• 제목/요약/키워드: Bayesian 다중회귀분석

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베이지안 네트워크를 이용한 기업의 사회적 책임활동과 재무성과 (Bayesian Network Analysis for the Dynamic Prediction of Financial Performance Using Corporate Social Responsibility Activities)

  • 선은정
    • 경영과정보연구
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    • 제34권5호
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    • pp.71-92
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    • 2015
  • 본 연구는 기업의 사회적 책임(CSR: corporate social responsibility)활동이 재무성과에 미치는 영향을 베이지안 네트워크를 통해 분석하였다. 본 연구에서는 선행연구에서 널리 사용되어 온 분석방법인 다중회귀분석방법의 종속변수와 설명변수간에 획일적인 선형함수만을 가정하는데에서 나오는 문제점을 극복하고자 한다. 즉, 기업의 재무성과에 영향을 미치는 경영자의 사회적 책임활동간에 존재하는 인과관계를 도출할 필요가 있다. 이는 어떤 변수가 다른 어떤 변수와 직접 또는 간접적 인과관계를 통하여 기업의 재무성과에 영향을 주는지를 의사결정자에게 알려줌으로써 보다 효과적으로 기업의 재무성과를 개선시킬 수 있도록 지원할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 일반 베이지안 네트워크 (GBN: General Bayesian Network)을 제안하고 GBN에서 유도되는 마코프 블랭킷 (Markov Blanket)을 제시한다. 본 연구는 경제정의실천시민연합 산하 경제정의연구소에서 조사한 한국의 대표적 기업 약200개의 2005년부터 2011년까지 경제정의지수(Korean economic justice institute index: KEJI index)를 기초로 실험한 결과 기업성과측정치에 따라 차이는 보이지만 건전성(CSR1_20)과 경제발전기여도(CSR7_10)는 모든 기업의 재무성과에 직접적인 인과관계를 나타내었으며, 소비자보호만족도(CSR4_7), 환경보호만족도(CSR5_10) 및 종업원만족도(CSR6_10)는 각 측정지표간의 직 간접적인 인과관계를 나타내어 서로에게 중요한 영향을 미치고 있음을 나타내었다. 또한, what-if 민감도 분석을 통해 기업재무성과에 직접적인 인과관계가 있는 변수들의 사전확률이 변할 대 사후확률의 변화를 분석하여, 본 연구에서 제안한 방법이 모두 통계적으로 유의한 결과를 제공한다는 것이 실증적으로 검증되었다.

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연관분석을 위한 베이지안 모형 선택: 상호상관성 변수를 중심으로 (Bayesian Model Selection for Linkage Analyses: Considering Collinear Predictors)

  • 서영주
    • 응용통계연구
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    • 제18권3호
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    • pp.533-541
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    • 2005
  • 본 저자는 앞선 연구에서 제안한 SSVS 방법을 이용하여 한 양적형질에 대한 연관분석에 있어, QTL에 가까이 있는 관련된 표지유전자들의 위치를 정하고자 한다. 본 논문에서는 QTL에 연관되어 있고 동시에 서로 연관되어 있는 몇 가지 표지유전자들을 대상으로 하는데, 이 유전자 좌위들의 i.b.d. 값들을 상호 상관이 있는 예측변수로서 고려하여, SSVS 방법으로 분석한다. 두개의 QTL에 강하게 연관되어 있는 표지유전자들 만을 동시에 고려한 분석의 결과, QTL에 가장 가까이 위치한 표지 유전자가 다른 유전자들보다 더 분명하게 양적형질과의 관련성을 보여주었다. SSVS를 이용한 상호 상관이 있는 표지 유전자들의 분석의 결과는 전통적인 다중회귀분석을 이용한 결과와 거의 일치했다. 본 모의실험을 바탕으로, 복합 양적형질에 대하여 서로 연관된 다중의 표지유전자들을 동시에 연관분석을 수행하는 데에 SSVS 방법이 상당히 유용하다고 결론 내린다.

