비확률변수간 선형관계로 정의되는 다중공선성은 설명변수간 선형방정식으로 표현되는 회귀모형의 신뢰도를 저하시키기 때문에 회귀모형의 구축과정에서는 세심한 검토와 대응이 이루어진다. 본 연구에서는 구조화된 수치실험을 통해서 로짓모형에 대한 다중공선성의 영향을 규명하였다. 효용함수를 구성하는 설명변수들간 상관관계의 정도에 따라서 추정된 모형의 적합도 지표와 계수의 신뢰도 지표가 어떻게 변동하는 지를 추적함으로써 다음과 같은 시사점을 확인할 수 있었다. 첫째, 설명변수의 추가를 통해서 모델의 적합도 개선이 가능한 회귀모형과 달리, 로짓모형에서는 효용함수에 설명변수를 추가하는 경우 로짓모형의 적합도가 개선될 수도, 역으로 저하될 수도 있음이 확인되었다. 둘째, 공통의 계수를 갖도록 모델을 구성하면 제네릭 변수간 상관관계가 높아짐에 따라 모델의 적합도가 저하됨을 확인하였다. 셋째, 설명 변수간 상관관계가 높은 경우 선택행동에 대한 설명변수의 기여도가 과대평가될 가능성을 확인하였다. 넷째, 설명변수간 상관관계가 높으면 추정된 계수의 신뢰도가 저하됨을 확인하였다. 결론적으로 본 연구를 통해서 그동안 로짓모형의 구축과정에서는 주목받지 못했던 다중공선성이 실제로는 세심한 배려와 적절한 대응을 통해서 제어되어야 함이 규명되었다.
본 연구는 다음의 두 가지 목적이 있다. 첫째, 각종 실증분석에 있어서의 다중모형의 효율성에 대한 소개와, 둘째, 다중모형의 분석에 있어서 상위단계의 예측되는 가치를 측정하기 위한 새로운 통계를 소개하는 데 있다. 다중모형의 이론적 틀은 광범위하게 사용되는 기존의 1단계 모형의 통계적 문제점(이분산 등)을 보완하고, 현실을 더욱 실체적으로 파악한다는 측면에서 앞으로 지역분석의 중추적 틀로서 자리매김하리라 예상되고 있다. 본 연구는 이러한 다중모형의 효율성을 가상 자료가 아닌 실제 자료를 이용하여 검증하였으며, 특히 기존에 제시되지 않은 다중로짓모형에서의 상위수준의 잔차 또는 예측치를 계산하는 통계량을 제시하였다. 이 새로운 통계량은 실증분석에 있어서의 관찰치와의 상관관계와 그 분산의 분석에 있어서 잘 행위하고 있는 것으로 나타났다.
순위형 다범주 자료에 있어서 범주값의 증감에 대한 설명변수의 특성분석을 위하여 다항로짓모형을 적합하여 분석하고 로지스틱 회귀모형을 적합하여 분석한 결과와 비교하였다. 이를 통하여 장애연금 수급자자료의 재정추계를 위해 필요한 일곱 가지 요인인 성별, 수급나이, 가입기간, 가입종별, 소득활동여부, 소득수준, 장애원인이 장애등급에 미치는 영향을 파악하였다. 일곱 요인 모두 장애응급에 대한 연관성이 있음을 확인하였고 이 가운데 다섯 요인은 장애등급의 증감에 있어서도 일정한 추세를 보였으나, 장애원인과 소득수준은 장애등급의 증감에는 일정한 추세를 보이지 않음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 장애연금 관리방안을 모색하는데 있어서 장애등급에 따른 설명 요인의 특성을 반영하는데 필요한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 장애등급 분류에 있어서 다중분류의 정분류율은 각각 42.56%와 42.43%로 로지스틱 회귀모형의 경우 다중로짓 모형의 경우보다 다소 높았지만 거의 비슷한 정확도를 보였다.
본 연구는 고속도로 교통사고의 사고차량대수에 따른 요인의 영향을 분석하기 위해 다항로짓모형을 이용하여 연구를 수행하였다. 기존의 교통사고 심각도 연구에서는 사고차량대수에 대한 분석이 미흡하였다. 그러나 다중추돌사고는 인명피해 사고로 이어질 가능성이 높고, 사고 지속시간과 사고처리를 위한 사회적 비용이 크기 때문에, 다중추돌사고에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 사고차량대수를 사고의 요인이 아닌 사고의 결과로 해석하고, 이에 미치는 사고요인별 영향을 분석하였다. 분석결과, 야간사고와 고속도로 본선, 터널, 교량에서 발생한 사고, 운전자과실, 도로장애물, 노면문제로 인한 사고, 내리막 경사, 중차량 연관 사고가 다중추돌사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 분석되었다.
현행 기업신용평가모형에 관한 연구는 크게 부실예측모형 및 채권등급 평가모형으로 구분된다. 이러한 신응평가모형에 관한 연구는 단순히 부실여부 또는 이미 전문가 집단에 의해 사전에 정의된 등급체계만을 예측하는 데 초점을 맞추고 있었다. 그러나. 대부분의 금융기관에서 사용하는 신응평가모형은 기업의 부실여부만을 예측하거나 기존의 채권등급을 예측하기 위만 목적보다는 기업의 고유 신응위험을 평가하여 이에 적합한 신용등급을 부여함으로써, 효율적인 대출업무를 수행하기 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 부실예측모형들을 대상으로 다중 부실확률모형 (Business Failure Probability Map; BFPM) 접근방법을 이용한 신응등급화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시된 다중 부실확률모형은 신경망모형과 로짓모형을 통합하여 부도율, 점유율을 고려한 다단계 신용등급을 예측할 수 있게 해준다. 다중 부도확률지도 접근방법을 이용하여 각 금융기관에서 정의하는 수준의 신용리스크를 효과적으로 추정하고, 이를 기준으로 보다 객관적인 다단계 신용등급을 산출하는 새로운 신응등급화 방법을 제시 하고자 한다.
