한국선원의 승선과 이직에 대한 패널자료 구축과 활용방안

박용안(Park, Yong-An) 한국항만경제학회 2016 韓國港灣經濟學會誌 Vol.32 No.4

선원은 해운업과 수산업에서는 선박의 조종과 항행안전을 담당하고 있는 한편, 어로작업도 도맡아 하고 있다. 항만운송에서 선원들은 도선사 양성의 기반이 되며, 항만운영과 해양사고 예방을 지원하고 있다. 선원은 선박의 안전관리, 안전 항행감독, 내항해운 분야의 여객선 안전운항 관리, 해양사고 심판 등 많은 분야에서 전문적 지식과 경험을 제공하고 있다. 이 같은 경제적 기여에도 불구하고 선원들의 장기적 공급 부족에 따른 외국인 선원의 한국적 선박에서 승선확대, 급속히 진행되고 있는 고령화는 선원수급에 경고음을 울려왔다. 본 연구는 ① 선원들의 승선과 이직에 대한 추이와 특성을 분석하여 선원패널자료가 필요함을 명시하고 ② 선원 패널자료의 구축시 그 내용과 자료관리 방안에 대한 대안을 설정하고, 대안별 장단점을 검토한 후 ③ 선원 패널자료를 이용한 선원공급의 장단기 예측 모형 개발 등 활용방안을 제시하였다. 선원 패널자료의 구축은 한국 노동패널(한국노동연구원, 2016)과 같이 수 십년간의 자료 축적을 통해, 선원의 이직과 승선에 대해 체계적이고 다양한 분석을 할 수 있게 한다. 패널자료의 구축 추진기관으로서는 이미 선원통계를 축적하고 있는 한국선원복지고용센터가 1차적으로 적합하다. 패널자료의 구축방안으로 한국선원복지고용센터의 기존자료를 활용하고 패널기준(졸업연도와 학과)을 명확히 하고 생애주기를 관측하는 것을 제안한다. 선원 패널자료는 과거 시계열 자료를 재입력하고 부원에 대한 자료추가, 선원 경력과 직책 등 승하선 경력, 개인특성, 가정생활, 향후 진로와 의견 등을 포함한 자료와 정보들을 추가해 구축될 수 있다. 선원 패널자료 활용방안으로는 1) 선원공급에 대한 장단기 예측, 2) 선원의 일생 이력주기인 교육 · 훈련 · 재교육 등의 수요산정, 3) 선원의 승선과 이직, 자격재취득에 대한 체계적 자료의 축적을 통해 선원에 대한 인구동태적 분석, 4) 도선사 등 고급 해기사 인력을 필요로 하는 해양산업과 연계된 선원경력 관리를 통해, 선원의 장기승선을 유도, 5) 실효성이 있는 선원직 매력화 정책을 수립, 6) 선원직업의 안정화를 위한 정책수립에 이용을 예로 들 수 있다. Seafarers are an essential resource in maritime industries, which provide navigation skills, vessel maneuvering skills and fishing skills in the fishery industry. They also work as a driving force in pilotage, port operation, vessel traffic service, and marine safety. Other areas in maritime services, which rely on seafarer include safety management of ships, supervisory activities, and maritime accident assessment. In these ways, Korean seafarers have contributed to the growth of Korean economy. However, there have been issues of high separation rate, shortage of supply, multi-nationality, multiplicity of culture caused by employment of foreign seafarers, and aging. The present paper finds that maritime officers and fishery officers demonstrate differences in the statistics of on-board job taking and separation: the separation rate of fishery officers is higher than that of maritime officers. The existing data and statistics by the Korea Seafarer’s Welfare & Employment Center could be improved by changing its structure from time series to panel data. The Korea Seafarer’s Welfare & Employment Center is the ideal institution for collecting the panel data, as it has already accumulated and published relevant statistics regarding seafarer. The basic design method of the panel data is to adopt and improve it by including the information on ratings of maritime and fishery industries, ranks in a ship, personal information, family life, and career goal. Panel data are useful in short- and long-term forecasts of supply of Korean seafarers; demand evaluation of education, training, and reeducation of the seafarers; demographical dynamic analysis on Korean seafarers; inducement policy of long-term on board job taking in harmony with manpower demands in marine industries such as pilotage service; implementation of job attractiveness policy on Korean seafarers; and employment stabilization of Korean seafarers.

