Objectives: The present study aims to examine associations between job demands and problem drinking, smoking, and practice of regular exercise among middle-aged and older male employees. Methods: Analyses were based on 239 employees aged 50+ and participated the 1st(2006) and the 4th(2012) waves of the Korean Longitudinal Study of Ageing(KLoSA). Panel logit regression analyses were performed to explore longitudinal associations between physical and cognitive job demands and the health behaviors when effects of demographic characteristics and objective job conditions were controlled. Results: Results suggested that first, workers who reported greater cognitive job demands were less likely to engage in problem drinking over the 6-year-period. Second, increased physical demands of the job were associated with greater odds of smoking, while physical demands predicted a reduced likelihood of practicing regular exercise. Conclusions: Results from the present analyses emphasize job demands could lead workers to problem health behaviors and suggest areas for health promotion efforts at the workplace that are sensitive to the needs of aging workers.
This study examined patterns of delinquent behavior trajectory from late childhood to early adolescence and examined relationships between patterns of trajectory and individual, family, and school factors. Youth delinquent behavior trajectories were examined by mixed growth models using data from the 2nd to 5th year surveys of the Seoul Panel Study of Children. Relationships between patterns and effect factors were examined by multinominal logit models. Four patterns emerged: non-delinquency (80%); rapidly accelerating delinquency (3.3%); decelerating delinquency (6.0%); and moderately accelerating (10.7%) groups. Contacts with a delinquent peer group had persistent effects on more serious delinquent behavior trajectories. Increased levels of self-esteem and school achievement prevented increase in delinquent behaviors; close relationships with parents and parental supervision caused decrease in delinquent behaviors.
본 연구는 현대 재무관리 이론 상 전형적인 주제로서 현재까지도 지속적인 논의의 대상이 되는 국내 재벌그룹 소속 계열사들의 연구개발비 비중에 대한 재무적 결정요인들에 대한 분석이다. 실증 연구를 통한 분석 결과의 강건성 제고를 위하여 본 연구에서는 다양한 실증적 모형들이 응용되었다. 절대적 추정방법으로서 정적인 패널자료 모형, 토빗 모형 그리고 단계적 회귀 모형 등이 활용되었고, 상대적인 추정방법으로서 로짓, 프로빗 그리고 보완적 로그-로그 모형 등이 재벌소속 계열사와 그에 대한 상대 표본인 비재벌소속 계열사들의 재무적 결정요인의 차별성 규명을 위하여 응용되었다. 실증 분석 결과와 관련, 전년도의 연구개발비 비중, 시장가치 기준의 부채비율 그리고 기업규모 등이 첫 번째 가설에서 표본기업들의 연구개발비 비중에 대하여 통계적으로 유의한 재무적 결정요인으로서 판명되었으며, 후자의 상대적 추정모형 분석에서는 총 11개의 설명변수들 중, 대다수의 변수들이 통계적으로 유의한 것으로 검정되었다. 최근 국내 자본시장에서 요구하는 재벌기업들의 사회-경제적 기능면에서의 점진적 변화 가능성을 전제하여, 본 연구 결과는 재벌소속 계열사들의 적정 연구개발비 수준을 결정하기 위한 선행요인들의 재무적 분석에 기여할 수 있다고 판단된다.
The purpose of this study is to estimate consumer preferences on hybrid cars and electric cars by employing a choice experiment reflecting the various market conditions, such as different projected market shares of green vehicles and $CO_2$ emission regulations. Depending on different market scenarios, we examine as to which attribute and individual characteristic affect the preferences of potential consumers on green vehicles and further, forecast the potential market shares of green cars. The primary results, estimated by a conditional logit and panel probit models, indicate that sales price, fuel cost, maximum speed, emission of air pollutants, fuel economy, and distance between fuel stations can significantly affect consumer's choice of environment-friendly cars. The second finding is that the unique features of electric cars might better appeal to consumers as the market conditions for electric cars are improved. Third, education, age, and gender can significantly affect individual preferences. Finally, as the market conditions become more favorable toward green cars, the forecasted market shares of hybrid and electric vehicles will increase up to 67% and 14%.
