The purposes of this study were first to construct statistical and econometric models based on Amemiya\`s Type I Tobit mainly addressing the issue of statistical efficiency; second to explore income, price, and curvilinear age effects on the explained variable in order to illustrates its statistical marginal effects related to econometric issues; finally to provide invaluable insight for graphical simulations as a new interpretation approach using Tobit analysis. Results indicated that interpretation for the mean marginal effects of three possible cases of dependent variable was more likely to be evident to understand Tobit results compared to conventional analysis only using latent variable, beta. Results also revealed that prediction value of dependent variable can be possibly and easily projected by the independent variable changed whereas only beta value can not illustrate its projection as independent variables'changes.
This paper tried to construct statistical and econometric models on the basis of economic theory in order to discuss the issue of statistical efficiency and unbiasedness including the sample selection bias correcting problem. Comparative analytical tool were one stage Tobit of Maximum Likelihood estimation and Heckman's two-step Tobit of Ordinary Least Squares. The results showed that the adequacy of model for the analysis on demand and choice, we believe that there is no big difference in explanatory variables between the first selection model and the second linear probability model. Since the Lambda, the self- selectivity correction factor, in the Type II Tobit is not statistically significant, there is no self-selectivity in the Type II Tobit model, indicating that Type I Tobit model would give us better explanation in the demand for and choice which is less complicated statistical method rather than type II model.
항만하역시설은 효율화는 항만 경쟁력의 핵심요소이다. 항만하역서비스강화를 위하여 주요항만 간의 경쟁이 심화되고 있다. 야드장비의 운영은 컨테이너터미널의 운영효율과 비용절감을 결정하는 아주 중요한 요소이다. 본 연구는 컨테이너터미널에 있어서 다양한 야드장비의 효율성에 미치는 영향을 분석하였다. 투입요소는 2006년 2007년, 2008년, 2009년에서 4가지의 겐트리크레인, 트랜스테이너 크레인, 야드트랙터, 리치스태커 탑 핸들러며 산출요소는 환적물동량이다. 컨테이너야드 운용의 효율성을 분석하고 Tobit분석을 이용하여 겐트리크레인, 트랜스테이너 크레인, 야드트랙터, 리치스태커 탑 핸들러가 효율성에 미치는 영향을 분석하였다. 모형1은 겐트리크레인과 트랜스테이너 크레인 두 변수가 투입된 트랜스테이너 크레인은 Tobit I 과 Tobit II 두 모형에서 트랜스테이너 크레인의 증가가 효율성을 증가시키는 요인이며 트랜스테이너 크레인이 겐트리크레인보다 효율성에 더 큰 영향을 준다 모형2와 모형 3은 겐트리크레인과 트랜스테이너 크레인이 겐트리크레인과 트랜스테이너 크레인의 증가가 효율성을 증가시킬 수 있다. 모형 4는 Tobit II에서 리치스태커 탑 핸들러가 리치스태커 탑 핸들러의 증가가 겐트리크레인, 트랜스테이너 크레인, 환적량에 의한 효율성에 영향을 미친다. 모형 5와 모형6은 야드트랙터와 리치스태커 탑 핸들러가 효율성 상승요인이다. 모형7은 리치스태커 탑 핸들러는 리치스태커 탑 핸들러의 증가가 야드트랙터, 리치스태커 탑 핸들러, 환적량에 의한 효율성에 영향을 준다 모형 8과 모형 9는 야드트랙터와 리치스태커 탑 핸들러가 효율성 상승요인이다. 리치스태커 탑 핸들러 계수가 야드트랙터 계수보다 커서 리치스태커 탑 핸들러가 야드트랙터, 리치스태커 탑 핸들러, 환적량을 이용하여 도출한 효율성에 더 큰 영향을 준다. 모형 10에서 겐트리크레인은 5%에서 유의하지 않은데 비해 트랜스테이너 크레인은 Tobit I에서 5%, Tobit 2에서 8% 수준에서 음의 부호로 유의하다. 모형 11와 모형 12는 겐트리크레인과 트랜스테이너 크레인의 증가가 효율성을 증가시킬 수 있음을 보여주고 있다.
