Estimating the CoVaR for Korean Banking Industry

The concept of CoVaR introduced by Adrian and Brunnermeier (2009) is a useful tool to measure the risk spillover effect. It can capture the risk contribution of each institution to overall systemic risk. While Adrian and Brunnermeier rely on the quantileⅠ. 서 론 Ⅱ. CoVaR 추정모형 　1. 분위수 회귀 추정 　2. 모수적 분포함수를 이용한 추정: 비조건부 모형 　3. 모수적 분포함수를 이용한 추정: GARCH 모형 Ⅲ. 추정 결과 Ⅳ. 맺음

A Study on Higher Education and Labor Market Transition of Young People

본 연구는 1차～11차 한국교육고용패널(KEEP) 원자료를 연결하여 교육-고용 이력 데이터를 구축하고 그 활용 방법을 제시하는 기술적 연구(technical study)이다. 구축한 이력 데이터에 있는 status_history 변수는 고등교육 진학여부, 재학 중인 학교 및 최종학력 이후 취업여부 정보가 모두 포함되어 있다. 또 다른 변수인 job_history 변수는 취업한 표본에 대해 일자리 형태 및 근무형태를 연결한 정보를 담고 있다. 이와 같은 교육-고용 이력 데이터를 이용하면 중ㆍ고등학생들의 대학졸업 후 노동시장 진출까지의 경로를 범주화하여 구분할 수 있는 장점이 있다. 또한 개별 연구자들이 이력 데이터에 포함된 변수와 자신의 관심 변수를 병합하여 연구용 데이터를 손쉽게 만들 수 있다. 교육-고용 데이터의 활용 방법을 예시적으로 보여주기 위해 고3 코호트와 중3 코호트의 노동시장 진출 이력을 탐색적 연구방법을 통해 비교 분석한다. KEEP 관련 연구자들을 위해 저자들이 구축한 이력 데이터를 활용하는 방법을 포함하는 Stata 코딩을 부록에서 제시한다.This study aims to construct and provide the education-employment history data using Korean Education & Employment Panel (KEEP)'s 1st-11th waves. Among the generated variables, "status-history" contains the higher education path, college/ university name, and current employment status after the final education. And, the job-history variable for employed persons includes job type along with working status. Using this data set, we can distinguish and categorize the labor market participation history of middle and high school students in the early waves. Through exploratory research methods, we can compare labor market participation and performance of the two cohorts (middle and high-school students). In the Appendix, we offer detailed STATA codes describing how to utilize this history data for other related researches

Development of heat exchanger network synthesis software using pinch technology

Maste

A Predictive Model for the Employment of College Graduates Using a Machine Learning Approach

본 연구는 머신러닝의 랜덤 포리스트 기법을 이용하여 대졸자의 취업 여부와 취업의 질을 예측하는 모형을 제시한다. 전통적 회귀분석에서는 설명변수의 외생성이나 오차항 분포에 대한 제약이 있지만 머신러닝 접근법은 이러한 제약에서 상대적으로 자유로운 편이다. 본 연구에서 사용한 예측인자에는 대졸자의 객관적 특성 변수뿐 아니라 취업관련 프로그램 참여 여부, 일자리 선택 시 고려사항, 감정빈도 변수 등 응답자가 주관적으로 평가하는 특성까지 포함되어 있다. 분석결과를 보면, 객관적 및 주관적 예측인자를 모두 사용하는 모형이 객관적 예측인자만 사용한 모형에 비해 취업여부와 취업의 질을 예측하는 모형 모두에서 예측성과가 더 우수한 것으로 나타났다. 랜덤 포리스트 기법을 사용하여 예측인자의 상대적 중요성을 파악한 결과, 취업여부 모형에서는 가구주 여부, 부모동거 여부와 같은 객관적 변수뿐 아니라 주관적 변수인 감정빈도 변수도 중요한 영향을 미쳤다. 취업의 질에 있어서도 학교유형이나 전공계열과 같은 객관적 변수는 물론 주관적 감정빈도 변수가 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다.This study presents a model to predict the employment status and the employment quality of college graduates using the random forest method of machine learning. In traditional regression analysis, there are some constraints on the problem of endogeneity and distribution of errors. However, the machine learning approach is relatively free from these constraints. The predictors used in this study include not only the objective characteristics of college graduates but also characteristics of respondents' subjective evaluation, including participation in employment programs, consideration of job selection, and emotional frequency. The estimation results show that the models using both objective and subjective predictors have better predictive performances than the model using only objective predictors in both the employment status and the employment quality models. As a result of analyzing the relative importance of predictors using the random forest method, not only the subjective variables such as householder status, parental cohabitation, and major, but also subjective variables, such as the emotional frequency, have an important effect on the employment status. This is also true of the model for predicting the quality of employment