This Study aims to demonstrate how much flood vulnerability in urban area changed for the past 32 years by using the panel model. At the same time, this study strives to determine the primary factors and to construct an effective counter-plan by means of empirical research. After selecting research hypotheses based on considerations of issues concerning causes for urban flooding, their relevance is put to the test by conducting empirical research in individual case locations. This research verifies the four research hypotheses by using one-way error component regression model. In conclusion, this research has shown that urban land use and local characteristics act as significant flood determinants, with forests acting to reduce flood dangers. Moreover, constructing embankments can no longer represent a reliable flood control policy. The changes in future flood control policies need to incorporate local characteristics and to minimize natural destruction, so that humans and nature can coexist through environmentally friendly flood management policies.
This paper considers a linear regression model with space and time data in where the disturbances follow spatially correlated error components. We provide the best linear unbiased predictor for the one way error components. We provide the best linear unbiased predictor for the one way error component model with spatial autocorrelation. Further, we derive two diagnostic test statistics for the assessment of model specification due to spatial dependence and random effects as an application of the Lagrange Multiplier principle.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권3호
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pp.667-676
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1999
We investigate the effects of omission of initial observations in each individuals in the panel data regression model when the disturbances follow a serially correlated one way error components. We show that the first transformed observation can have a relative large hat matrix diagonal component and a large influence on parameter estimates when the correlation coefficient is large in absolute value.
본 논문에서는 불균형 패널회귀모형에서 장애모수가 존재하는 경우 오차성분의 존재유무를 검정하기 위하여 Lagrange Multiplier 검정통계량을 제안하였다 이러한 LM통계량은 그룹변환에 대한 불변성의 성질을 이용하여 유도된 통계량으로 모의실험 결과, 제안된 LM검정은 명목유의수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났으며 LR검정에 비하여 검정력에 있어서도 높게 나타났다.
Recent climate change has led to fluctuations in agricultural production, and as a result national food supply has become an important strategic factor in economic policy. As such, in this study, panel data was collected to analyze the effects of seven meteorological elements and using the Lagrange multipliers method, the fixed-effects model for the production of five types of food crop and the seven meteorological elements were analyzed. Results showed that the key factors effecting increases in production of rice grains were average temperature, average relative humidity and average ground surface temperature, while wheat and barley were found to have positive correlations with average temperature and average humidity. The implications of this study are as follow. First, it was confirmed that the meteorological elements have profound effects on the production of food crops. Second, when compared to existing studies, the study was not limited to one food crop but encompassed all five types, and went beyond other studies that were limited to temperature and rainfall to include various meterological elements.
Employment number by areas is composed of various factors for groups and time series. In this paper, we use the panel data for finding various variables and using this, we analyzed the factors that is major influence to employment number by areas. For analysis we looked at employment number by areas, the region for analysis consist of seven groups, that is, the metropolitan city(such as Busan, Daegu, Incheon, Gwangiu, Daejeon, Ulsan.) and Seoul. Analyzing period be formed over a 63 time points(2005.01.- 2010.03). We examined the data in relation to the employment number by occupational job, unemployment rate, monthly household income, preceding business composite index, consumer price index, composite stock price index. In looking at the factors which determine employment number by areas job, evidence was produced supporting the hypothesis that there is a significant negative relationship between unemployment rate and monthly household income the consumer price index. The consumer price index and composite stock price index are significant positive relationship, preceding business composite index is positive relationship, it are not significant variables in terms of employment number by areas job.
