본 연구는 random effects Tobit 회귀모형을 이용하여 도심지 교차로에 대한 교통사고모형을 개발하여 교통사고와 요인간의 상관관계를 파악하는 것이 목적이다. Random effects Tobit 회귀모형의 적용성을 비교 분석하기 위하여 fixed effect Tobit 회귀모형을 산정하였다. 산정결과, 교통량, 제한속도, 차로수, 토지이용, 우회전차로, 전방신호등이 유효한 변수로 나타났으며, 총 교통사고율에 대한 random effects 모형의 모형 적합도(결정계수: 0.418, 로그-우도함수값: -3210.103, 우도비: 0.056)와 모형 설명력(MAD: 19.533, MAPE: 75.725, RMSE: 26.886)은 fixed effects 모형의 모형 적합도 (결정계수: 0.298, 로그-우도함수값: -3276.138, 우도비: 0.037)와 모형 설명력(MAD: 20.725, MAPE: 82.473, RMSE: 27.267)보다 우수한 것으로 나타났으며, 부상교통사고율에 대한 교통사고모형에서도 총 교통사고율의 산정결과와 동일하게 나타나 두 모형에서 random effects Tobit 회귀모형이 다소 우수한 것으로 분석되었다.
Greene (2004a,b), Lee와 Choi (2014) 등의 연구에서 토빗 회귀모형의 최대가능도 추정은 표준오차를 과소추정한다는 것이 알려졌고, 그 원인의 하나는 오차항 분산의 과소 추정에 있다고 한다. 오차항 분산의 과소 추정은 회귀계수에 대한 가설 검정 및 구간추정에 영향을 미칠 뿐 아니라 독립변수들의 주변효과를 추정하는데에도 영향을 미치게 되므로 토빗 회귀모형에 대한 적절한 분석이 수행되려면 최대가능도 추정의 과소 추정 문제를 해결하여야 한다. 일반적으로 무정보 사전분포에 의한 베이지안 추론 방법은 빈도학파들이 요구하는 효율성을 갖는 경우가 많다. 본 연구에서도 무정보 사전분포에 의한 베이지안 추론을 적용하여, 베이지안 방법론이 SUR 토빗 회귀모형에서 최대가능도 추정의 과소 추정 문제를 해결할 수 있는 하나의 대안이 될 수 있다는 것을 보였다.
본 논문에서는 Tobit 모형과 Heckit 모형을 소개한다. 이러한 모형은 절단된 자료의 분석에 사용되는데, 이때 절단된 자료란 연속형 자료가 아닌 특정 지점에서 절단이 발생하게 되거나 일정한 지점에서 개체가 양의 확률로 개체의 다수가 분포, 다른 영역에서는 연속형의 형태로 분포하는 자료를 의미한다. 이때 절단된 형태의 자료라는 특성을 고려하여 일반적인 선형회귀모형을 적합하는 경우 발생하는 문제점을 교정하고자 Tobit 및 Heckit 모형을 사용하나, 두 모형의 차이점이 명확하게 고려되지 않고 종종 혼용된 채 사용되었다. 따라서 여기서는 절단된 자료의 형태를 가정별로 세분화하여 모의자료를 통해 먼저 모형의 적합성을 비교하였으며, 이후 실제 자료를 바탕으로 모형을 적합하였다. 그 결과 절단 여부에 영향을 주는 잠재변수가 없는 경우 Tobit 및 Heckit 모형 모두 잘 적합되나 Tobit 모형이 간소하면서도 참값에 더 근접하게 적합되는 것을 확인하였다. 하지만 절단 여부에 영향을 주는 잠재변수가 존재하는 경우에는 Heckit 모형만 적합이 잘 되는 것을 확인하였다.
