본 연구는 빈곤과 실업의 결정요인과 상호관계를 살펴보고, 복지정책의 효과를 분석해 본다. 특히, 빈곤가구와 가구주의 특성, 가구주의 경제활동상태 변화 및 이들 변수에 영향을 미치는 결정요인을 분석해 본다. probit 모형과 bivariate probit 모형을 이용한 실증분석 결과, 빈곤의 주된 원인으로 실업이 작용했고, 가구월수, 가구주의 연령 및 저학력 등도 원인으로 작용했음이 밝혀졌다. 사회보험 수급 등을 포함하는 복지정책은 이러한 실업이 빈곤에 미치는 영향을 축소시키는 요인으로 역할하고 있음이 추정 결과 나타났다.
다항 프로빗 모형은 다중 분류와 선택 모형에서 흔히 사용하는 모형이다. 다항 프로빗 모형을 추정하기 위해 일반적으로 널리 사용하는 베이지안 접근법인 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC) 방법은 계산 복잡도가 매우 높다는 문제점을 가지고 있다. 반면, 변분 베이즈 방법은 MCMC 방법보다 계산 복잡도는 낮으면서도 분류 성능적인 면에서 큰 차이가 나지 않아 더 효율적인 방법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 가우시안 과정에 기반한 다항 프로빗 모형을 설명하고 해당 모형에 적용할 수 있는 변분 베이지안 근사법을 알아보고자 한다. 그리고 UCI에서 제공되는 쥐 단백질 발현 데이터에 가우시안 과정 분류에 대한 변분 베이지안 다항 프로빗 모형을 적용하여 그 성능을 확인하고 나이브 베이즈, K-최근접 이웃법, 서포트 벡터 머신 분류기의 성능과 비교한다.
국민소득이 빠르게 증가함에 따라 1990년대 이후 가정용 난방연료의 소비구조 역시 크게 변화하고 있다. 본 연구는 에너지 및 교통수요분석에 많이 사용되는 Multinomial Probit 모형을 이용하여 가정용 난방연료의 선택 행태를 분석하였다. 모형의 추정방법으로는 베이지안(Baysian) 방법론에 의한 Gibbs Sampling기법 (McColluch et al., 2000)을 이용하여 Multinomial probit 모형에서 선택대안이 3개 이상일 경우 발생할 수 있는 추정상의 어려움을 극복하였다. 한국가구패널조사(KHPS) 자료를 이용하여 서울과 경기도 대도시 지역을 대상으로 분석한 결과, 석유와 천연가스가 연탄에 비해 더 밀접한 상호 대체관계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 또한 소득이 높은 가구일수록 천연가스에 대한 선호도가 더 높은 것으로 나타나서 향후 공급망 확대에 따라 난방연료용 가스 소비가 더욱 늘어날 것으로 예상된다.
본 논문에서는 Bayesian spectral analysis regression (BSAR) 방법론을 이용한 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해서 고찰한다. 순서형 프로빗 회귀모형은 순서가 있는 범주형 자료를 모형화하는 방법으로, 정규 분포의 분포함수의 역함수인 프로빗 연결함수를 이용해 각 범주의 확률과 설명변수을 연결함으로써 반응변수의 확률을 모형화한다. 베이지안 프로빗 회귀 모형은 정규 분포를 따르는 잠재변수를 도입함으로써 사후 분포 도출을 용이하게 하고, 절단점에 따라 나뉘어지는 잠재변수들의 값에 따라서 반응 변수들이 범주화된다. 본 논문에서는 이러한 잠재 변수 방법을 확장해 BSAR 방법론에 기반하여 단조증가/감소와 같은 형태제약을 반영할 수 있는 베이지안 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해 연구한다. 모의실험을 통하여 이항형 프로빗 준모수 회귀모형과 기존의 다른 모형들 간의 적합결과를 비교하고, 형태 제약에 따른 순서형 프로빗 준모수 회귀모형의 적합결과를 비교 분석하도록 한다. 아울러, 국민건강영양조사 제 7기 1차년도 (2016) 자료(Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 2016)를 바탕으로, 본 논문에서 고찰한 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형을 적용하여, 흡연양태와 커피섭취 간의 관계에 대한 실증적 분석을 수행한다.
본 연구에서는 선택모형을 이용하여 소비자패널자료를 분석함에 있어 시간의 흐름에 따라 동적(dynamic)으로 변화하는 소비자내부의 특성 차이를 반영한 특정소비자의 종적인 변화인 소비자동태성을 분석하였다. 선택모형 내에서 소비자동태성은 효용함수에 시변계수(time-varying coefficient)를 도입함으로써 표현될 수 있다. 본 연구에서는 이를 위해 계층적모형(hierarchical model)과 상태공간모형(state-space model)에 기반하여 Random-Walk 계수를 지니는 이산프로빗모형을 개발하였고, 개발된 모형을 패널자료로부터 추정하기 위하여 Gibbs 표본법을 적용하였다. 모형추정결과 효용함수의 시변계수들에 유의한 소비자동태성이 존재함을 확인할 수 있었다. 소비자동태성이 존재할 경우 이에 효과적으로 대응하기 위해서는 동적시장세분화가 필요하다고 할 수 있다.
