빈곤층 분류와 예측모형개발 : 2000년 가구소비실태조사자료를 중심으로 = (The) classification and prediction for the poor|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

기존의 빈곤규모추정에서 사용된 소득이 아닌, 다른 변수를 이용하여 빈곤가구를 분류, 예측할 수 있는 모형을 세우는 것이 본 논문의 목적이다. 이는 가계생활의 패턴이 다양화됨에 따라 소득만으로는 가계의 경제력을 판단할 수 없어졌기 때문이다.
분류, 예측에 사용된 통계모형은 의사결정나무, 로지스틱 회귀모형, 혼합 나무-로짓 모형이다. 본 논문의 주목적이 소득 이외의 빈곤가구와 비빈곤가구를 설명해 줄 수 있는 변수찾기에 있으므로 세 모형처럼 해석가능한 모형을 선택하였다.
6인 가구를 제외한 1∼5인 가구에서 가장 설명력 있는 변수로 연간가계지출이 선택되었다. 공통적으로 가구주의 직업이나 나이, 그리고 지출관련 항목들이 분류, 예측에 중요한 변수로 나왔다. 이들 변수를 조합하여 분류규칙을 세운 결과, 빈곤가구에 비해 비빈곤가구를 분류한 확률이 크게 나왔다.
결론적으로, 분석 전 빈곤가구가 다양화되었다는 예상한 것과는 달리, 아직까지 우리나라 빈곤가구의 특징은 소득이나 지출 등 단지 적은 개수의 변수들로도 충분히 비빈곤가구와 구분지을 수 있다는 것을 알 수 있다.

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기존의 빈곤규모추정에서 사용된 소득이 아닌, 다른 변수를 이용하여 빈곤가구를 분류, 예측할 수 있는 모형을 세우는 것이 본 논문의 목적이다. 이는 가계생활의 패턴이 다양화됨에 따라 ...

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The aim of this thesis is to develop models for classifying and predicting the poor households. In this study, the variable, household income is intentionally excluded in order to find out other important variables for the poverty model.
Three models, i.e, Decision Tree, Logistic Regression and Hybrid Tree-Logit Model, were used to classify and predict the poor household. The yearly expenditure of household turned out to be the most significant variable in the group of one to five person households except the group of six person household. In addition, occupation and age of household head are significant variables as well as expenditure. The classification rules combined by these variables can explain and predict the non-poor households better than the poor households.
Contrary to expectation that the characteristics of poor household are varied, they turned out to be explained by only a few variables: income, expenditure, etc.

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목차 (Table of Contents)

차례
표 차례 = iii
국문요약 = iv
제1장 서론 = 1
1.1 연구배경 = 1

차례
표 차례 = iii
국문요약 = iv
제1장 서론 = 1
1.1 연구배경 = 1
1.2 연구목적 = 2
제2장 이론적 배경 = 3
2.1 소비함수이론 = 3
2.2 빈곤측정이론 = 4
제3장 분류와 예측에 사용된 통계적 방법 = 5
3.1 의사결정나무 (decision tree) = 5
3.1.1 분리기준 (splitting rules) = 6
3.1.1.1 불순도 함수의 조건 = 6
3.1.1.2 불순도 함수의 종류 = 9
3.1.2 정지규칙(stopping rule) = 10
3.1.3 가지치기(pruning) = 11
3.2 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis) = 12
3.2.1 로지스틱 회귀모형 = 12
3.2.2 로지스틱 회귀계수의 추정과 검정 = 13
3.3 혼합 나무-로짓 모형(hybrid tree-logit model) = 15
제4장 모형평가 = 17
4.1 분류율 비교 = 17
4.2 데이터 분할에 의한 비교 = 19
제5장 실증연구 = 20
5.1 분석자료 = 20
5.2 분석계획 = 21
5.2.1 변수선택방법 = 21
5.2.2 모형구축 및 평가 = 23
5.3 분석결과 = 23
5.3.1 1인 가구 = 25
5.3.2 2인 가구 = 28
5.3.3 3인 가구 = 30
5.3.4 4∼6인 가구 = 32
제6장 결론 = 36
참고문헌 = 37
ABSTRACT = 39

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