한국노동패널조사에서 제공하는 2015년 한국 생산가능인구의 월평균 소득분포를 보면 0 관측치의 비율이 과도하게 높은 형태를 보여 기존의 소득분포에 주로 사용되는 토빗모형으로는 설명에 한계가 있다. 본 연구에서는 영과잉 특성을 반영하여 영과잉 토빗모형을 사용하여 한국인의 소득 자료를 분석한다. 영과잉 토빗모형은 2단계 모형으로 1단계에서는 소득이 0인 그룹을 두 그룹으로 나누는데, 첫 번째 그룹은 노동시장 참여의지가 없어 시장에 참여하지 않으므로 0이 관측되는 그룹(genuine zero)이고 두 번째 그룹은 노동시장 참여의지는 있으나 낮은 임금으로 인하여 절단되어 0이 관측되는 그룹(random zero)으로 가정하였다. 두 번째 random zero 그룹은 0 이상의 연속 자료와 결합하여 토빗모형을 적용한다. 1단계와 2단계 모형에 관심 있는 설명변수를 가진 회귀모형을 적용하여 노동시장 참여여부와 임금 수준에 영향을 미치는 요인을 알아본다. 마코브 체인 몬테칼로 기법을 사용하여 모수를 추정하고 기존의 토빗모형과 비교한 결과 영과잉 토빗모형이 0의 빈도추정과 모형 적합도 면에서 우수한 결과를 보였다. 분석결과 나이가 많을수록, 남자가 여자보다, 학력이 낮을수록, 노동시장에 참여할 가능성이 매우 유의하게 높으며, 사회경제적 지위가 높을수록 그리고 유보임금이 낮을수록 노동시장에 참여하지 않을 확률이 높은 것으로 나타났다. 임금수준을 보면, 남자가 여자보다, 학력이 높을수록, 기혼이 미혼 보다 매우 유의하게 더 높은 임금을 받는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 2010년부터 2019년까지 우리나라 10개의 서비스산업을 중심으로 자료포락분석 (DEA)을 이용하여 생산효율성을 측정하고 단절토빗회귀모형과 중도절단토빗회귀모형을 이용하여 그 결정요인을 분석하는 것이다. 분석결과, 첫째, 추정된 서비스산업의 효율성은 대체적으로 매우 낮았고 양극화되어 있었으며, '하수·폐기물 처리, 원료재생업'의 경우 기술적 비효율성이 규모의 비효율성에 기인하는 것을 알 수 있었다. 둘째, 결정요인 분석에서는 투자와 연구개발비는 기술효율성에 정(+)의 관계에 있고, 해외직접투자와 접대비는 부(-)의 영향을 주는 것으로 측정되었다. 또한, 규모가 큰 산업일수록 효율성도 높은 것으로 나타났다. 따라서, 우리나라 미래의 산업인 서비스산업의 발전을 위한 정부의 경제정책은 투자와 연구개발활동을 통한 거시정책과 해외직접투자와 인적자본의 융합 등 미시적인 부문이 동시에 고려되는 보다 융합적 정책이 필요하다.
Tobin (1958)에 의해 처음 소개된 절단 회귀모형에서 베이지안 추정은 최대가능도 추정보다 실제값에 가까운 것으로 알려져 있으나 베이지안 방법론이 구간추정 문제에 있어서도 성공적으로 작동할 수 있을 지에 대해서는 알려진 바가 없다. 일반적으로 베이지안 방법론에서 사전분포는 분석자의 사전정보를 반영하기 때문에 주관적인 분석이 될 수 밖에 없는데, 이렇게 주관적인 분석에서는 빈도학파들이 요구하는 기준을 따르기 어렵다. 그러나 무정보사전분포는 때때로 빈도학파적 특성을 갖는 베이지안 추론을 가능하게 한다. 본 연구에서는 절단 회귀모형에서 무정보사전분포에 의한 베이지안 신뢰구간의 빈도학파적 특성을 살펴보고 최대가능도 추정 신뢰구간과 포함확률을 비교한다. 이를 통해 최대가능도 추정의 표준오차가 과소 추정되고 있음 밝힌다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1317-1325
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2016
본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 "2013 고졸자 취업진로조사" 자료를 활용하여 특성화고 졸업자의 임금결정요인을 분석하였다. 일반적으로 임금은 개인의 취업여부와 임금의 크기에 대한 두 가지의 복합적인 정보를 담고 있다. 그러나 임금 결정요인분석의 많은 선행연구에서는 후자의 정보만을 대상으로 최소제곱법에 기초한 선형 회귀분석을 수행함으로써 표본선택에 의한 편의 (sample selection bias) 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 임금결정요인분석에서 표본선택에 의한 편의 문제를 극복하기 위해 Tobit 모형과 Heckman의 표본선택 모형을 분석에 활용하였다. 주요 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 Tobit 모형과 Heckman의 표본선택 모형에 대한 타당성은 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 성별은 취업확률과 임금의 크기에서 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 마이스터고 졸업생은 취업확률과 임금의 크기 모두 기타고 졸업생에 비해서 높은 것을 알 수 있었으며, 부모소득이 높을수록 취업확률과 임금의 크기가 모두 통계적으로 유의하게 증가하였다. 부모학력이 고졸이하에 비해서 대졸이상이 취업확률은 통계적으로 유의하게 낮지만, 임금의 크기는 높게 나타났다. 고교성적은 높을수록, 고교 만족도가 높을수록, 그리고 자격증 수가 많을수록 취업확률과 임금의 크기 모두 통계적으로 유의하게 높은 것을 알 수 있다.
