Korea to verify the model.
As more companies are equipped with data aquisition systems for their products, huge amount of field warranty data has been accumulated. We focus on the case when the field data for a given product comprise with the number of sales and the number of the first failures for each period. The number of censored items and their ages are assumed to be given. This type of data are incomplete in the sense that the age of a failed item is unknown. We construct a model for this type of data and propose an algorithm for nonparametric maximum likelihood estimation of the product reliability. Unlike the nonhomogeneous Poisson process(NHPP) model, our method can handle the data with censored items as well as those with small population. A few examples are investigated to characterize our model, and a real field warranty data set is analyzed by the method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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