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지리적 근접성은 정말 중요한가? 앙상블 머신러닝을 통한 산업 유사성의 중요성 분석
초록
영어
The authors investigate the role of industrial similarity and geographic proximity in predicting spending on veterinary care. Using machine learning, they find that industrial similarity plays a more substantial role than geographic proximity. Specifically, comparing feature importance reveals that industrial similarity is roughly five times as important as geographic proximity. Further, this study also investigates the importance of spender demographic information and resident demographic information in prediction performance. The result shows that spender demographic information is more important than resident demographic information in general. However, from a macro perspective, resident demographic information also holds importance.
한국어
본 연구는 산업 유사성과 지리적 근접성이 동물병원 지출을 예측하는데 어떤 역할을 하는지 검증하였다. 구체 적으로, 저자들은 머신러닝을 사용하여 산업 유사성이 지리적 근접성보다 더 중요한 역할을 한다는 것을 발견했 다. 특성 중요도를 비교하면 산업 유사성이 지리적 근접성보다 약 5배 정도 더 중요한 것으로 나타났다. 더불어, 본 연구는 지출자의 인구 특성 정보와 거주자의 인구 특성 정보의 중요성도 비교하였다. 그 결과, 일반적으로 지출 자의 인구 특성 정보가 거주자의 인구 특성 정보보다 더 중요하다는 것도 확인하였다. 한편, 거시적인 관점에서 거주자의 인구 특성 정보도 중요성을 지니는 것으로 나타났다.
목차
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. BACKGROUND LITERATURE
2.1 Geographic Proximity
2.2 Regional Similarity
2.3 Importance of Demographic Information on Consumer Behavior
2.4 Summary
Ⅲ. DATA
3.1 Spending on Veterinary Care
3.2 Industrial Characteristics
3.3 Resident Demographic Information
3.4 Regional Market Characteristics
Ⅳ. MEASURES AND MODELS
4.1 Measures of Geographic Proximity
4.2 Measures of Industrial Similarity
4.3 Model-Free Evidence
4.4 Machine Learning for Predictions
Ⅴ. MODEL RESULTS
5.1 Model Fits
5.2 The Role of Industrial Similarity versus Geographic Proximity
5.3 The Importance of Spender Demographic Information versus Resident Demographic Information
Ⅵ. DISCUSSION AND CONCLUSION
6.1 Main Findings
6.2 Contribution and Implication
6.3 Limitations and Further Research
REFERENCES
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