In this study, the factors affecting the efficiency of 48 projects of private R&D institutes were analyzed using the Tobit model. Influencing factors were selected as open R&D network size, IT industry, interaction between R&D network size and IT industry, and type of R&D network cooperation. As a result of Tobit analysis, the R&D network size, the IT industry, and the type of R&D network cooperation were found to be significant. The larger the open R&D network size, the lower the efficiency, and the IT industry showed lower R&D efficiency than other industries. In addition, cooperation with universities and research institutes showed lower R&D efficiency than cooperation with companies. As a result of these studies, companies will be able to select and focus on cooperation with the outside in relations and investment allocation.
본 연구는 random effects Tobit 회귀모형을 이용하여 도심지 교차로에 대한 교통사고모형을 개발하여 교통사고와 요인간의 상관관계를 파악하는 것이 목적이다. Random effects Tobit 회귀모형의 적용성을 비교 분석하기 위하여 fixed effect Tobit 회귀모형을 산정하였다. 산정결과, 교통량, 제한속도, 차로수, 토지이용, 우회전차로, 전방신호등이 유효한 변수로 나타났으며, 총 교통사고율에 대한 random effects 모형의 모형 적합도(결정계수: 0.418, 로그-우도함수값: -3210.103, 우도비: 0.056)와 모형 설명력(MAD: 19.533, MAPE: 75.725, RMSE: 26.886)은 fixed effects 모형의 모형 적합도 (결정계수: 0.298, 로그-우도함수값: -3276.138, 우도비: 0.037)와 모형 설명력(MAD: 20.725, MAPE: 82.473, RMSE: 27.267)보다 우수한 것으로 나타났으며, 부상교통사고율에 대한 교통사고모형에서도 총 교통사고율의 산정결과와 동일하게 나타나 두 모형에서 random effects Tobit 회귀모형이 다소 우수한 것으로 분석되었다.
본 연구는 장미농가의 생산효율성을 측정하고, 경영의 비효율성에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 연구이다. SFA(Stochastic Frontier Analysis) 기법과 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하여 생산효율성을 측정하였으며, 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 Tobit 회귀 분석을 실시하였다. 먼저, SFA 방법을 통한 생산효율성은 88.4%으로 측정되었으며, DEA 방법에서 불변규모수익(CRS) 모형과 변동수익규모(VRS) 모형을 통해서는 생산효율성이 각각 78.5%와 85.2%로 측정되었다. 특히 두 가지 방법의 생산효율성 측정결과는 각 경영체의 효율성 순위를 동일하게 설명하고 있어 상호보완적이다. 다음으로 Tobit 분석 결과, 투입한 6개의 변수가 모두 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 종묘비와 제재료비는 (+) 부호를 나타냄과 동시에 회귀계수가 가장 크게 나타나 효율성에 미치는 영향력이 가장 큰 경영 항목으로 분석되었다. 이러한 결과는 장미농가는 종묘비와 제재료비의 투입을 증대시켜 더욱 높은 소득을 창출하는 방식으로 경영 효율성을 증대시켜야 함을 시사한다.
The purpose of this study is to analyze the multidimensional productivity of the shipbuilding performance and to explain the role of different factors, such as man-hour, dock period, number of building block, launching process rate, automatic welding percent, and drawing fault rate which are important production-related variables in most shipbuilding companies. The shipbuilding productivity is obtained using Data Envelopment Analysis (DEA) approach. Then, a Tobit model is considered to measure the influence of different factors on the measured productivity. The results reveal that this productivity measure can substitute a representative shipbuilding productivity index (CGT/man-hour) in shipbuilding industries. Also, this multidimensional productivity analysis using DEA and Tobit reveals complex relationships between production-related variables and CGT and sale.
