Using data from the 2007 SCF, this study examined the use of information source for investment decisions of elderly consumers. The results indicated that many elderly consumers (about 88%) involved savings /investment decisions. The elderly used 'Experts' (39.48%) as a major information source for their investment decisions, followed by 'Friends' (24.18%). The results of the multinomial logit analysis suggested that the perceived value, the cost for search, knowledge, risk and some of the demographic factors were significantly related to the choice of the information sources for investments by elderly consumers.
이 연구는 2차자료가 부족한 우리나라 슈퍼마켓 업체의 여건을 감안하여 간편하게 활용할 수 있는 입지분석 모델의 가능성을 탐구하였다. 연구모델은 두 가지 기준을 근거로 모두 네가지 모델을 설정하고 비교검토했다. 먼저 표본추출방법에 의해 내점객표본과 지역할당표본으로 분류하고, 이것을 다시 포함하는 변수의 범위에 따라 축소모델과 확장모델로 구분하였다. 공간상호작용모델의 추정에는 MNL(Multinomial Logit)방식을 이용했다. 분석결과 내점객표본으로 조사해서 얻은 응답자의 주거지와 주로 찾는 점포, 그리고 사전적으로 입수한 경쟁점포의 매장면적, 인접점포까지의 거리에 대한 자료만을 이용해서 추정한 가장 간단한 모델이 비교적 만족스러운 결과를 나타냈다.
본 연구는 기존 도시철도 운영 하에서 관측된 교통수단 분담률을 반영하면서 추가적인 도시철도 신설노선 완공 후 수단분담률을 추정하는 방법론을 제안하였다. 통행자의 도시철도 이용 패턴을 현실적으로 반영하기 위해 관측된 표본자료를 기반으로 전수화된 수단별 O/D 자료를 통행거리, 접근시간, 접근유형(환승 횟수)에 따라 카테고리화 하여 수단분담률을 분류하였다. 수단선택 분석 기법으로는 관측된 수단분담률에 기초하는 점진적 로짓모형을 이용하였다. 도시철도 이용 패턴을 카테고리화 하여 분석한 결과, 장거리 통행이거나 환승이 적을수록 도시철도 수단분담률이 높았으며, 또한 도시 철도 역에 접근시간이 작을수록 역시 도시철도 수단분담률이 높은 결과를 관측 자료인 기준연도 O/D 자료에서 분석되었다. 기존 도시철도 서비스 수준 하에서의 교통수단 분담률을 기본 자료로 하고, 신설 노선으로 제공되는 도시철도 서비스 수준과 카테고리화 된 도시철도 서비스 수준의 차이를 점진적 로짓모형에 적용함으로써 신설 도시철도가 제공하는 서비스 수준 하에서의 교통수단 분담률을 추정하였다. 이와 같이 추정된 잠정적 교통수단 분담률을 기초로 기준연도와 예측연도의 교통환경 변화를 반영하여 점진적 로짓모형을 분석함으로써 모든 교통수단의 장래 수단분담률을 예측 분석하는 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 기존 SP 자료의 적용이 어려운 경우 활용 가능하며, 기존 도시철도의 분담률 자료가 확보된 상황에서 가법적 로짓모형의 적용보다 이론적, 논리적 측면에서 더욱 우수하다고 고려된다.
This research aimed to examine consumer's expectancy disconformation related to purchase satisfaction/dissatisfaction and post-purchase behavior in cable TV home shopping. A total of 700 questionnaires were randomly sent to cable TV home shoppers and 172 copies were used in final analysis. Frequency analysis. correlation analysis, analysis of variance, regression analysis, path analysis, and multinominal logit were used. The expectancy discoformation on \"fitting\" and \"how well the clothes suits oneself\" were significantly related to the complaint behavior of return and refund. TV home shoppers tended to express their complaints by requesting the home shopping company or the manufacture company for a compensation rather than express privately such as warning friends, stop buying and boycotting the item. The significant variables that would influence consumers to seek refund rather than exchange were purchase satisfaction, request of compensation to the company, overall expectancy disconformation and expectancy disconformation on decoration and details and suiting oneself.
