해외 직접투자는 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 투자결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 해외 직접투자의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 해외 직접투자에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7그룹(아시아, 북미, 유럽, 중남미, 대양주, 아프리카, 중동)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2002년 6월부터 2007년 12월 까지의 자료를 이용하였고, 해외직접투자액을 종속변수로 설정하고 국내총생산, 경상수지, 환율, 고용율, 평균가동률(제조업), 소비자물가지수, 수출액, 임금(사업 서비스업)을 설명(독립)변수로 투입하였다. 본 연구에서는 실증분석을 위하여 LIMDEP 8.0 소프트웨어를 이용하고 결정요인 추정에 있어서 TWECRT모형의 임의모형 중심으로 분석하였다. 한국의 해외 직접투자 결정요인을 추정한 결과 고용율과 임금(사업서비스업)의 계수 값이 각각 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 환율, 소비자물가지수 및 수출액 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제조업 평균 가동률은 정 (+), 국내총생산 및 경상수지는 부(-)의 영향을 미치지만 해외직접투자에 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.
경쟁구조와 산업성과 간의 관계에 대한 연구는 경쟁정책 분야의 핵심 주제이다. 특히 통신 산업과 같이 독과점적 시장을 형성할 가능성이 큰 산업에서는 독점력이 산업성과(후생)에 미치는 영향과 효과에 대해 보다 심도 있는 연구가 필요하다. 즉 소수 사업자로 시장이 집중되면, 독과점에 의한 초과이윤의 개연성이 높아지고 이는 사회후생 증대에 부정적이기 때문이다. 이러한 배경 하에 본 연구는 이동통신 산업의 시장구조(시장 지배력 형태)와 사회후생 성과(요금 인하)의 관계를 국제비교를 통해 실증하고자한다. 구체적으로, OECD 주요 21개국을 대상으로 국내시장의 경쟁구조 변화양상과 사회후생 성과수준을 비교하며, 시장지배력 수준에 따른 평균 소매요금 인하율의 차이를 실증한다. 분석결과는 국내시장의 경쟁상황 및 시장구조는 글로벌 추세와 상당한 괴리가 있음을 보여준다. 또한 독점시장으로 인식되는 1위 사업자의 점유율(CR1>50)이 높은 시장에서는 소비자 후생을 증진시키는 요금인하가 더디게 이루어지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 시장지배력이 강한 독점적 사업자의 독점력 완화가 요금인하, 후생증대에 중요한 요소임을 보여주며, 경쟁정책의 방향이 시장집중도(HHI)의 개선뿐 아니라 지배적 사업자의 독점력 완화에도 초점을 두어야 함을 시사한다.
본 연구는 미래 성장 엔진으로 부각되고 있는 ICT 산업에 초점을 맞추었고, 특히 한국 ICT 산업의 경쟁자로 급부상하고 있는 중국 ICT 산업의 경쟁력 분석을 통해 한국 ICT 산업의 발전 방안을 찾아 보는 것에 연구의 주목적을 두었다. 상기와 같은 연구 목적 아래 본 연구에서는 다양한 ICT 산업의 품목군 중 ICT 산업의 기반 품목인 컴퓨터 및 주변기기 품목을 조사대상으로 삼았고, 중국산 동 품목들이 한국 시장에서 가지는 경쟁력의 정도를 조사하였다. 분석대상 기간은 2008년 - 2016년이었으며, 분석자료는 한국무역협회에서 제공하는 K-Stat 수출입통계자료를 이용하였고. 분석방법으로 시장점유율지수(MSI), 수출편향지수(EBI) 및 시장별비교우위지수(MCA)를 활용하였다. 분석 결과에 따르면 중국산 컴퓨터 및 주변기기 품목의 대 한국시장 점유율은 지속적으로 증가하고 있으며, 한국 시장에 집중도가 높은 품목이 다수를 차지하였으며, 한국 시장에서 확보한 경쟁력의 정도 또한 상당히 강한 것으로 조사되었다. 위와 같은 분석결과에 대한 대응방안으로 한국산 컴퓨터 및 주변기기 품목 관련 기업들은 동 품목들의 시장가격에 부합하는 제품들의 지속적인 품질개발 노력, 동 품목들간의 융합적 소비자 친화적 제품 개발 및 동 품목들이 한국산이라는 인식이 확실히 소비자들에게 인식될 수 있도록 소비자 인식제고를 위한 마케팅 노력이 필요할 것으로 제시되었다.