통신사별 휴대폰 이용금액에 미치는 미디어 패널 요인 분석

전수영 한국자료분석학회 2018 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.20 No.4

As the use of smart phones expands rapidly, and the service transfer from 3G to 4G is also accelerated, the revenue of mobile phone continues to increase. We need to consider media panel data affecting the revenue. The data used in most studies considers complete data. However, in reality many data are not complete data with limitations on the process of data generation and multi-collinearity, so statistical inference can be drawn incorrect conclusions. Recently, a dual generalized maximum entropy (DGME) estimator has been proposed by Lee, Cheon (2017) to analyze incomplete data in a panel regression model. This study analyzes the panel data for 2011-2017 by DGME when the data is incomplete, and finds out how media usage time affects monthly average mobile phone revenue by telecommunication companies and regions. The results show that talk, chat/messenger, SNS, TV real time, movie/video and game usage time affect positively mobile phone revenue, but others affect negatively. This is because around 2013 users switched from regular phones to smart phones, the usage patterns of users' data-intensive apps are affecting the data-centric plans. 스마트폰 사용이 급격히 확산되고 동시에 3G에서 4G로의 서비스 전이 역시 급속히 이루어지면서 휴대폰 이용금액이 계속 증가하고 있어 이용금액에 영향을 미칠 수 있는 다양한 미디어 패널자료를 살펴볼 필요성이 대두되고 있다. 미디어 패널자료를 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 자료를 고려하고 있다. 그러나 실제 많은 자료들은 완전한 자료라기보다는 자료의 생성과정에 제한이 주어져 다중 공선성 등이 생기는 불완전한 상태의 자료가 많아 잘못된 추론이 도출될 수 있다. 최근에 패널회귀모형에서 불완전한 상태의 자료를 분석하기 위해 이중 일반화 최대엔트로피 추정량이 Lee, Cheon(2017)에 의해 제안되었다. 본 연구는 자료가 불완전한 상태인 경우에 효율적인 이중 일반화 최대엔트로피 추정량을 이용하여 2011년–2017년 기간 동안의 패널 자료를 분석하여 미디어 이용시간이 통신사별·지역별 월 평균 휴대폰 이용금액에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 통신사와 지역을 고려한 패널회귀모형의 분석 결과, 통화·채팅/메신저·SNS·TV 실시간·영화/동영상·게임 이용시간은 통신사의 휴대폰 이용금액에 양의 영향을 주고, 문자·이메일·TV 다시보기·음악청취 이용시간은 음의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 일반폰에서 스마트폰으로의 교체가 일어난 2013년 전후로 사용자들의 데이터를 많이 사용하는 앱의 이용형태가 통신사의 데이터 중심의 요금제에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.

