Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.1
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pp.1-8
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2011
In panel studies in which the same respondents are interviewed repeatedly over the long term, panel attrition may cause the problems in the reliability of the result and the representativeness of the sample in panel study. In this article, we explore the risk factors of sample attrition in the first 11 waves of the Korean Labor and Income Panel Study (KLIPS) data covering the years 1998-2008, for which the survival analysis techniques such as life-table method and Cox proportional hazard model based on the time to the attrition of each respondent as the survival time of the respondent are applied.
Purpose - This paper aims to find and analyze factors that determine the flows of bilateral foreign direct investment in intra-ASEAN. It specifically focuses on the dimension of macro-economic, natural resources, human resources, and the quality of governance. Research design, data, and methodology - Data were collected from 64 bilateral relations between ASEAN nations from 2002 to 2013. Panel gravity model was utilized to find factors that determine the flows of bilateral foreign direct investment. Results - Significant factors were identified that determine the flows of bilateral foreign direct investment: GDP home country, GDP host country, real interest rate, distance, and total natural resources rent. Unexpectedly, natural resources have a negative effect. Conclusions - In a situation of increasing the flow of FDI among the countries of ASEAN, the government should control the interest rates and maintain good relations with nearby countries. The negative effect of total natural resource rents implies that ASEAN countries should not depend on their natural resources to attract foreign investments.
In this paper, we consider the panel data regression model in which the disturbances have nested error component. We derive a Lagrange Multiplier(LM) test which is jointly testing for the presence of random individual effects and nested effects under the normality assumption of the disturbances. This test extends the earlier work of Breusch and Pagan(1980) and Baltagi and Li(1991). Further, it is shown that this LM test has the same asymptotic distribution without normality assumption of the disturbances.
This paper consider the testing problem of variance component for the unbalanced tow=-way error component model. We provide a conditional LM test statistic for testing zero individual(time) effects assuming that the other time-specific(individual)efefcts are present. This test is extension of Baltagi, Chang and Li(1998, 1992). Monte Carlo experiments are conducted to study the performance of this LM test.
When the number of parameters in the time series model are diverse, it is hard to forecast because of the increasing error by a parameter estimation. If the homogeneity hypothesis which was obtained from the same model about severeal data for the time series is selected, it is easy to get the predictive value better. Nonlinear time-series panel data for each parameter for each time series, since there are so many parameters that are present, and the large number of parameters according to the parameter estimation error increases the accuracy of the forecast deteriorated. Panel present in the time series of multiple independent homogeneity is satisfied by a comprehensive time series to estimate and to test of the parameters. For studying about the homogeneity test for the m independent non-linear of the time series panel data, it needs to set the model and to make the normal conditions for the model, and to derive the homogeneity test statistic. Finally, it shows to obtain the limit distribution according to ${\chi}^2$ distribution. In actual analysis,, we can examine the result for the homogeneity test about nonlinear time series panel data which are 2 groups of stock price data.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.491-497
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2018
This study analyzes the relationship between R&D input and performance using panel data from the defense industry. A research model is established based on the R&D logic model, and the study sample consists of a strongly balanced panel data (n=351) empirically analyzed using panel linear regression. Results identified that defense improvement expenditure has a positive influence on the R&D input, and R&D input positively affected patents using a 5-year time lag. In addition, R&D input positively impacts economic performance, including sales and profit. Hence, the major finding includes R&D inputs have statistically significant effects on economic outcome and the R&D logic model featuring a time-lag.
The purpose of this paper is to examine determinants of export to the East Asia region, using panel unit root, panel cointegration framework, panel VECM (vector error correction model), panel FMOLS (fully modified OLS). Different panel unit root tests confirm that the data series are integrated processes with unit roots. When applying cointegration tests to long-run effect for aggregate panel data, a primary concern is to construct the estimators in a way that does not constrain the transitional dynamics to be similar among different countries of the panel. The regression equations are estimated by various panel cointegration estimators. The panel data causality results reveal that exchange rates has unidirectional effects on export and GDP, and there exists bidirectional causality between export and GDP. Also, the results from the panel FMOLS tests overwhelmingly reject the null hypothesis of zero coefficient. The panel cointegrating vectors show that the export has positive relationship with the GDP and ODI (overseas direct investment).
This paper addresses the correlation between the flood damage cost and recovery cost. National data (15 regions) for 20 years, panel data, has been analyzed for this test. Model specification of panel data analysis depends on the characteristics of data set and "fixed" or "random" effects model can be used. The results are represented in both models. As we expected all independent variables show positive relationship with recovery cost, except for the number of death and suffers. The damage of public facilities, such as rivers and road are the major factors on the damage and recovery cost, which means that flood damage can not be decreased without decreasing damages of public facilities from floods. Especially, the recovery cost is always higher than the damage cost and investment for flood control. Unlikely, government investment for flood control is the highest and recovery cost is the always lower than da mage cost andinvestment in Japan. Which means that proper investment can reduce economic damage cost of flood and recovery cost.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.8
no.5
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pp.496-510
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2016
Simulation technology is a type of shipbuilding product lifecycle management solution used to support production planning or decision-making. Normally, most shipbuilding processes are consisted of job shop production, and the modeling and simulation require professional skills and experience on shipbuilding. For these reasons, many shipbuilding companies have difficulties adapting simulation systems, regardless of the necessity for the technology. In this paper, the data model for shipyard production simulation model generation was defined by analyzing the iterative simulation modeling procedure. The shipyard production simulation data model defined in this study contains the information necessary for the conventional simulation modeling procedure and can serve as a basis for simulation model generation. The efficacy of the developed system was validated by applying it to the simulation model generation of the panel block production line. By implementing the initial simulation model generation process, which was performed in the past with a simulation modeler, the proposed system substantially reduced the modeling time. In addition, by reducing the difficulties posed by different modeler-dependent generation methods, the proposed system makes the standardization of the simulation model quality possible.
This study mainly investigates the port SOC's impact on trade volume. In order to investigate the relationships between port SOC and trade volume, we did the empirical analysis using panel data regression and fixed effects model. The total period of 97 years and 1,082 ports' information were applied to panel data and regression model. According to the results, the coefficients of development of container berth, development of bulk berth, maintenance of port, the jetty facilities like breakwater have positive(+) impact on the dependent variable, the trade volume. Especially, the jetty facilities show a strongly positive impact on trade volume. On the other hand, the development of new port and navigation facilities like lighthouse have a negative(-) impact. In examining Hausman test and LR test, the fixed effect model is statistically more appropriate than the random effect model for this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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