Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권1호
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pp.21-32
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2010
그래픽적 회귀는 모형에 대한 가정을 하지 않고 회귀정보를 모두 포함하는 충분요약그림을 찾아내는 분석 방법으로 모든 회귀정보를 저차원의 그림으로 표현할 수 있게 하는 데에 그 목적이 있다. 잔차산점도를 이용한 모형의 평가는 적용 범위가 선형회귀모형에 국한되는 문제점이 있기 때문에 일반화선형모형에서는 그 대안으로 주변모형 산점도를 이용하여 모형의 적절성을 평가한다. 본 논문에서는 일반화선형모형 중에서 이진반응변수를 갖는 로지스틱모형에서의 그래픽적 회귀 방법과 주변모형 산점도를 이용한 모형평가 방법을 알아본다.
로지스틱 회귀모형은 이항 반응자료에 대한 가장 보편적인 일반화 선형모형으로 독립변수에 대한 확률함수를 추정하는데 이용된다. 많은 실제적 상황에서 확률함수가 종형의 곡선형태로 표현되는데 이 경우에는 2차항을 포함한 로지스틱 회귀모형을 이용한 분석은 대칭성을 갖는 확률함수에 대한 가정으로 인해 비대칭 형태의 종형곡선에서는 확률함수의 신뢰성이 저하되고, 2차항을 포함하기 때문에 독립변수의 효과를 설명하기가 쉽지 않다는 제한점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해소하기 위해서 로지스틱 회귀분석과 반복적 이분법을 이용하여 종형의 형태에 관계없이 확률곡선을 추정하는 방법론을 제안하고 모의 실험을 통해 2차항을 포함한 로지스틱 회귀모형과 비교하고자 한다.
본고에서 우리는 한국의 주택 부 효과의 크기를 재검토한다. 이를 위해 주택가격 상승에 대한 주택 보유자 소비지출의 반응인 '순수한' 주택 부 효과의 크기를 알아보는 데 중점을 둔다. 순수한 주택 부 효과를 측정하기 위해 거시시계열 자료를 이용할 경우, 주택 보유여부와 적절한 소비지출변수의 선정이라는 두 가지 문제가 제기된다. 우리는 먼저 비 주택 소비(non-housing consumption)가 보다 적절한 소비지출변수임을 보이며, 그 이유로 주택소비(housing consumption)의 상당 부분이 주택 보유자들의 실제로 지불하지 않는 귀속임대료(imputed rents)임을 제시한다. 이어서 우리는 거시시계열 자료로부터 구한 주택 부 효과의 크기를 얼마나 수정해야 주택보유자에의 순수한 주택 부 효과를 추정할 수 있는가를 살펴본다. 이를 위해 두 개의 구조적 모형을 설정하여, 전체 소비지출 중에서 주택 보유자 소비지출의 비중을 추정한다. 주택 보유자의 소비지출 비중을 감안하여 수정된 주택부의 효과는, 거시시계열을 이용하여 구한 통상적인 주택 부 효과의 추정치보다 크게 나타난다.
최근 한국 사회에서 경제적, 정치적, 사회적 이슈가 되고 있는 대학 등록금의 경제적 부담에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석을 위하여 통계청에서 실시한 '2010년도 사회조사'에서 수집된 자료를 기반으로 지역을 계층으로 하는 베이지안 계층모형을 이용한 분석을 수행하였다. 등록금의 70% 이상을 부모님이 지원하는가에 대한 이항 반응변수에 대하여 계층적 프로빗 모형을 설정한 후 설명변수들에 대한 요인분석을 실시하여 설명변수를 압축하고 마코브체인 몬테칼로 기법을 적용하여 모수를 추정하였다. 자료의 분석 결과, 많은 지역에서 소득과 정신적 스트레스 요인이 부모님의 등록금에 대한 경제적 지원과 유의한 관련이 있음을 보여주었다. 소득이 높은 부모일수록 자녀의 대학 등록금을 지원하며 부모로부터 경제적 지원을 받는 학생일수록 정신적 스트레스를 덜 받는 것으로 나타나 부모의 소득이 자녀의 정신건강에 유의한 영향을 미침을 보여 주었다. 반면에, 성별, 생활건강, 학교 만족도는 대부분의 지역에서 부모님의 등록금 지원과 유의한 관련이 없었다. 스트레스 또는 소득과 부모님의 지원에 대한 지역별 차이를 보면, 강원도 지역 학생들이 부모님의 지원이 낮을 경우 가장 정신적 스트레스를 많이 받는 것으로 나타났으며 소득이 많을수록 부모님의 지원 가능성이 높아지는 경향은 지방 행정도에 비하여 대도시에서 더 뚜렷하게 나타남을 알 수 있었다.
