Earticle

In this paper, we report bankruptcy risk level forecasting result for automobile parts manufacturing industry. With the premise that upstream supply risk and downstream demand risk could impact on automobile parts industry bankruptcy level in advance, we draw upon industry input-output table to use the economic indicators which could reflect the extent of supply and demand risk of the automobile parts industry. To verify the validity of each economic indicator, we applied simple linear regression for each indicators by varying the time lag from one month (t-1) to 12 months (t-12). Finally, with the valid indicators obtained through the simple regressions, the composition of valid economic indicators are derived using stepwise linear regression. Using the monthly automobile parts industry bankruptcy frequency data accumulated during the 5 years, R-square values of the stepwise linear regression results are 68.7%, 91.5%, 85.3% for the 3, 6, 9 months time lag cases each respectively. The computational testing results verifies the effectiveness of our approach in forecasting bankruptcy risk forecasting of the automobile parts industry.

본 연구는 기업 규모별 수출액에 영향을 미치는 무역원활화와 교역국의 소득 수준의 하위 변수를 대상으로 변수선택 분석을 진행하였으며, 단계적 회귀와 Lasso 회귀분석을 각기 적용 하여 그 결과를 비교하였다. 종속변수는 대기업과 중견기업, 중소기업별 수출액, 독립변수는 OECD의 무역원활화지표(TFIs)의 11개 하위 차원과 교역국의 소득 수준을 저소득, 중저소득, 고중소득, 고소득 국가로 더미 변수화하였다. 주요 결과로 단계적 회귀와 Lasso 회귀분석에서 공통으로 선택된 변수는 중소기업 수출액의 경우, 정보 가용성, 무역공동체 참여, 내부협력, 중견기업 수출액은 정보 가용성, 무역공동체 참여, 사전심사, 자동화, 거버넌스와 공정성, 대기업 수출액은 정보 가용성, 내부협력으로 나타났다. 이 외에도 교역국의 소득 수준은 단계적 회귀분석에서 중소기업의 수출액에 대해서만 고중소득, 중저소득, 저소득 국가가 선택되었고 Lasso 회귀분석의 결과가 단계적 회귀분석이 비해 최적 변수의 수가 감소하여 상대적으로 간결한 모형을 제안하는 것으로 나타났다.

This study conducted an analysis to identify the vriables among the sub-dimensions of the OECD’s Trade Facilitation Indcx and the inocme level of trading countries, categorized as low, lower-middle, upper-middle, and high income, that affect the export amounts differentiated by firm size: large, medium sized, and small-to-medium sized enterprises. To achieve this, both Stepwise Regression and Lasso Regression analyses were applied, with the export amount serving as the dependent variable, and the results from both methods were compared. The primary findings revealed that the variables commonly selected by both Stepwise Regression and Lasso Regression analyses include information availability, participation in the trading community, and internal cooperation for the exports of small and medium sized enterprises. For large corporations, the variables determining the export amount were identified as information availability and internal cooperation. Additionally, the Stepwise Regression analysis on the income level of trading countries identified that exports of small and medium sized enterprises are significantly associated with upper-middle, lower-middle, and low income countries. Contrastingly, the Lasso Regression analysis indicated a reduction in the number of optimal variables compared to the Stepwise Regression analysis, suggesting a more concise model. This comparative analysis underscores the importance of specific trade facilitation factors and the economic status of trading countries in influencing export amounts, with a noted efficiency in model complexity reduction through Lasso Regression.