본 연구는 기본적으로 소유구조(내부 외국인 지분율)가 대리인 비용(자산효율성 비중 영업외비용 비중)에 어떠한 영향을 미치는 가에 대한 실증연구이다. 그러나 소유구조와 대리인 비용의 상관성에 대한 기존연구들이 단순히 Pooled OLS Model을 사용하고 있기에 본 연구에서는 단순 Pooled OLS Model이 방대한 양의 패널형 자료의 검증에는 통계적 신뢰성이 부족하다는 전제하에, Pooled-OLS Model의 적합성 검증 결과를 토대로, 자료형성의 시점 및 기업의 효과를 반영하는 Fixed Effect Model과 Random Effect Model을 추가적인 연구모형으로 형성하고 이를 비교분석함으로써 실증분석 결과의 신뢰성 및 통계적 타당성을 높이고자 하였다. 연구 자료는 IMF 경제 위기 이후인 1998~2007년까지 10년간이며 금융업을 제외한 331개 기업을 대상으로 하였다. 주요 결과로는 모델의 적합성 검증결과 대리인 비용 항목 중 자산효율성 비중은 Random Effect Model을 사용하는 것이 적절하였으나 이에 반하여 영업외비용 비중은 Fixed Effect Model의 사용이 적합하였다. 이에 따른 실증분석결과는 Pooled OLS Model에서 채택되었던 가설이 대부분 기각되는 결과가 나왔다. 이는 실증분석에 있어서 사용하는 모형에 따라 다른 분석결과의 도출이 가능하다는 점을 보여주어 연구 자료에 따른 적합한 연구모형의 형성이 통계적으로 유의한 실증결과의 도출을 위해 무엇보다 중요하다는 점을 시사하고 있다.
국내일반은행 연체율은 그룹(대출형태)별로 다양한 원인에 의해서 연체율 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 연체율의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터 모형을 이용한 연구모형을 설정하고 이를 통해 연체율에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 3 그룹(기업대출, 가계대출, 신용카드 대출)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 6월 까지 자료를 이용하였고. 국내은행 연체율을 종속변수로 설정하고 소비자물가지수, 종합주가지수, 환율, 동행(경기)종합지수, 국민주택채권, 고용률을 독립 변수로 투입하였다. 국내일반은행 연체율 요인을 추정한 결과 소비자물가 지수는 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변수로 나타나고 동행(경기)종합지수와 종합주가지수는 음(-)의 영향을 나타내는 유의적인 변수이지만 환율, 국민주택채권 그리고 고용률은 각각 음(-)의 영향을 나타내는 비유의적인 변수로서 연체율에 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.
가구당 월평균 가계소득은 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 가게소득 결정요인이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 월평균 가계소득에 관련된 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 가계소득에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 3그룹(전국, 6개 광역시, 서울)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 9월까지의 자료를 이용하였고. 월평균 가계 소득액을 종속변수로 설정하고 물가의 대용 변수로서 소비자물가지수, 주택매매가격지수, 경기변수로서 선행종합지수, 금리 및 증권변수로서 주택담보대출 과 종합주가지수 사회현상 변수로서 고용률, 보건 의료비 지출률을 설명(독립)변수로 투입하였다. 월평균 가계소득 요인을 추정한 결과 선행(경기)종합지수와 주택담보 대출은 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변수로 나타나고 고용률, 주택매매가격지수와 보건의료비 지출률은 음(-)의 영향을 나타내는 유의적인 변수이지만 소비자물가지수와 종합주가지수는 음(-)의 영향을 나타내는 비유의적인 변수로서 월평균가계소득에는 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.
기업간전자상거래 거래액은 그룹(항목)별로 다양한 원인에 의해서 거래액 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 전자상거래 거래액의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 기업간전자상거래 거래액에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7 그룹(제조업, 전기 가스 수도업, 건설업, 도소매업, 운수업, 출판, 영상, 방송통신 및 정보서비스업, 기타)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 12월까지의 자료를 이용하였고. 기업간전자상거래 거래액을 종속변수로 설정하고 사이버쇼핑몰 거래액, 회사채, 종합주가지수, 신용카드 거래액, 예금은행 대출금리, 환율을 독립변수로 투입하였다. 기업간전자상거래 거래액 요인을 추정한 결과 사이버 쇼핑몰 거래액, 종합주가지수, 그리고 예금은행 대출 금리와 환율은 각각 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 회사채는 음(-)의 영향을 나타내는 비유의적인 변수이고 신용카드거래액도 정(+)의 영향을 미치지만 기업 간 전자상거래 거래액에 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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