계수(Count) 데이터는 반응변수가 음이 아닌 계수로, 자동차 사고건수나 지진이 일어난 횟수, 보험처리 발생건수 등을 말한다. 이런 경우에는 주로 포아송 회귀모형을 사용하지만, 평균과 분산이 동일한 경우만 이용될 수 있다는 제약이 따른다. 실증적 자료에서는 그룹 간 이질성으로 인해 분산이 매우 큰 과대산포(Overdispersion) 현상을 볼 수 있는데, 이를 무시할 경우 회귀계수나 표준오차가 편의되는 현상이 발생한다. 보험은 보장성 개념이 강하기 때문에 실제로 보험처리가 발생하지 않는 경우가 많아, 보험처리 건수에 '0'값이 있을 수 있다. 본 논문에서는 '0'값이 많은 자료의 분석을 위해 제로팽창 모형(Zero-Inflated Model)을 고려하고, 여러 모형들의 효율성을 실증자료를 통하여 비교하였다. 실증 자료 분석 결과, 과대산포와 제로팽창 현상이 존재하는 자료에서 제로팽창 음이항 모형(Zero-Inflated Negative Binomial Regression Model)이 가장 효율적인 모형임을 보여 주었다.
본 연구의 목적은 도시부 신호교차로에서의 유턴 사고모형을 개발하는 것이다. 창원시 3지, 4지 신호교차로의 유턴 교통사고 자료에 대한 특성을 분석하고 로지스틱 회귀분석에 의해 사고예측모형을 추정하였다. 먼저 유턴 운영에 의한 교통사고 발생에 차이가 있는지를 검정하기 위해 맨-위트니 U검정으로 평균차이를 검정하였다. 분석 결과 4지 신호교차로의 사고유형별 구분에 있어서는 추돌사고를 제외한 유형에서, 사고위치별에 있어서는 유출부 사고가 유턴구역이 설치된 집단의 사고발생건수가 더 많은 것으로 분석되었다. 교통사고건수에 대한 반응척도를 이항으로 분류하고 사고예측모형을 추정한 결과 상충교통량, 대향차로수와 같은 독립변수가 공통적인 영향요인으로 분석되었으며, 3지 신호교차로에서는 종단 경사, 4지 신호교차로에서는 횡단보도수가 공통영향 이외에 특정변수로 도출되었다. 도시부 신호교차로에서 유턴 운영을 위해서는 유턴 구역 대향차로수가 사고무발생 교차로의 평균차로수인 3.5개 차로 이상이며, 접근부의 종단선형이 상향경사일 경우에 설치를 고려할 수 있을 것으로 제안된다. 또한 유턴 차량의 많은 부분이 횡단보도 시간을 이용하여 회전하는 점을 고려하여 유턴 시기에 대한 지시표지를 설치할 필요가 있다.
사회가 고도화되면서 복잡성은 증가하고 예측하기 어려운 리스크도 계속적으로 발생하고 있다. 특히 최근 코로나19 및 러시아-우크라이나 전쟁으로 인한 글로벌 공급망에 대한 리스크도 한 예라 할 수 있다. 공급망에 대한 리스크는 항만 물동량에 영향을 주어 항만운영과 항만산업 발전에 지장을 주게 된다. 본 연구는 글로벌 공급망 리스크가 항만 물동량, 특히 컨테이너 물동량에 주는 영향을 알아보기 위해 부산항 사례를 중심으로 글로벌 공급망 압력지수(GSCPI), 상하이 컨테이너 운임지수(SCFI), 산업생산지수, 소매 판매지수 등의 변수들이 물동량에 주는 영향에 대해 벡터자기회귀(VAR) 모형을 활용하여 실증분석을 시행하였다. 분석 결과, GSCPI의 상승은 단기적으로 부산항 물동량의 감소를 유발하지만, 일정 시점 후에는 물동량 증가요인으로 작용하는 파동의 형태로 영향을 주는 것으로 분석되었는데, 이는 비교군인 상하이항에서도 동일하게 나타났다. 다만 LA/LB항에서는 GSCPI가 물동량에 거의 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 산업 생산지수와 소매판매지수는 부산항 물동량에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, SCFI의 경우 GSCPI가 물동량에 미치는 영향과 거의 유사한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 공급망 리스크가 점차 증가하고 있는 상황에서 리스크가 항만 물동량에 어떠한 형태로 영향을 미치는지를 밝혀 향후 공급망 리스크에 대비한 항만운영 정책 수립에 많은 시사점을 제공하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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