최근 토지보상금의 파급효과에 대한 논의가 증가하고 있다. 그러나 아직 토지 보상금이 미치는 토지시장에의 국지적 파급효과뿐만 아니라 거시적 영향력에 대 한 구체적인 연구는 매우 미흡하다. 특히 토지보상금의 자료가 매우 포괄적으로 구축되고 있어, 세밀한 분석에는 많은 제약이 따른다. 토지보상금은 1990년대 후 반 그리고 2000년대에 급격하게 증가하면서 그 파급경로와 효과에 대해 피상적 인 논의만이 있을 뿐이다. 이에 본 연구에서는 토지보상금의 구체적인 구성과 조 달방법을 토지보상업무를 집행하는 정부 및 공공기관을 대상으로 조사하고, 그 재원별로 거시적 차원의 유동성에 미치는 효과와 규모를 파악하기로 한다. 또한 토지보상금이 거시적 차원에서 토지가격에 미치는 영향력의 논리적 인과관계를 다중회귀분석을 통해 분석하기로 한다. 이를 통해 토지보상금이 가지는 정책적 시사점을 도출하고자 한다.

Recently the discussion against the ripple effect of land compensation is increasing. Not only local ripple effect in the land market where the land compensation goes mad but still the concrete research against macroscopic influence very is insufficient. The data of land compensation is constructed specially very inclusively, to the analysis which is minute the many restriction follows. In land compensation are only will be only a latter half of 1990’s and 2000’s suddenly at, if under increasing from against that spread course and an effect superficial discussion. From the research which it sees hereupon concrete composition of land compensation and supply method it investigates the government and the government offices which execute a land compensation business in the object, an effect and the size which go mad to the liquidity of macroscopic dimension with that revenue source star it grasps, it does. Also logical relation between cause and effect of the influence where the land compensation goes mad to a land price from macroscopic dimension multiplex regression analysis it leads and it analyzes, it does. It will reach and to lead the land compensation has current point the man with underdeveloped genital organ under escape politically.

The study is to estimate air freight rates, identify explanatory variables, and forecast future air freight rates. The study adopted the partial adjustment model for setting regression, which is the well-known approach to estimate prices, rates or fares. The study analyzed the statistics of the variables collected from 2006 to 2010 focused on two routes, one from Incheon(Korea) to LA (US) and the other from Incheon(Korea) to Frankfurt(Germany). For the model identification and estimation, the study selected two price references including Dubai crude oil price and US gulf jet fuel price, and conducted the model identification and estimation for each price reference. Among 110 potential explanatory factors, the study selected the operational rates of Korean Air’s cargo business units, the price indexes of Korean stocks, the total volumes of imports to and exports from Korea, and the currency exchange rates. They were identified to be significant factors, influencing the levels of the air freight rates. The operational rates of Korean Air, whose market position is strong enough to influence the whole industry were identified as the most influential factor. Through the stepwise regressions, the study identified the time lagged influences of the different sets of the variables depending on the routes. Also the forecasting accuracies were satisfactory because MAPE and RMSPE of the results were less than 10% except the jet oil case from Incheon to LA.

본 연구는 다양한 이론적 접근을 통해 진행되어왔던 선행연구들을 바탕으로 국내 엘리트 선수들의 도핑 의도에 영향을 미치는 요인들을 파악하기 위해 단계적 회귀분석을 활용하여 운동경력 및 도핑교육 경험과 같은 인구통계학적 요인들과 통제적 동기, 도핑방지에 대한 태도 및 행동통제인식 요인과 도핑 의도의 관계를 규명함으로써 도핑방지에 중요한 정보를 제공하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 SPSS 27.0 ver을 사용하여 분석하였다. 상관분석과 단계선택 회귀분석 사용하여 도출된 연구결과는 다음과 같다. 운동경력, 도핑 교육 경험 유·무, 통제적 동기, 도핑방지에 대한 태도 및 행동통제인식 요인 모두 도핑의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었으며 이 중 영향력이 가장 큰 변인들을 각 순서대로 투입하여 유의한 영향이 있는지 검증하였다. 검증 결과 통제 동기가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다음으로는 도핑에 대한 행동통제인식, 도핑 교육 경험 유·무, 도핑에 대한 태도, 운동경력 순서대로 영향을 미치는 것을 확인하였다.