본 연구는 상표자산의 구성요소에 대한 선행요인을 분석하고 이를 토대로 하여 상표자산 구성요소와 상표자산 영향요인간의 관계 그리고 상표자산 구성요소와 구매의도간의 관계를 규명하고 한국과 영국을 중심으로 비교하여 상표자산관리 방안을 도출해보고자 하였다. 연구결과, 정보탐색은 제품지식에 정(+)의 영향을 미치며, 상표태도와 상표지식은 상표 충성도와 상표 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 상표충성도와 상표가치는 구매의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정보원천의 경우, 한국에서는 제품지식에 정(+)의 영향을 미치고 있는 반면, 영국에서는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
Purpose: The human face is the most exposed part of the body, and in patients with simple or complex trauma from traffic accidents, industrial calamities, sports injuries, human assaults, and daily accidents, facial trauma occupies an important portion. The etiology of facial trauma vary on a society's economic, cultural, and environmental status. Methods: Regarding patients who were admitted from between the years 2000 to 2009 at the Hanyang University hospital, the authors studied how the changes in the economic status in the past 10 years of our country influences the incidence of facial bone fractures. Results: In this study, 1) The unemployment rate showed a strong negative relationship with the total number of inpatients with facial bone fractures, the number of male patients, the number of female patients, the number of patients with facial bone fractures caused by fall down, the number of patients who were admitted for shorter than 7 days, and the number of the facial bone fracture patients with their age in the twenties. 2) The consumer price index showed a strong positive relationship with the number of female patients, the number of patients who were admitted for shorter than 7 days, and the number of the facial bone fracture patients with their age in the teens and fifties. Conclusion: Looking at the results of correlation analysis and multiple regression analysis with economic indicators, the unemployment rate showed negative influence to the total number of inpatients with facial bone fractures, and the number of inpatients with facial bone fractures caused by fall down, with statistical significance.
본 연구에서는 방화발생에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위하여 발생건수를 종속변수로 하고 경제 인구 사회적 요인을 독립변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석은 선형함수, 준로그함수, 역준로그함수, 이중로그함수 4가지 함수형태에 대해 적용하였으며, 각 단계별로 변수의 선택과 제외를 고려하는 단계적선택 방식을 적용하였다. 다중공선성 문제와 자기상관 문제를 해결하기 위하여 분산확대지수(VIF)와 Durbin-Watson 계수 이용하였으며, 4가지 함수모형에 대하여 수정된 R 제곱(설명력) 값이 0.935 (93.5%)로 가장 값이 높고 통계적으로 유의한 선형함수모형을 최적의 모형으로 결정하고 모형에 대한 해석을 진행하였다. 선형함수모형 결과 방화발생에 영향을 미치는 요인은 범죄발생건수(0.829), 일반이혼율(0.151), 재정자주도(0.149), 소비자물가상승률(0.099) 순으로 도출되었다.
The purpose of this paper is to analyze empirically the tendency of household consumption expenditure according to the change of social and economical condition, and the factor which influences consumption expenditure of urban household. The data used in analysis are time-series. The data are statistic form Urban Household Economy Survey published by the Economic Planning Board, dating form the first quarter of 1970 to the fourth quarter of 1989. The income of household and consumption expenditure materials were deflated as consumer price index to exclude the influence of prices and the influence of household composition are considered to deflated as the size of the household under assumption of homogeneity. The consumption expenditure items were categorized to 12 relatively large range items. The time-series data were analyzed by using the Two Stage Least Squares and the Ordinary Least Squares. The following is the result of analysis. 1) Rather than the income increase of previous years. the average income increase for two years influences more significantly on consumption expenditure of household. In the case of influence on consumption expenditure for each item by increase in disposable income, such categories as furniture and utensils. clothing and footwear, housing, medical care, culture and recreation, and transportation and communication have significant influence. 2) Among consumption expenditure categories, the increasing factors were furniture and utensils, and clothing and footwear. And the decreasing factors were housing, medical care, culture and recreation ,and transportation and communication. The relative prices, however, had significant influence on categories such as housing, furniture and utensils, medical care , culture and recreation, and transportation and communication and all of them were the decreation factors. 3) Among with changes of social and economical conditions, miscellaneous showed the highest increase in marginal propensity to consume and foods was the lowest. Also culture and recreation and housing brought up a great change of the income elasticity of demand.
Muhammad Umer Farooq;Mustafa Latif;Waseemullah;Mirza Adnan Baig;Muhammad Ali Akhtar;Nuzhat Sana
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제23권9호
/
pp.1-7
/
2023
Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.
Muhammad Umer Farooq;Mustafa Latif;Waseem;Mirza Adnan Baig;Muhammad Ali Akhtar;Nuzhat Sana
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제23권8호
/
pp.210-216
/
2023
Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.
본 연구는 이자율 스프레드 혹은 이자율 스프레드의 각 구성요소인 기대 스프레드와 기간 프리미엄의 경기 예측력에 관한 1990년대 이후 선행연구를 서베이하고, 한국의 국고채 현물이자율 데이터를 이용하여 이자율 스프레드 및 각 구성요소의 산업생산 증가율, 소비자물가 상승률, 생산갭 등에 대한 예측력에 관한 실증분석을 수행하였다. 먼저 주로 미국 경제를 대상으로 한 선행 연구들을 서베이한 결과 이자율 스프레드는 주요 경제변수들에 대하여 유의한 예측력을 갖고 있으나 1980년대 중반 이후 인플레이션 타깃팅 강화 경향 등에 따라 이자율 스프레드의 경기 예측력이 저하되고 있는 것으로 나타났다. 다음으로 한국 데이터를 대상으로 산업생산 증가율, 소비자물가 상승률, 생산갭 등에 대한 이자율 스프레드 및 각 구성요소의 예측력을 분석한 결과, 특히 이자율 스프레드의 구성요소 중 기간 프리미엄이 유의한 예측력을 갖는 것으로 나타났다. 이자율 스프레드를 이용하여 표본외 분석을 수행한 결과, 예측방정식이 구조적으로 불안정한 것으로 나타났으며, 특히 산업생산지수 예측에 있어서 이자율 스프레드의 분해가 유의한 기여를 하는 것으로 나타났다.
이메일무단수집거부
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.