The purpose of this study was to analyze which factor, influenced the business and family performance success. Data were obtained from 248 family households. Proxy variable of the business performance was gross business income and of the family performance was the Family AFGAR scores. The multiple regression analysis was conducted for both the business performance equation and family performance equation. The main results of this study were as followings: The results indicated the effects of various business and family characteristics on performance and their contributions to the business and family performance model. Nine explanatory variables such as sex, being home-based, number of hours worked per week, number of family employee, number of nonfamily employee, total asset, the presence of young child under 6, nonbusiness income, and role conflicts were statistically significant in the business performance equation and three explanatory variables such as the hours worked per week, family stress scores, and role conflicts were statistically significant in the family performance equation. The results indicated the need for a more comprehensive view of family business performance.
This study compared the accuracy of partial multivariate and vector autoregressive models for lumber demand prediction in Korea. The partial multivariate model has three explanatory variables; own price, construction permit area and dummy. The dummy variable reflected the boom of lumber demand in 1988, and the abrupt decrease in 1998. The VAR model consists of two endogenous variables, lumber demand and construction permit area with one lag. On the other hand, the prediction accuracy was estimated by Root Mean Squared Error. The results showed that the estimation by partial multivariate and vector autoregressive model showed similar explanatory power, and the prediction accuracy was similar in the case of using partial multivariate and vector autoregressive model.
This study investigated how much EVA which evaluate firm's value can explain hospital bankruptcy prediction as a explanatory variable including financial indicators in Korea. In this study, artificial neural network and logit regression which are traditional statistical were used as the model for bankruptcy prediction. Data used in this study were financial and economic value added indicators of 34 bankrupt and -:4 non-bankrupt hospitals from the Database of Korean Health Industry Development Institute. The main results of this study were as follows: First, there was a significant difference between the financial variable model including EVA and the financial variable model excluding EVA in pre-bankruptcy analysis. Second, EVA could forecast bankruptcy hospitals up to 83% by the logistic analysis. Third, the EVA model outperformed the financial model in terms of the predictive power of hospital bankruptcy. Fourth, The predictive power of neural network model of hospital bankruptcy was more powerful than the legit model. After all the result of this study will be useful to future study on EVA to evaluate bankruptcy hospitals forecast.
MOHAMMED BASSOUDI;ABDERRAHMANE BELGUERNA;HAMZA DAOUDI;ZEYNEB LAALA
Journal of applied mathematics & informatics
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제41권6호
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pp.1341-1364
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2023
This article introduces a method for estimating the conditional hazard function of a real-valued response variable based on a functional variable. The method uses local linear estimation of the conditional density and cumulative distribution function and is applied to a functional stationary ergodic process where the explanatory variable is in a semi-metric space and the response is a scalar value. We also examine the uniform almost complete convergence of this estimation technique.
형제 쌍(sibpair)의 연속형 형질(continuous traits) 자료를 이용한 유전연관성 검정 법(linkage test)으로서 Haseman과 Elston (1972)의 최소제곱(ordinary least square, OLS) 회귀분석법이 주로 사용된다. 비모수적 방법으로서 제시된 Kruglyak과 Lander (1995)의 검정통계량은 Haseman과 Elston (1972)의 방법에 대응되는 방법처럼 보이지만 실제로는 매우 다르다. 본 논문에서는 Kruglyak와 Lander (1995)의 검정통계량과 Haseman과 Elston (1972)의 검정통계량의 관계를 설명하고 모의실험으로 두 검정통계량의 검정력을 비교한다. 유전연관성에 사용되는 형제 자료의 특징은 한정된 설명변수의 값에 매우 많은 자료가 반복(replicated)되었다는 점이며, 이러한 반복 자료에 더욱 적절한 가중 회귀분석법을 제안한다. 가중 회귀분석법의 효율성을 정규분포 또는 정규분포가 아닌 연속형 형질 모의실험 자료로 알아본 결과 형제 쌍 자료의 유전연관성 검정에서 가중 회귀분석법이 다른 검정법들보다도 검정력이 높음을 확인하였다.