주변화 모형을 이용한 의료 패널 이진 데이터 분석

오채영(Chaeyoung Oh),이근백(Keunbaik Lee) 한국통계학회 2024 응용통계연구 Vol.37 No.4

경시적 자료는 같은 개체를 반복 측정함으로써 시간의 흐름에 따른 반복 측정된 자료들 간의 상관관계가 존재한다. 따라서 경시적 자료분석에서는 이 상관관계를 분석할 때 개체 내 상관관계와 개체 간 변동성 모두를 고려해야 한다. 본 논문에서는 경시적이진 자료를 분석하기 위한 모형 중 공변량의 모집단 평균 효과의 추정을 위해 주변화 모형에 집중하고자 한다. 경시적 이진 자료분석을 위한 주변화 모형으로는 주변화 임의효과, 주변화 전이, 주변화 전이 임의효과 모형이 있으며, 본 논문에서 이들 모형을 먼저 고찰하고, 그리고 모형들의 성능을 비교하기 위해 결측치가 없는 자료와 결측치가 있는 자료로 나눠서 모의실험을 진행한다. 모의실험에서 자료에 결측치가 있는 경우에 자료가 생성된 모형에 따른 성능 차이가 있음을 확인하였다. 마지막으로 주변화 모형을 이용하여 한국의료패널자료를 분석한다. 한국의료패널자료는 반응변수로 주관적 불건강 응답을 이진변수로 고려하였고, 여러 설명변수를 가진 모형을 비교하고 가장 적합한 모형을 제시한다. Longitudinal data are measured repeatedly over time from the same subject, so there is a correlation from the repeated outcomes. Therefore, when analyzing this correlation, both serial correlation and between-subject variation must be considered in longitudinal data analysis. In this paper, we will focus on the marginalized models to estimate the population average effect of covariates among models for analyzing longitudinal binary data. Marginalized models for longitudinal binary data include marginalized random effects models, marginalized transition models, and marginalized transition random effect models, and in this paper, these models are first reviewed, and simulations are conducted using complete data and missing data to compare the performance of the models. When there were missing values in the data, there is a difference in performance depending on the model in which the data was generated. We analyze Korea Health Panel data using marginalized models. The Korean Medical Panel data considers subjective unhealthy responses as response variables as binary variables, compares models with several explanatory variables, and presents the most suitable model.

횡단조사자료 종단화의 가치와 한계

이지연(Ji-Youn Lee),김진(Jin Kim) 한국인구학회 2006 한국인구학 Vol.29 No.3

본 연구의 목적은 통계청에서 생산하고 있는 기구단위 조사 중 반목횡단조사로 설계된 경제 활동인구조사와 도시가계조사의 표본기구관리명부 자료를 이용하여 1998년에서 2002년까지 패널자료를 구축하고, 패널의 생존기간과 패널무응답 집단의 사회인구학적인 특성을 분석하는 것이다. 경활의 표본기구관리명부 자료를 월별 패널로 구축한 결과, 모두 응답한 가구는 46%였다. 반면에 분기별 패널로 구축된 도시가계에서 모두 응답한 기구는 34.%로 경활보다는 낮았다. 콕스비례위험모형을 통해 기구와 기구원의 사회경제적 특성이 패널의 생존기간에 미친 영향을 분석한 결과 개인차원에서는 연령, 기구차원에서는 주택소유형태에 따라 체계적인 표본소실이 발생하고 있었다. 개인의 특성별로는 여자보다는 남자가, 장년층보다는 젊은층의 패널소실 위험율이 높았다. 학력이 높을수록 패널소실확률도 함께 증가했으며, 취업자보다는 실업자의 패널소실 확률이 높았다. This study attempts to create a longitudinal dataset by linking tdata on the identical individuals across the monthly sample household management lists of the Economically Active Population Survey(EAPS) and the Household Income and Expenditure Survey(HIES). Using the data constructed through such process, the study also tryies to analyze the duration of longitudinal responses and the characteristics of nonrespondents. Between 1998 and 2002, longitudinal response rates had declined to 46% of total EAPS and 34% of total HIES. The fact that nonresponse was not a random phenomenon leads to concerns about the representativeness of the remaining sample. Using Cox's proportional hazard model the study revealed that the duration of longitudinal responses is affected by the ownership of house and the age of the respondent.

중도절단 패널회귀모형에서의 이중 일반화 최대엔트로피 추정

이재준,이동희,전수영 한국자료분석학회 2016 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.18 No.3