본 연구는 장미농가의 생산효율성을 측정하고, 경영의 비효율성에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 연구이다. SFA(Stochastic Frontier Analysis) 기법과 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하여 생산효율성을 측정하였으며, 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 Tobit 회귀 분석을 실시하였다. 먼저, SFA 방법을 통한 생산효율성은 88.4%으로 측정되었으며, DEA 방법에서 불변규모수익(CRS) 모형과 변동수익규모(VRS) 모형을 통해서는 생산효율성이 각각 78.5%와 85.2%로 측정되었다. 특히 두 가지 방법의 생산효율성 측정결과는 각 경영체의 효율성 순위를 동일하게 설명하고 있어 상호보완적이다. 다음으로 Tobit 분석 결과, 투입한 6개의 변수가 모두 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 종묘비와 제재료비는 (+) 부호를 나타냄과 동시에 회귀계수가 가장 크게 나타나 효율성에 미치는 영향력이 가장 큰 경영 항목으로 분석되었다. 이러한 결과는 장미농가는 종묘비와 제재료비의 투입을 증대시켜 더욱 높은 소득을 창출하는 방식으로 경영 효율성을 증대시켜야 함을 시사한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권1호
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pp.33-52
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2023
This study observes the difference in the actual regional ripple effect of the decrease in admission resources due to the decrease in school age population, which has been weak in empirical studies, and how much the decrease in competition rate by department nationwide provides a significant shock to the decrease in enrollment rate in the population unit. An empirical quantitative analysis was attempted. As a result of applying the panel-tobit regression model, a clear gap was confirmed in the decrease in the registration rate due to the decrease in the competition rate both nationally and in the provinces, and in particular, a highly significant relationship was derived with the decrease in the recruitment rate. In particular, the sensitivity of the risk of unrecruitment due to a decrease in competition rate was the highest in the Jeolla region (0.499), followed by the Gangwon region (0.475) and the Gyeongsang region (0.471), and the metropolitan region (0.158) was confirmed to be the most stable. This suggests that the gap in insufficient funding has gradually widened by region over the past 10 years, and that the shock wave becomes more pronounced in the provinces farther away from the metropolitan area. Based on this study, if we deviate from the standardized application of university development policies for the metropolitan area and regional universities, and present a customized higher education strategy for each region, it will be an opportunity to prevent local extinction due to a decrease in the school-age population and achieve coexistence with higher education institutions and regions at the same time.
본 연구는 DEA 모형을 활용하여 전라지역 중증장애인 거주시설의 운영효율성 및 영향요인 분석을 수행하였다. 첫째, CCR 모형을 이용한 2012년의 효율성 분석을 수행하였으며, 그 결과 12개 DMU가 효율적으로 판명되었고, CCR 평균효율성은 0.85로 전체 DMU의 효율성이 양호함을 확인하였다. 둘째, DEA 모형의 효율성 영향요인 분석을 위해서 Tobit 모형을 이용하여 투입 및 산출변수를 독립변수로 하고 효율성을 종속변수로 하는 회귀분석을 실시하였으며, 그 결과 세부변수의 유의성은 낮았으나, 전체적으로 투입변수는 효율성에 부(-)의 영향력을 보이고 산출변수는 정(+)의 영향력 경향을 보였으며, 운영효율성에서 종사자수 외의 투입변수에서 유의미한 결과가 나타나지 않은 점은 결국 중증장애인 거주시설은 투입변수에 대한 확대보다는 복지 전달체계, 운영환경 및 구조 개선, 프로그램 보완 등의 노력이 필요한 것으로 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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