한국노동패널조사에서 제공하는 2015년 한국 생산가능인구의 월평균 소득분포를 보면 0 관측치의 비율이 과도하게 높은 형태를 보여 기존의 소득분포에 주로 사용되는 토빗모형으로는 설명에 한계가 있다. 본 연구에서는 영과잉 특성을 반영하여 영과잉 토빗모형을 사용하여 한국인의 소득 자료를 분석한다. 영과잉 토빗모형은 2단계 모형으로 1단계에서는 소득이 0인 그룹을 두 그룹으로 나누는데, 첫 번째 그룹은 노동시장 참여의지가 없어 시장에 참여하지 않으므로 0이 관측되는 그룹(genuine zero)이고 두 번째 그룹은 노동시장 참여의지는 있으나 낮은 임금으로 인하여 절단되어 0이 관측되는 그룹(random zero)으로 가정하였다. 두 번째 random zero 그룹은 0 이상의 연속 자료와 결합하여 토빗모형을 적용한다. 1단계와 2단계 모형에 관심 있는 설명변수를 가진 회귀모형을 적용하여 노동시장 참여여부와 임금 수준에 영향을 미치는 요인을 알아본다. 마코브 체인 몬테칼로 기법을 사용하여 모수를 추정하고 기존의 토빗모형과 비교한 결과 영과잉 토빗모형이 0의 빈도추정과 모형 적합도 면에서 우수한 결과를 보였다. 분석결과 나이가 많을수록, 남자가 여자보다, 학력이 낮을수록, 노동시장에 참여할 가능성이 매우 유의하게 높으며, 사회경제적 지위가 높을수록 그리고 유보임금이 낮을수록 노동시장에 참여하지 않을 확률이 높은 것으로 나타났다. 임금수준을 보면, 남자가 여자보다, 학력이 높을수록, 기혼이 미혼 보다 매우 유의하게 더 높은 임금을 받는 것으로 나타났다.
PURPOSES : The intents of the study are to identify the accident factors and to demonstrate the potentials of tobit model as a tool to study the number of accidents on arterial roads segments. METHODS : This paper uses a tobit regression as a methodology to analyze the factors affecting the number of accidents. In pursuing the above goal, this study gives particular attentions to analyzing the data of 2,446 accidents (1,610 in major arterial roads and 836 in minor arterial roads) occurred on arterial roads in 2007 to 2010. RESULTS : First, 3 accident models which were classified by total arterial roads, major arterial roads and minor arterial roads, and were all statistically significant were developed. Second, the exclusive right-turn lane as common variable, and the number of accident, traffic volume, number of lanes, link length, rate of median, number of entrances, number of pedestrian crossings, number of curves, number of bus stops and exclusive left-turn as specific variables of the models were selected. Finally, the paired sample t-test could not be rejected the null hypotheses of three types of models. CONCLUSIONS : Using data from vehicle accidents on arterial roads, the estimation results show that many factors related to roadway geometrics and traffic characteristics significantly affect to the number of accidents.
본 연구에서는 철도산업의 효율성을 측정하는데 있어 내부요인인 운영기관의 생산활동 뿐만 아니라 구조개혁으로 인한 조직유형, 사회경제적 관점에서 통제 불가능한 환경요인 등이 철도산업 효율성을 결정짓는데 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 우리나라를 비롯하여 1990년 이후 구조개혁이 활발히 진행된 유럽국가와 일본을 대상으로, 철도산업 효율성 측정에 적합한 DEA방법을 이용하여 1990년~2006년까지의 효율성 값을 구하였다. 그 결과 우리나라는 모든 연도에 걸쳐 상대적으로 효율적으로 추정되었고, 전반적으로 평가대상국들의 효율성이 시간이 지남에 따라 향상되었음을 나타내었다. 또한 효율성 결정요인을 분석하고자 DEA방법으로 추정된 효율성 값을 종속변수로 하고, 구조개혁으로 인한 조직유형, 사회경제적 환경요인을 독립변수로 한 Tobit 분석에서는 시설과 운영을 분리하는 수직적 분리와 화물과 여객을 분리하는 수평적 분리가 효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 철도산업의 경쟁력 강화와 경영효율성을 제고하기 위한 구조개혁은 그 과정과 결과에 대한 신중한 검토 및 평가가 이루어져야 함을 시사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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