최근 우리나라는 가족공동체의 해체 및 고령화 사회 진전, 주거문화의 변화로 1인가구가 급증하고 있어, 주거선택에 있어 일반 가구와는 다른 양상을 보이고 있다. 이에 1인가구 급증에 따른 주택시장의 변화를 진단하고 올바른 정책방향을 제시하는 방안 모색이 필요하다. 이 연구는 성인 1인 단독가구를 대상으로 이들의 주거점유형태에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 밝히고자 함에 그 목적이 있다. 분석은 한국복지패널 제 10차 조사자료를 이용하여 다항 로짓 모형을 통한 횡단면 분석을 실시하였으며, 그 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 20-30대 1인가구는 40대 이상보다 가구 및 주거특성이 더욱 열악하게 나타났다. 둘째, 20-30대 1인가구는 주택 점유형태를 선택할 때 영향을 미치는 가구의 특성은 40대 이상과 같은 특성에 대해서도 다른 방향의 결과를 보였다. 셋째, 20-30대 1인가구의 특성은 공공의 지원을 통해 개선의 여지를 보였다. 이 연구를 통해 정부의 주거 지원이 보다 더 다양한 방식으로 모색되어야 할 필요가 있음을 시사 해 주었다.
본 연구는 만19세 이상 34세 이하 청년의 현황을 살펴보고 청년의 빈곤 및 고용실태에 미치는 요인을 2012~2016년도 가계금융 복지조사를 이용하여 분석한다. 분석 결과 학생이거나 무직인 청년의 비율은 증가 추세를 보였고, 청년 집단의 경제적 상황은 혼인상태, 학력, 종사상지위, 대출 등에 따라 상이하였으며, 소득보장정책의 청년층 빈곤율 감소효과는 미미한 것으로 나타났다. 청년의 고용실태를 살펴보기 위해 종사상지위 및 저임금고용에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 종사상지위에 대한 다항로짓분석 결과, 연령이나 교육연수가 높을수록 상용직 대비 임시 일용직에 종사할 확률이 낮아졌으나 이에 대한 여성과 남성 간의 차이는 확인되지 않았다. 청년 및 비청년 연령그룹을 대상으로 저임금고용 결정요인을 로짓분석한 결과, 여성일수록, 교육연수가 낮을수록, 가구주의 배우자나 자녀일수록, 임시 일용직 종사자일수록 저임금고용에 종사할 확률이 높았다. 특히 여성의 경우 연령층이 증가함에 따라 저임금고용에 처할 위험도 증가하고 있어 저임금고용의 고착화현상이 관찰되었다. 모든 연령집단에서 임시 일용직 종사자는 상용직에 비해 저임금고용에 처할 위험이 높았지만, 이는 젊은 연령층에서 더욱 크게 나타났다. 본 연구에서는 청년의 빈곤과 불안정고용의 문제를 포괄적으로 해결하기 위해서는 청년의 개인적 특성과 청년의 생애주기를 고려한 고용 및 사회보장정책을 기초로 양질의 일자리 공급이 지속적이고 안정적으로 이뤄져야 함을 제안하였다.
본 연구는 소비자 선택행위에 대한 설명과 예측에 유용한 이산적 선택모델들 중 널리 알려진 다항 로짓모형(Multinomial Logit Model)을 통해 소비자의 특성과 구매 행동을 분석하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 미용화장지 시장을 중심으로 제조업자 브랜와 유통업자 브랜드간 경쟁상황을 파악하고 어떤 인구 통계적 특성과 마케팅 변수들이 소비자들의 브랜드 선택에 영향을 미치는가를 파악하고자 한다. 이를 위하여 개개인의 시점별 구매기록이 담겨진 패널(panel) 자료를 연구목적에 맞도록 재구성하고 소비자의 구매시점별 브랜드 선택 확률 및 이에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석을 진행하였다. 실증분석 결과 구매자의 연령과 소득이 높을수록 제조업자 브랜드 구매확률이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 구매 장소가 달라짐에 따라 브랜드 선택에 중요한 영향을 미치는데, 백화점이나 대형할인점에서는 유통업자 브랜드를 선택하는 것으로 확인되었다. 판매촉진의 경우에는 고소득자는 오히려 구매확률이 낮아지는 것으로 나타났으며, 판매촉진의 형태가 사은품일 경우보다 가격할인이 일어날 경우에 구매확률이 더 높아지는 것으로 나타났다. 한편, 구매단계별 분석결과를 살펴보면, 유명제조업자 브랜드 충성고객은 가격이 높을수록 구매확률이 증가하고, 유통업자 브랜드를 지속적으로 구매하는 고객은 가격할인을 통한 판매촉진에 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.