패널자료연구에서 자료의 생성과정에 제한이 주어지거나 다중공선성의 문제가 발생하여 종종 불완전한 상태(ill-posed)의 자료가 발생한다. 이러한 자료를 분석하기 위해 최근에 균형·불균형 패널회귀모형에서 이중 일반화 최대엔트로피 추정량이 Lee, Cheon(2014, 2015)에 의해 제안되었다. 하지만, 패널회귀모형을 다루는 많은 추적조사 연구들에서 여러 이유로 대상자가 조사를 거부하는 등의 중도 절단된 자료가 발생한다. 따라서 중도 절단된 자료의 잘못된 통계적 추론을 피하기 위해 이러한 상황을 충분히 고려하여 자료를 분석해야 한다. 이에 본 연구는 다중공선성이 있는 중도 절단된 상태의 자료가 일원 오차성분을 가지는 패널회귀모형에서 Lee, Cheon(2014, 2015)이 제안한 추정방법을 확장하여, 제한조건이 없는 이중 라그랑지 배수 방법을 이용한 최대엔트로피형식으로 부터 이중 일반화 최대엔트로피(DGME) 추정량을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 추정량의 효율성을 보기 위해 다중공선성이 있는 외생변수의 패널 회귀모형에서의 모의실험을 하였고, 분석결과 DGME가 매우 안정적이고 우수한 추정량임을 보여주었다. 또한 Heckman, MaCurdy(1980) 등이 고려한 미시간 패널조사의 실 자료 분석을 하여 여성의 교육수준이 낮을수록, 남편이 일이 없거나, 남편의 직장이 비전문직일수록 여성의 근로시간이 길어짐을 알 수 있었다. Ill-posed data occur often with the restriction on the generative processes of data and multicollinearity problems. Recently Lee, Cheon (2014, 2015) proposed the dual generalized maximum entropy estimator in the balanced or unbalanced panel regression model. However, the censored data occur due to various reasons such as the survey refusal of subjects in many follow-up research. Since the statistical inference without consideration of these situations makes the conclusion incorrect, the form of data should be investigated sufficiently. This paper proposes a dual generalized maximum entropy (DGME) estimator for panel regression models of ill-posed data with censored one-way error components based on a dual maximum entropy form using the unconstrained dual Lagrange multiplier method. DGME was compared with OLS and GLS through the Monte Carlo simulation. The numeric results show that the proposed DGME estimator is the most reliable and efficient estimator. The real data analysis of Michigan panel survey of income dynamics (Heckman, MaCurdy, 1980) shows that women have a more long working hours when their educational level is lower and their husbands aren't working now or have non-professional job.

기업의 부동산 보유정책의 결정요인에 대한 패널자료분석

윤영주,김은주,김정일 한국자료분석학회 2019 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.21 No.3

The objective of this research was to investigate determinants affecting the real estate holding ratio of firms through linear and non-linear panel analysis. For the empirical analysis, a sample of 272 firms were selected based on a suitable balanced panel data analysis for eight years from 2010 to 2017 using a financial statement database provided by Fn-Guide. Linear and non-linear panel analysis were performed using the sample to examine descriptive analysis, correlation analysis for each variable, and association between corporate governance and the real estate holding ratio. The real estate holding ratio was statistically significant only for institutional investor share ratio, size, return on assets, and growth ratio by linear panel analysis. In addition, major stockholder share ratio, foreign investor share ratio, return on assets, research & development ratio, and free cash flow were presented as a reverse U shape, and leverage rate was displayed as a U shape in the non-linear panel analysis. And the relationship between the real estate holding ratio compared to the results using the linear panel analysis could be interpreted differently, since there were significant results for all variables except outside directors ratio and advertisement ratio in the non-linear panel analysis. 본 연구는 기업의 부동산 보유비율에 미치는 결정요인을 선형패널분석과 비선형패널분석을 통하여 규명하는 것을 목적으로 하고 있다. 실증적 분석에서, 표본은 Fn-Guide에서 제공하는 재무제표 데이터베이스를 이용하여 2010년부터 균형패널자료분석에 적합한 272개 기업의 8년간 패널자료를 대상으로 분석하였다. 이들 표본을 대상으로 표본의 기술적 분석, 각 변수의 상관분석, 그리고 기업지배구조와 부동산 보유비율의 상호관련성을 검증하기 위하여 선형패널분석과 비선형패널분석을 실시하였다. 선형패널분석에서는 기관투자자 지분율, 기업규모, 총자산순이익률, 그리고 매출액증가율만이 부동산 보유비율에 유의한 영향을 미치고 있다. 비선형패널분석에서는 대주주 지분율, 외국인투자자 지분율, 총자산순이익률, 연구개발비비율, 그리고 잉여현금흐름비율이 역 U자 형태를 취하고 있으며, 부채비율은 U자 형태를 취하고 있다. 제곱항이 제거된 변수에서는 선형패널분석 결과와 비슷하였으며, 제곱항이 유의한 변수는 더 많은 정보를 제공하여 유의한 해석이 가능하였다. 결과적으로 비선형에서는 사외이사비율과 광고선전비 비율을 제외한 모든 변수들에 대하여 유의한 해석이 가능하여 부동산 보유비율과 관계를 선형패널분석에서의 결과와 다른 해석을 할 수 있다.