베이지안 다중 비교차 분위회귀 분석 기법을 이용한 비정상성 빈도해석 모형 개발 (A Development of Nonstationary Frequency Analysis Model using a Bayesian Multiple Non-crossing Quantile Regression Approach)

  • 오랑치맥 솜야;김용탁;권영준;권현한
    • 한국연안방재학회지
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    • 제4권3호
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    • pp.119-131
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    • 2017
  • Global warming under the influence of climate change and its direct impact on glacial and sea level are known issue. However, there is a lack of research on an indirect impact of climate change such as coastal structure design which is mainly based on a frequency analysis of water level under the stationary assumption, meaning that maximum sea level will not vary significantly over time. In general, stationary assumption does not hold and may not be valid under a changing climate. Therefore, this study aims to develop a novel approach to explore possible distributional changes in annual maximum sea levels (AMSLs) and provide the estimate of design water level for coastal structures using a multiple non-crossing quantile regression based nonstationary frequency analysis within a Bayesian framework. In this study, 20 tide gauge stations, where more than 30 years of hourly records are available, are considered. First, the possible distributional changes in the AMSLs are explored, focusing on the change in the scale and location parameter of the probability distributions. The most of the AMSLs are found to be upward-convergent/divergent pattern in the distribution, and the significance test on distributional changes is then performed. In this study, we confirm that a stationary assumption under the current climate characteristic may lead to underestimation of the design sea level, which results in increase in the failure risk in coastal structures. A detailed discussion on the role of the distribution changes for design water level is provided.

유용성과 노출 위험성 지표를 이용한 재현자료 기법 비교 연구 (A comparison of synthetic data approaches using utility and disclosure risk measures)

  • 안성빈;트랑 도안;이주희;김지우;김용재;김윤지;윤창원;정성규;김동하;권성훈;김항준;안정연;박철우
    • 응용통계연구
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    • 제36권2호
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    • pp.141-166
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    • 2023
  • 재현자료를 생성하여 배포하는 것은 데이터 공개에 따른 정보 유출의 위험을 방지하는 대표적인 방법이다. 최근 산업에서 데이터의 활용이 중요해진 만큼 한국을 포함한 많은 국가 및 기관에서 재현자료에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 재현자료 생성 기법들과 평가 지표들을 소개한다. 전통적인 재현자료 생성 방법인 다중대체와 최근 제시된 인공신경망 기반의 재현자료 생성 방법 등을 활용하여 재현자료를 생성하는 과정을 기술함에 따라 재현자료 생성 방법에 대한 전반적인 이해를 돕는다. 이에 더해 다양한 재현자료 평가 지표를 바탕으로 생성된 재현자료들을 분석 및 비교함에 따라 앞으로의 연구에 대한 방향을 제시하고 그에 대한 토대를 마련하고자 한다.

사과생산량에 영향을 미치는 기상요인 분석 (Examining Impact of Weather Factors on Apple Yield)

  • 김미리;김승규
    • 한국농림기상학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.274-284
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    • 2014
  • 농업은 기후 및 환경의 영향을 많이 받는 산업으로 기온, 강수량, 일조시간 등에 따라 재배 가능한 작물 과 품종이 결정된다. 본 연구의 목적은 사과의 생육과정에서 일별로 측정되는 기상변수를 활용하여 기상변수가 사과단수에 미치는 영향을 파악하는 것에 있다. 기상변수는 1) 생육단계를 고려한 자연과학적 접근방법과 2) 통계적 접근방법을 이용한다. 패널분석을 통해 추정된 각각의 결과를 모형적합도와 예측력 비교를 통해 평가한다. 사과단수와 기상변수의 자료는 2006년부터 2013년까지 우리나라 사과주산지 15개지역을 대상으로 수집되었다. 분석 결과, 통계적 접근방법 중요인분석을 이용한 변수 선정 방법이 가장 높은 예측력과 적합도를 보였다. 이는 기상변수와 같이 서로 유사하지만 다양한 설명변수의 사용으로 발생할 수 있는 다중공선성과 낮은 자유도의 문제를 효과적으로 통제하게 될 경우, 보다 많은 기상요인을 회귀분석에 포함하는 것이 적합도와 예측력을 높이는데 기여한 것으로 추정된다. 또한 사과재배에 있어 발아, 개화, 착과, 비대, 성숙, 그리고 착색 및 수확에 이르기까지의 전 생육과정의 기상요인이 단수에 영향력이 있음을 의미한다.