This study aims to provide useful information for prevention of doping by investigating and verifying relationships among demographic factors such as athletic career and experience of anti-doping education, controlled motivation, attitude toward anti-doping, perceived behavioral control factors and doping intentions to verify factors affecting doping intentions of domestic elite athletes based on the advance studies that have been carried out various theoretical approaches so far. Method: This study analyzed using SPSS 27.0 program. First, this study confirmed a multicollinearity problem by conducting Pearson's correlation analysis to examine correlation between variables. And this study conducted stepwise multiple linear regression to confirm how the variables affect doping intentions. Result: Study results show that all factors such as athletic career, experience of anti-doping education, controlled motivation, attitude toward anti-doping and perceived behavioral control have a significant impact on doping intentions, and this study verified significant impact by putting variables in order of each influence. As a result of verification, this study confirmed that controlled motivation has the greatest influence, and perceived behavioral control toward doping, experience of anti-doping education, attitude toward and athletic career came next in order.

Quantitation of ethenzamide, isopropylantipyrine and caffeine takes about 41 hrs by conventional GC method. Quantitation of allylisoprorylacetylurea takes about 40 hrs by conventional UV method. But quantitation of them takes about 6 hrs by DRIFT developing method. Each standard and sample sieved, powdered and acquired DRIFT spectrum. Out of them peak of each component was selected and ratio of each peak to standard peak was acquired, and then linear stepwise multiple regression was performed with these data and concentration. Reflectance value, Kubelka-Munk equation and Inverse-Kubelka-Munk equation were modified by us. Inverse-Kubelka-Munk equation completed the deficit of Kubelka-Munk equation. Correlation coefficients acquired by conventioanl GC and UV against DRIFT were more than 0.95.

A linear correlation, by the stepwise multiple regression analysis, was found between the sensory test of Sigumjang aroma and the gas chromatographic data which were transformed with logarithm. GC data is the most objective method to evaluate Sigumjang aroma. A multiple correlation coefficient and a determination coefficient of more than 0.9 were obtained at the 9th and 13th steps, respectively. At step 31, the coefficient of determination level of 0.95 was attained. The accuracy of its estimation became higher as the number of the variables entered into the regression model increased. Over 90% of the Sigumjang aroma was explained by 13 compounds indentified on GC. The contributing proportion of the peak 26 was the highest followed by peaks 57 (9.27%), 29 (7.51%), 54 (6.01%), 8 (5.99%), 49 (4.97%), and 13 (4.11%).

A regression model is used in predicting the response variable given predictor variables However, in case of large number of predictor variables, a regression model has some problems such as multicollinearity, interpretation of the functional relationship between the response and predictors and prediction accuracy. A clustering method and stepwise regression could be used to reduce the amount of data by grouping predictors having similar properties and by selecting the subset of predictors. respectively. This paper proposes a prediction method combining clustering method and stepwise regression. The proposed method fits a global model and local models and predicts responses given new observations by using both models. The paper also compares the performance of proposed method with stepwise regression via a real data of ample obtained in a steel process.

최근 기후변화로 인하여 강수량 및 집중호우 발생 횟수의 증가에 따라 홍수의 발생 빈도 및 강도가 증가한다. 기후변화에 따른 미래의 강수량 예측은 2013년에 발간된 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서 (AR5)를 활용하여 분석하고 있다. 기후변화 시나리오에 따라 기온 상승률 및 강수량의 증가량, 극한 강우사상의 발생 빈도 및 발생정도가 다르게 결정되며, 극한 강우사상으로 유발되는 홍수의 피해 정도가 홍수피해 유형별로 다르게 나타난다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 미래의 홍수 피해 정도를 예측하기 위하여 홍수에 영향을 미치는 인자 및 홍수를 감소시키는 인자들을 활용하여 단계적 회귀모형을 이용하여 인명피해, 피해면적, 피해액, 발생빈도 등 홍수피해 유형 별로 현재 및 미래의 홍수피해정도를 예측 및 분석하였다. 홍수에 영향을 미치는 인자로 연평균강수량, 일최대강수량, 1시간최대강수량, 10분최대강수량, 호우일수, 인구밀도, 자산밀도, 도로현황, 시가화율 등을 사용하였고, 홍수 피해를 감소시키는 치수대책으로는 하천개수율, 하수도보급률, 양수량, 유수지용량 등을 사용하였다.