본고는 수자원이 가지는 휴양가치를 분석하되 한탄강에서 시행되는 래프팅을 분석사례로 하여 수자원의 양, 즉 수량과 수질이 각각 래프탱이라는 대표적 수상 휴양행위로 인한 편익에 어떤 영향을 주는지를 평가하고자 한다. 본고는 선행연구들과는 달리 실제로 수자원을 휴양목적으로 활용하는 행위를 면밀히 검토하여 이를 반영하는 수자원 특성별 그리고 관리방안별 가치를 추정하며, 분석모형으로는 통상적인 조건부로짓모형은 물론 대안선택에 있어 보다 신축성을 부여하는 다항프로벗모형 (multinomial probit model)도 함께 사용한다. 본고는 대안선택행위에 대한 분석결과를 이용하여 수량 및 수질을 포함하는 래프팅 특성별 가치를 도출한다.
현재 우리나라에서는 자전거 이용 활성화를 통해 교통문제를 해소하며, 고유가 시대의 에너지 절약 효과를 얻고자 하고 있다. 그러나, 자전거 인프라 시설의 부족 및 기존 자전거 도로 및 관련시설의 안전성과 연계성이 보장되지 않는 등의 이유로 자전거 이용이 불편한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 안전성, 편의성, 연계성 등의 다양한 영향요소들을 고려하여 이용자 중심의 자전거 서비스 수준(BLOS: Bicyclist Level of Service) 모형을 개발함으로써 기존 자전거 도로 및 시설의 서비스 수준을 정의하고 개선하는데 기여하고자 하였다. 또한, 순차적 의미를 주는 선택, 선호, 강도 등에 관련된 연구에 적합한 순서형 프로빗 모형(Ordered Probit Model)을 적용함으로써, 자전거 이용자의 만족도를 고려한 자전거 서비스 수준 평가 기준을 제시하고자 한다. 본 연구에서 개발한 모형을 통해 자전거 서비스 수준 평가를 수행함으로써 기존의 자전거 도로 및 시설을 이용자 관점에 맞도록 개선할 수 있으며, 이러한 과정을 통해 자전거 시설 이용 증진을 도모할 수 있겠다. 또한, 자전거 도로망 계획, 자전거 도로 설계, 개선 효과에 따른 자전거 도로 및 시설의 투자 우선순위 결정 등에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 최근 선진국에서 기존의 미세먼지 규제대상인 PM10의 대안으로서 부각되고 있는 PM2.5의 국내 실측자료를 대상으로 미세먼지의 호흡기질환 영향을 투입반응함수를 통해 추정한 것이다. 총 3차에 걸친 110여 일의 조사기간 동안 일별 PM10, PM2.5, 온도, 습도 등을 측정하였으며, 동시에 해당 지역에 거주하는 80여명의 노인들을 대상으로 일별 역학조사 및 설문조사를 통한 각종 호흡기질환 여부를 확인하였다. 미세먼지에 따른 호흡기 반응을 나타내는 최대호기유속량(PEFR)에 대한 투입반응함수 추정 결과 미세먼지인 PM2.5에 대한 계수는 음의 값을 갖는 것으로 추정되어 미세먼지의 증가는 호흡기능의 저하를 통해 호흡기질환을 유발할 수 있는 것으로 확인되었다. 또한 10여 가지 항목에 대한 호흡기질환 증세 유무를 대상으로 이산적 선택모형인 probit모형 추정 결과 PM10은 유의한 추정치를 보이지 않은 반면, PM2.5의 증가는 각종 호흡기질환의 증가를 가져오는 것으로 추정되었다. 이는 PM2.5가 정부의 대기정책에 있어 보다 바람직한 미세먼지 규제대상이 될 수 있음을 시사하는 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1017-1028
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2011
신용평가를 판단하기 어렵기 때문에 평가를 유보하고 특별한 전문가에게 재심사를 의뢰하기 위하여 결정이 보류된 미결정자에 대한 미결정자 추론은 신용평가 분야 이외에도 의학통계와 스포츠통계등 대부분의 통계적 모형에서 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 미결정자 추론을 비임의결측 가정하에서의 결측자료 유형으로 간주하고, 표본선택모형 중의 하나인 이변량 프로빗모형을 이용한다. 결정된 차주의 특성을 나타내는 확률변수를 사용하여 미결정자를 추론하는 방법과 보다 정확한 정보를 수집한 후 추가적인 확률변수를 사용하여 추론하는 방법을 제안한다. 실증예제를 통하여 특성변수의 조합과 다양한 미결정 구간, 그리고 절단점의 변동에 따라 미결정자와 전체 오분류율을 비교한다. 미결정구간을 확대하거나 정확한 신용정보를 모형에 추가하여 사용하면 정상 집단과 부도 집단의 정보를 더욱 정확하게 반영할 수 있기 때문에 미결정자와 전체 오분류율의 큰 감소효과를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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