Mikhchi, Abbas;Honarvar, Mahmood;Kashan, Nasser Emam Jomeh;Zerehdaran, Saeed;Aminafshar, Mehdi
Journal of Animal Science and Technology
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제58권1호
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pp.1.1-1.6
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2016
Background: Genotype imputation is an important process of predicting unknown genotypes, which uses reference population with dense genotypes to predict missing genotypes for both human and animal genetic variations at a low cost. Machine learning methods specially boosting methods have been used in genetic studies to explore the underlying genetic profile of disease and build models capable of predicting missing values of a marker. Methods: In this study strategies and factors affecting the imputation accuracy of parent-offspring trios compared from lower-density SNP panels (5 K) to high density (10 K) SNP panel using three different Boosting methods namely TotalBoost (TB), LogitBoost (LB) and AdaBoost (AB). The methods employed using simulated data to impute the un-typed SNPs in parent-offspring trios. Four different datasets of G1 (100 trios with 5 k SNPs), G2 (100 trios with 10 k SNPs), G3 (500 trios with 5 k SNPs), and G4 (500 trio with 10 k SNPs) were simulated. In four datasets all parents were genotyped completely, and offspring genotyped with a lower density panel. Results: Comparison of the three methods for imputation showed that the LB outperformed AB and TB for imputation accuracy. The time of computation were different between methods. The AB was the fastest algorithm. The higher SNP densities resulted the increase of the accuracy of imputation. Larger trios (i.e. 500) was better for performance of LB and TB. Conclusions: The conclusion is that the three methods do well in terms of imputation accuracy also the dense chip is recommended for imputation of parent-offspring trios.
팔당호와 한강 수질개선의 비시장 편익을 추정하기 위해 속성가치선택법(choice experiments)을 이용하였다. 부분직교(fractional factorial) 디자인을 이용하였으며 응답자에게 네 번의 이산선택 질문을 하였고(패널자료) 비합리적인 응답들을 제거하기 위해 예제를 도입하였다. 조건부로짓과 개인적 취향의 이질성을 허용하는 중첩로짓(mixed logit)을 이용한 결과, 패널자료의 종속성을 허용하는 것이 모형의 설명력을 크게 향상시켰다. 확률변수인 속성들의 평균 및 표준편차가 동시에 유의하였다는 것은 수질개선에 대해 평균적으로 선호하지만 개인적 취향은 매우 다를 것임을 의미한다. 수도권의 연평균 경제적 편익은, 팔당호와 한강의 물 속이 지금보다 조금(훨씬) 더 잘 보이면 약 1.5조 원(약 1.7조 원), 물의 쾌적성이 지금보다 조금 개선되면 약 2조 원, 그리고 생태다양성이 지금보다 서서히 높아지면 약 1.7조 원으로 추정되었다. 이 속성들이 동시에 개선되면 약 1.8~2.6조 원의 범위에 있을 것으로 예측되었다. 끝으로 본 연구와 같은 유형의 CE에 고유한 편의의 가능성에 대해서도 논하였다.
본 논문은 국내 자본시장에서 이론적 그리고 실무적인 측면에서 추가적 연구가 필요하다고 판단되는 기업의 연구개발비 비중에 대한 재무적 결정요인에 대한 분석이다. 최근 국내에 수입되는 핵심 부품 및 재료 등에 대한 다른 국가(들)의 전례없는 제한과 관련된 경제 상황을 감안하여, 국내 중소기업들도 규모와 범위의 측면에서 적극적인 연구개발비 투자를 통한 대체재 개발문제에 당면하고 있다고 판단된다. 연구개발비 투자가 대기업들과 비교하여 상대적으로 미약하다고 판단되는 코스닥 상장 중소기업들을 표본자료로 선정하였고, 연구기간은 국제금융위기 이후의 기간 (2010넌~2018년)으로 설정되었다. 패널자료모형이 활용되었고, 토빗모형과 단계적회귀분석모형도 응용되었다. 상대적인 분석으로서 로짓, 프로빗, 보충적 로그-로그모형 등이 활용되었다. 전년도 연구개발비 지출 변수, 그리고 동 변수와 고부가가치 산업 간의 교호작용, 기업 규모 그리고 성장성 등이 연구개발비 비중에 유의미한 영향을 주었다. 전체 설명변수들 중, 대다수의 변수들이 비교 연도들 (즉, 2011년과 2018년)간에 유의미한 차이를 나타내었고, 표본기업들의 연구개발비 투자가 매출액 변화로 실현되기 위한 시간적 차이가 통계적으로 존재함이 판명되었다. 본 연구의 결과들이 향후 국내 중소기업들의 기업가치 극대화를 위한 최적의 연구개발비 수준에 대한 분석에서도 유익하게 활용될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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