이 연구는 서울에 거주하는 시민 539명을 대상으로 남, 여 표본을 분리하여 도구적 요인, 표현적 요인, 공정성 요인 중 경찰신뢰 증가에 가장 큰 영향력을 미치는 요인을 탐색하였고 성별에 따른 영향요인을 비교했다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째 남성과 여성 모두 경찰신뢰의 증가를 가장 잘 예측하는 변수는 도구적 요인인 경찰효과성으로 나타났다. 이는 경찰신뢰 제고에 가장 핵심적인 요소는 남, 여 모두 경찰효과성임을 의미한다. 둘째 남성과 여성 모두 경찰효과성 다음으로 경찰신뢰에 영향을 미치는 요인은 공정성 요인인 절차적 공정성과 합법성으로 나타났다. 셋째, 경찰신뢰의 영향요인에 관하여 남성과 여성이 차이를 보인 부분은 남성은 지역사회유대감이, 여성은 비공식적 통제가 경찰신뢰의 증가를 설명하는 표현적 요인으로서 검증됐다는 부분이다. 이 연구 결과는 시민들의 경찰신뢰를 제고하는 방향을 이해함에 있어 단계적 회귀분석을 통해 가장 큰 영향력을 가지는 요인을 탐색하고, 연구대상을 남, 여 집단을 분리하여 분석을 진행함으로써 더욱 구체적인 분석결과를 도출했다는데 의의가 있다.

This study separated male and female samples from 539 citizens living in Seoul to explore the factors that have the greatest influence on increasing police trust among instrumental, expressive, and fairness factors, and compared gender-based influencing factors. First, the variable that best predicts the increase in police trust in both men and women was found to be an police effectiveness. This means that the most important factor in enhancing police trust is police effectiveness for both men and women. Second, procedural fairness and lawfulness, which are factors that affect police trust after police effectiveness in both men and women, have been verified. Third, the difference between men and women regarding the factors influencing police trust is that men's social cohension and women's informal control have been verified as factors that explain the increase in police trust. The result of this study are meaningful in that it derived more specific analysis results by exploring the most influential factors through stepwise regression analysis in understanding the direction of enhancing citizens' trust in the police.

전력수요는 다양한 외부요인으로부터 영향을 받으므로 전력수요 예측 시 각 요인과의 상관관계를 고려할 필요가 있다. 본 논문은 Stepwise 다중회귀분석법을 이용한 일일 최대전력수요 예측 방법을 제시하였다. 사례연구에서는 2014년 평일 전력수요데이터를 이용하여 제안된 예측방법을 적용하고 그 결과를 평가하였다.

분위수 회귀는 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 그러나 여러 개의 분위수 함수를 개별적으로 추정하게 되면 이들이 서로 교차할 가능성이 있으며, 이러한 분위수 함수의 교차(quantile crossing) 현상 분위수의 이론적 기본 특성에 위배된다. 본 논문에서는 다중 비교차 분위수 함수의 추정을 위해 커널 계수에 제약식을 부여하는 순차적 추정법을 제안하였으며, 모의실험을 통해 제안한 방법론의 효율적인 성능과 유용성을 확인하였다.

Quantile regression can estimate multiple conditional quantile functions of the response, and as a result, it provide comprehensive information of the relationship between the response and the predictors. However, when estimating several conditional quantile functions separately, two or more estimated quantile functions may cross or overlap and consequently violate the basic properties of quantiles. In this paper, we propose a new stepwise method to estimate multiple non-crossing quantile functions using constraints on the kernel coefficients. A simulation study are presented to demonstrate satisfactory performance of the proposed method.