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학술논문

유종별 자동차 수요함수 추정

이용수 47

영문명
Estimation of Automobile Demand Function
발행기관
한국자료분석학회
저자명
제상영(Sang Young Jei)
간행물 정보
『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.18 No.6, 3145~3153쪽, 전체 9쪽
주제분류
자연과학 > 통계학
파일형태
PDF
발행일자
2016.12.30
4,000

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

본 연구는 기본적이고 중요한 유종별 자동차에 대한 수요함수를 추정하고, 소비자 지출 대비 소득탄력성을 시가변적, 즉 시간의 변화에 따른 소득탄력성의 변화를 추정하고자 한다. 즉, 시가변 회귀모형(time-varying regression model) 및 경험적 모드 분해법(empirical mode decomposition)을 이용하여 유종별 자동차에 대한 수요함수를 추정하고, 이와 함께 소비지출에 대한 소득 탄력성에 장기적 추세를 재추정하고자 한다. 이를 통해 시장구조의 개선 및 시장논리에 따른 가격경쟁을 촉진할 수 있는 중요한 정책수단을 제시하며, 현행 국내 수송용 석유제품시장 구조를 개선할 수 있는 방안을 연구함으로써 국내 석유제품 시장의 경제적 효율성을 고려하는 방안을 도출하고 그에 따른 시장 효율성 극대화 방안을 도출하고자 한다. 이러한 맥락에서 본 연구는 국내 수송용 석유 제품들 간의 상호관계를 규명함으로써 보다 효과적인 가격정책을 입안하기 위한 근거를 제시하고자 한다.

영문 초록

The purpose of this study is to estimate the demand function of important types of automobiles and to analyze the problem of income elasticity of consumption expenditure. Instead of estimating a fixed elasticity at every point through the existing linear model, we estimate the income elasticity of consumption expenditure over time. In other words, we estimate the demand function of automobiles by using time-varying regression model and empirical mode decomposition which estimates the long-run trend of income elasticity of consumption expenditure do. This study suggests important policy measures to improve market structure and price competition according to market logic and study the ways to improve the current petroleum product market structure of domestic transportation to improve the economic efficiency of domestic petroleum products market to maximize market efficiency. Thus this study aims to provide a basis for developing more effective pricing policies by identifying the interrelationships between petroleum products for domestic transportation.

목차

1. 서론
2. 자료 및 방법론
3. 결론
References

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제상영(Sang Young Jei). (2016).유종별 자동차 수요함수 추정. Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS), 18 (6), 3145-3153

MLA

제상영(Sang Young Jei). "유종별 자동차 수요함수 추정." Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS), 18.6(2016): 3145-3153

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