불균형 패널회귀모형에서의 이중 일반화 최대엔트로피 추정

이재준,전수영 한국자료분석학회 2015 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.17 No.3

Recently Lee, Cheon (2014) proposed the generalized maximum entropy estimator in the balanced panel regression model. However, the majority of many studies dealing with the panel regression model are considering the unbalanced data. In addition, these data are practically often ill-posed data with the restriction on the generative processes of data rather than complete data. Since the statistical inference without consideration of these situations makes the conclusion incorrect, the form of data should be investigated sufficiently. This paper proposes a dual generalized maximum entropy (DGME) estimator for panel regression models of ill-posed data with unbalanced one-way error components based on a dual maximum entropy form using the unconstrained dual Lagrange multiplier method. DGME was compared with MLE and MINQUE through the real data analysis of Harrison Rubinfeld. The real data analysis shows that the proposed DGME estimator is the most reliable and efficient estimator. 최근에 균형 패널회귀모형에서의 일반화 최대엔트로피 추정량이 Lee, Cheon(2014)에 의해 제안되었다. 하지만, 패널회귀모형을 다루는 대부분의 많은 연구들에서 사용되고 있는 자료는 대부분 불균형 자료를 고려하고 있다. 또한, 실제적으로 이러한 자료들은 완전한 자료라기보다는 자료의 생성과정에 제한이 주어지는 불완전한 상태(ill-posed)의 자료가 많다. 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적인 추론을 하게 되면 결론이 안정적이지 못하거나 잘못된 결론이 도출될 수 있으므로 자료의 형태를 충분히 고려해야 한다. 이에 본 연구는 불완전한 상태의 자료가 불균형 일원 오차성분을 가지는 패널회귀모형에서 Lee, Cheon(2014)이 제안한 추정방법을 확장하여, 제한조건이 없는 이중 라그랑지 배수 방법을 이용한 이중 최대엔트로피형식으로 부터 일반화 최대엔트로피 추정량을 제안한다. 본 연구에서 제안한 추정량의 효율성을 보기 위해 Harrison Rubinfeld의 실 자료 분석을 통하여 MLE와 MINQUE 등과 비교하였다. 실 자료 분석 결과, 이중 일반화 최대엔트로피 추정량이 가장 안정적이고 효율적인 추정량임을 보여주었다.

패널자료를 이용한 주택시장 분석

이준용(Jun-Yong Lee),손재영(Jae-Young Son) 건국대학교 부동산도시연구원 2010 Working Paper Series Vol.10 No.01

국내 주택시장분석을 위한 선행연구들은 연구의 목적에 따라 횡단면 분석방법들 및 시계열분석방법들 중 적절한 방법을 이용한 접근방식을 사용하였다. 주택시장의 이해를 높이는데 기여를 한 여러 연구성과들이 존재하지만 이러한 연구들이 주택시장의 모든 범위를 포괄하여 분석하고 있다고 보기 어렵다. 즉, 횡단면 분석과 시계열 분석의 특성상 서로간에 다루기 힘든 부분이 존재하는데, 이에 대한 해결방법으로 패널분석이 고려될 수 있다. 횡단면 자료(cross-sectional data)와 시계열 자료(time-series data)의 특성들을 혼합한 패널자료(panel data) 이용한 패널분석(panel analysis)방법으로의 접근은 보다 폭넓은 주택시장분석이 가능하다. 이러한 목적으로 주택시장의 패널자료를 구축하여 패널모형을 분석한 결과, 기존 주택시장에서 다루지 못한 영역을 다룰 수 있었다. 또한 분석결과, 지역하위시장의 특성을 유지한 상태로, 주택가격과 수요공급요인간의 관계를 명확히 할 수 있었으며, 부족한 주택시장의 정보를 최대한 가용하여 나타낸 결과로서 그 의의가 있다.

