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1[유통관리사 1급] 25년 1회차
소비자의 이질성 때문에 공간상호작용모델의 모수들이 공간적으로 차이나는 것을 의미하는 공간적 불안정성 (spatial non-stability)과 관련된 내용으로 보기 어려운 것은?
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상권분석 과정에서 MCI모델, MNL모델 등의 분석 모형을 활용할 때 발견될 수 있다.
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자동차를 소유하고 있는 사람들은 보다 먼거리에 있는 점포까지 쇼핑할 수 있고 자동차 소유비율이 낮은 지역 소비자들은 근거리에 위치한 점포를 이용할 가능 성이 높아지는 것이다.
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소비자의 이질성을 토대로 분석대상이 되는 공간을 나누어 분석하는 세분시장별 모델추정방법으로도 발생 가능성을 줄일 수 있다.
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공간적 불안정성이 커도 도출된 모형의 통계적 적합 도가 높은 경우에는 분석과정에서 오차가 발생할 가능 성이 낮다.
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어떤 지역의 중심에 위치한 거주자는 지역주변에 위치한 사람들보다 거리증감에 따른 효용감소효과의 모수 절대값이 작을 수 있다.
해설
"통계적 적합도가 높으면 오차 가능성이 낮다"는 설명은 공간적 불안정성의 개념과 무관하다. 공간적 불안정성이 존재해도 전체 표본을 합쳐서 추정하면 통계적 적합도는 높을 수 있지만, 이는 단순히 모형의 설명력 문제일 뿐 지역별 모수 차이(불안정성)가 해결되는 것은 아니다.
공간적 불안정성은 소비자 이질성으로 인해 공간상호작용모델의 모수가 지역별·집단별로 상이하게 나타나는 현상을 의미한다.
- MCI, MNL 모델 같은 전통적 상권분석 모형에서 이러한 불안정성이 발견될 수 있다는 올바른 설명이다.
- 자동차 소유 여부라는 소비자 특성 차이가 쇠핑거리 선택에 미치는 영향을 보여주는 대표적인 이질성 사례다.
- 세분시장별 모델추정(예: 자동차 소유 여부로 분리)으로 이질성을 통제하면 공간적 불안정성을 감소시킬 수 있다는 정확한 설명이다.
- 거주 위치에 따라 거리감수 모수의 절대값이 달라질 수 있다는 것으로, 이는 공간적 불안정성의 구체적 사례다.
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