고령화가 급속도로 진행됨에 따라 고령자의 취업 행동에 대한 객관적 분석은 효과적인 고령자 고용정책의 설계와 안정적인 노후소득보장 체제 개편을 위해 반드시 필요한 선결과제가 되었다. 고령자의 취업 결정요인을 분석하고자 한 선행연구들은 교육수준이나 비근로소득이 취업확률에 미치는 영향을 추정함에 있어 고령자 개인의 비관측 이질성과 독립변수 내생성 문제를 고려하지 못했으며, 따라서 그렇게 추정된 이들 두 변수의 회귀계수는 일치추정량으로 간주될 수 없다. 이 연구는 한국고용정보원의 고령화연구패널조사 1~4차웨이브 자료를 이용하여 패널로짓 모형을 추정함으로써 교육수준과 비근로소득의 효과에 대한 일치 추정량을 구하고자 했다. 그 결과, 비관측 이질성이나 내생성 문제를 고려한 후에도 교육수준과 비근로소득은 고령자 취업에 유의미한 음의 영향을 미친다는 것이 재확인되었다. 이러한 연구 결과는 향후 과거 어느 세대보다 학력이 높고 연금 등 비근로 소득이 높은 세대집단인 베이비부머들이 노동시장을 떠날 시점이 되면, 다른 조건이 동일할 경우 이들의 취업 유인은 그 이전세대의 그것보다 훨씬 더 약할 것이며 따라서 전례 없는 노동시장 인력부족과 연금재정 고갈이 초래될 수 있음을 시사한다. 마지막으로 이에 대비하기 위한 정책 방향으로 저학력 저소득 고령자와 고학력 고소득 고령자 각각을 대상으로 하는 취업지원 정책의 개편 방안을 제안한다.
본 연구는 재개발 이후 원주민들의 재정착 비용 및 재정착 결정요인을 분석하고자 하는 것이다. 재정착비용의 범위는 실 데이터를 활용하여 재개발 후 해당지역의 기존아파트 시세의 평균증가율이 204%를 나타남을 보였다. 이에 근거하여 재정착비용을 원주민 종전자산가격의 150% 이하, 180% 이하, 200% 이하 그리고 200% 초과의 4개의 구간으로 설정하여 설문을 실시하였다. 분석대상 지역으로 부산시 재정비촉진지구로 지정된 4개의 지역인 서금사재정비촉진지구, 시민공원재정비촉진지구, 충무재정비촉진지구 그리도 영도재정비촉진지구 지역을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 독립변수는 크게 가구주특성, 주거생활특성, 주택특성 그리고 재정비에 관한 원주민의 견해로 구성하였다. 분석방법으로는 순서화된 재정착의 비용범위 중 하나의 구간을 선택한 응답자와 그 외의 구간을 선택한 응답자간의 특성을 파악할 수 있는 순서형로짓모형(Ordinal Logit Model)을 이용하여 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 원주민이 생각하는 재정착비용의 범위는 원주민 종전자산가격의 1.5배정도 상승한 가격이 적당한 것으로 나타났으며, 유의한 변수로는 가구주 특성에서 성별, 직업, 소득 주거생활특성에서는 주거지역만족도, 지역애착도 주택특성으로는 주택형태, 주택규모, 소유형태 마지막으로 재정비에 관한 원주민의 견해에서는 완료기간으로 나타났다.
2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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