한림고령자패널: 노인의 삶의 질에 대한 종단 조사

김영범(Kim, Young Bum) 한림대학교 고령사회연구소 2013 한림고령사회연구 Vol.1 No.1

본 연구는 2003년 시작된 한림고령자패널의 설문, 표본 및 조사 방법 등을 설명하고, 그 주요 결과를 인구학적 변인을 중심 으로 살펴본 후 한림고령자패널의 조사 경험을 바탕으로 향후 패널조사에 대한 함의를 기술하는 것이 목적이다. 한림고령 자패널은 2003년 1차 조사 이후 2005년, 2007년, 그리고 2009년에 걸쳐 총 4차의 조사를 실시하였다. 본 패널조사의 표본은 45세 이상 장노년층으로 1차 조사 시 2,529명에서 시작하여 사망, 건강상태 악화, 조사 거부 등에 따라 2009년에는 1,155명 으로 축소되었다. 본 조사의 설문은 크게 인구사회적 배경, 건강, 심리, 사회복지, 그리고 사회관계 및 활동으로 나누어 구 성되었으며, 각 영역별로 전문가가 참여하여 설문을 구성하였다. 본 조사는 면접원과 응답자가 1대1로 대면한 상태에서 표 준화된 질문지를 통해 이루어졌다. 본 자료의 의의는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 최초의 노인 대상 패널자료로서 이후 노 인관련 패널조사를 확대하는 계기를 마련하였다. 둘째, 노인관련 패널 조사의 다양한 문제를 제기함으로써 이후 진행된 패 널조사를 위한 선행 연구의 역할을 담당하였다. 셋째, 패널자료를 활용하여 다양한 연구 성과를 발표함으로써 노인의 삶이 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지 이해하는데 기여하였다. The object of this study is to introduce the questionnaire, sample, and survey method of the Hallym Aging Panel Data (HAPA), and to show its important findings. The first survey for HAPA started in 2003 and was repeated in 2005, 2007, and 2009. The sample size of HAPA was 2,529 persons in 2003 and the age of the sample started from age 45. However, because of death and health problems of the respondents, the sample size shrank to 1,155 by 2009. The questionnaire consists of 5 domains including demographic background, psychology, heath, social welfare and activity, and support. There are three significant factors of HAPA. First, it is the first panel data for elderly in Korea. Second, as with previous research, it shows various problems and solutions facing panel data collection. Third, by analyzing HAPA, it contributes to understanding the various changes of elderly life.

노동력조사결과의 패널자료화 해외사례연구 : 패널가중치와 응답오차의 문제

이지연 통계청 2007 통계연구 Vol.12 No.1

Respondents to repeated cross-sectional surveys such as the Economically Active Population Survey are interviewed several times at the same interval. Link together the data on the same individuals across interviews would produce a rich source of panel data. However, there are two methodological problems which could lead the distorted longitudinal estimates in this panel data: biases arising from the selective attrition and biases arising from response error. The aim of the paper is to analyse the extent of methodological problems for making longitudinal data set by using Labor Force Surveys in U.S., UK, and Canada and to examine methodologies for estimating and compensating for the biasing effects of attrition and response errors. 이 연구의 목적은 경활을 종단자료로 활용할 때 발생하는 방법론적인 문제점(패널소실과 응답오차)을 파악하고 해결방안 모색을 위해 해외 사례들을 살펴보고 시사점을 도출하는데 있다. 먼저 미국의 CPS 사례를 통해 패널소실의 유형과 추정결과의 편향정도를, 패널무응답 보정을 위한 가중치설계는 영국 ONS 분기별 LFS 종단자료 구축과정을, 응답오차로 인한 편향 정도는 미국, 캐나다, 스웨덴, 영국의 사례를 통해 살펴보았다. 이상의 논의를 통해 얻어진 시사점은 패널무응답에 대한 보정절차 없이 경활자료를 패널로 구축할 경우, 특히 기간이 길어질수록 추정치의 편향 문제가 심각해질 것이라는 점이다. 앞으로 경활패널 구축시 패널무응답을 보정할 수 있는 다양한 방법들과 그 실제적인 효과가 분석되어야 할 것으로 보이며 응답오차로 인한 편향정도와 수준문제에 관해서도 경험적인 후속연구가 필요할 것으로 보인다.