로짓경로선택모형의 문제점으로 지적되고 있는 순환교통류(cyclic flow)와 경로중복(path overlapping)은 노드중복(common nodes)과 링크중복(common links)문제로 해석할 수 있다. 노드중복은 최단경로 보장문제 및 균형배정시 효율성 문제와, 링크중복은 비관련대안의 독립성 문제와 관련된다. 최근 위 문제들에 대한 연구가 각각 이루어지고 있으나, 두 가지 문제를 모두 고려한 연구나 이런 경우 로짓모형의 속성을 비교한 연구는 없었다. 이 글에서는 노드중복과 링크중복을 고려한 경우와 그렇지 않은 경우의 선택확률을 비교하여 현재 이용되고 있는 로짓경로선택모형의 문제점과 한계를 살펴보았다. 이를 위하여 본 연구에서는 노드중복문제와 링크중복문제를 동시에 고려한 로짓경로선택모형을 제시하였다. 이는 기존의 링크중복개념을 특정링크를 기준으로 통행기점에서 특정링크의 초기노드가지의 링크중복과 특정링크 종점노드부터 통행종점가지의 링크중복으로 세분화한 것이라고 할 수 있다. 제시된 모형을 이용하여 가상네트워크에서 경로 및 링크선택확률을 계산한 결과, 노드 중복과 링크중복을 고려함으로써 선택대안들간의 차별성을 고려하면서 특정경로 또는 특정링크의 선택확률이 과소 또는 과대추정되는 문제를 감소시킬 수 있었다. 이러한 결과를 통해 중복경로와 순환경로를 배제한 다중경로를 보다 효과적으로 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
정보통신기기의 발달과 생활환경의 변화는 소비자의 구매유형을 다양화 시키는 역할을 하였다. 소비자의 구매유형에 따른 시장점유율의 변화는 관련 기업 뿐 아니라 정책 관계자들에 있어서도 매우 주요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 연구는 2007년 설문조사 결과를 이용하여, 이중생잔모형을 고려한 다중로짓모형 분석과 구매형태별 시장점유율을 예측하였다. 시장규모 및 점유율에 대한 예측이 다양한 관련 주체의 경제적 효율성 및 형평성의 실현에 있어 중요한 사안임을 감안한다면, 본 연구의 결과 및 연구의의는 다음의 세 가지로 요약될 수 있다. 첫째, 소비자의 구매유형의 선택 형태는 생잔효과(Cohort Effect)를 고려하여야 한다. 연령대별 선호 구매형태 및 충성도가 다르며 또한 생잔효과를 감안한 시장점유율은 매우 유동적일 것으로 판단된다. 둘째, 기존의 온라인의 구매형태의 감소는 빠른 속도로 온라인 구매형태로 이전할 것이며, 동일 온라인 구매형태에 있어서도 온라인, 인터넷, TV 홈쇼핑 및 기타 간의 시장 분할도 2013년 경 안정된 비율을 유지할 것이다. 셋째, 시간의 경과에 따른 연령별 생잔효과의 분석에서 현재의 연령대가 차후 연령으로 진행하더라도 구매방법을 획기적으로 바꾸기보다는 현재의 소비행태를 비슷하게 유지하는 효과가 있는 것으로 판단되며, 이는 나이를 먹는 것(Aging)에도 일종의 사슬효과(Chain Effect)가 있는 것으로 해석할 수 있다. 본 연구는 구매형태를 고려한 시장점유율을 분석할 수 있는 방법론을 적용하였다는 측면과 생잔효과를 고려한 다양한 관련 주체들의 활동에 시사점을 줄 수 있다는 의의를 가진다.
본 연구에서는 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 활용하고 있는 현행 수단분담모형의 문제점으로서 설명변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제와 버스노선의 가변성으로 인한 설명변수의 장래치 추정불가능성 문제를 지적하고 이와 같은 문제점을 극복할 수 있는 방안으로서 존을 설명하는 사회경제적 변수, 토지이용변수, 교통체계변수들을 설명변수로 하는 '존 데이터 기반 수단분담모형'의 활용가능성을 검증하였다. 장래교통수요추정모형으로서 수단분담모형의 설명변수가 갖추어야 할 조건으로서 목표연도별 설명변수의 추정가능성을 설정하고 이러한 조건을 만족하는 존 데이터를 설명변수로 한 수단분담모형을 구축하였으며 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 하는 수단분담모형과의 비교를 수행하였다. 추정된 계수에 대한 통계적 유의성 검정에서 비용변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제를 확인할 수 있었으며 적합도 평가(우도비의 비교)를 통해서 존 데이터 기반 수단분담모형이 수단별 비용변수를 설명변수로 한 수단분담모형에 비해서 설명력이 더욱 높다는 사실이 확인되었다.
본 연구는 서울대도시권을 대상으로 토지이용패턴과 통행수단선택간의 관계를 경헙적으로 분석하여 수도권 토지이용 및 교통정책에 시사점을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 다중 로짓모형을 이용한 분석에서 직장 및 주거빌도가 높을수록 전철과 버스 등 대중교퉁수단에 대한 의존도를 보이는 것으로 나타났다. 또한 직장중심지의 경우 버스보다는 자가용이용율이 높은 것으로 나타나 고밀도 정책이 반드시 대중교통수단으로의 이동을 의미하는 것은 아니라는 사실을 경험적으로 입증하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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