Purpose - The purpose of this paper is to empirically investigate the effectiveness of Offcial Development Assistance (ODA) in recipient countries' economy. ODA is designed to mitigate poverty and stimulate economic growth in the developing countries. We classify total ODA into bilateral ODA and multilateral ODA depending on the number of donor countries. If the ODA flows from one donor country to one recipient country, it is classified as bilateral ODA. If the multiple countries simultaneously become donor countries through the international organizations such as United Nations and World Bank, it is classified as multilateral ODA. This paper compares the effect of bilateral ODA and multilateral ODA in determining recipient countries' economic development, and tries to provide policy implications to Korean ODA. Research design, data, and methodology - Our primary explanatory variables are bilateral and multilateral ODA. Private credit in recipient countries is adopted as additional explanatory variables to capture the level of financial development in recipient countries. We measure the ODA effectiveness using economic growth and quality of life of the recipient countries as the dependent variable. We collect 142 recipient countries' data from OECD statistics, during the period from 1970-2014. Panel least squares estimation with country fixed effect is employed as the empirical model. Results - Our results support that ODA variable has a negatively significant impact on recipient countries' economic growth, while it is positively correlated with human development index. Recipient countries' private credit is positively correlated with economic growth and human development index. The interaction variable of ODA and financial development turns out to be significant in general. We find that the positive effect of ODA depends on recipient countries' financial market development and this effect is stronger in multilateral aid than bilateral one. Conclusions - From the analysis, we have confirmed that the recipient countries financial development is the necessity condition to achieve positive effect of ODA. Based on these results, we suggest that Korean government should increase the share of multilateral funding and pay attention to recipient countries' financial market development to maximize the effectiveness of ODA.
서로 연관관계에 있는 실제의 통계자료들은 동태적, 확률적 동시발생적으로 유발되며, 이로 인해 한 자료의 변동이 다른 자료에 미치는 영향은 같은 기간 뿐 아니라 시차를 두고 여러 기간에 걸쳐 지속되며 조정되어 간다. 그러나 일반적인 선형, 비선형 통계모형을 사용하여 현실동향을 분석하는 경우 자료의 이러한 특성에서 오는 시차관계를 통상 무시함으로써 변수 사이의 관계는 같은 기간 내에 결정되어야 하는 제약이 가해지게 된다. 그 결과 시간이 흐름에 따라 이들의 관계가 변화하는 과정이나 한 변수의 변동이 다른 변수에 미치는 장기적 영향도 추정할 수 없을 뿐 아니라 현실여건의 변동이나 전개과정을 설명하는 데도 큰 결함을 갖게 된다. 시차관계가 존재하는 변수에 실제 여건에 합당한 시차구조가 설정되면 현실이 정확히 반영되고, 모형에 내재된 변수들의 장단기 변동상황과 동태적 적응과정이 파악됨과 동시에 다양한 분석이 가능해지므로 모형의 활용도는 높아지게 된다.
Background: Parental attention is crucial for preventing childhood oral diseases. Mothers play a significant role in maintaining their families' oral health, and their educational level influences their children's oral health behaviors. This study investigates the impact of mothers' educational levels on adult oral health behaviors using data from a national survey. Methods: This study employed a cross-sectional analysis of secondary data. The data used were obtained from the 8th Korea National Health and Nutrition Examination Survey. Descriptive statistics were calculated to identify participant characteristics. Next, t-tests and one-way analysis of variance were conducted to examine the effects of the explanatory variables on the distribution of the dependent variable. Finally, logistic regression analysis was used to investigate the influence of the explanatory variable on the dependent variable, using "no education" as the reference value, and calculate the odds ratios. Results: Children of mothers with a college education or higher had a 1.13 times higher likelihood of receiving oral examinations than those whose mothers had no education. Children whose mothers graduated from college or higher had a 2.23 times higher probability of receiving preventative dental treatment than those whose mothers had no education. Children whose mothers graduated from college or higher had a 1.92 times higher probability of receiving scaling than those whose mothers had no education. Children whose mothers graduated from high school had a 1.35 times higher probability of receiving scaling than those whose mothers had no education. Conclusion: Developing oral health programs is important for low-educated and low-income parents to change theirs and their children's oral health behaviors/attitudes. This will help reduce oral health disparities among adults raised by parents of higher and lower socioeconomic statuses. Therefore, a comprehensive approach is essential for adults to maintain good oral health, regardless of variations in their parental educational levels during childhood.
상호정보(mutual information: MI)는 설명변수의 목적변수에 대한 예측정도를 나타내는 척도로서, 목적변수에 대한 설명 변수의 중요도 순위를 구하거나 목적 변수를 잘 설명해주는 설명변수의 집합을 구하는 변수선택문제에 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 연속형 설명변수와 범주형 목적변수로 구성된 데이터로부터 결합확률분포를 추정하지 않고도 MI 추정량을 구할 수 있는 Sample-spacing 방법에 대한 연구를 수행하였다. 몬테 칼로 모의 실험과 실제데이터에 대한 실험결과, MI 추정을 위해 Sample-spacing 방법을 사용할 때 m = 1을 사용하면 충분히 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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