목차 일부
서론
1. 계량경제학이란? ... 1
2. 계량경제분석은 어떻게 ... 4
3. 계량분석의 주요 내용과 이 책의 구성 ... 6
제1편 계량경제분석에 필요한 기초통계이론
제1장 주요 통계분석과정
제1절 계량분석모형과 인과관계 ... 12
제2절 자료수집방법과 자료의 유형 ... 13
1. 표본추출법 ...
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목차 전체
서론
1. 계량경제학이란? ... 1
2. 계량경제분석은 어떻게 ... 4
3. 계량분석의 주요 내용과 이 책의 구성 ... 6
제1편 계량경제분석에 필요한 기초통계이론
제1장 주요 통계분석과정
제1절 계량분석모형과 인과관계 ... 12
제2절 자료수집방법과 자료의 유형 ... 13
1. 표본추출법 ... 13
2. 자료의 유형 ... 14
제3절 수집된 자료의 정리 및 요약 : 표본통계량의 작성 ... 15
1. 기술통계분석 ... 15
2. 추측통계분석 ... 28
제4절 표본통계량의 확률분포 ... 30
1. 주요 표본통계량들의 특성 Ⅰ : 평균과 분산 ... 31
2. 주요 표본통계량들의 특성 Ⅱ : 표본분포 ... 35
제5절 통계적 추론 Ⅰ : 단일표본 경우의 추정 및 검정 ... 46
1. 추정 ... 47
2. 검정 ... 54
제6절 통계적 추론 Ⅱ : 복수표본 경우의 추론 및 검정 ... 62
1. 복수표본 경우의 통계적 추론 ... 62
2. 다수표본 경우의 통계적 추론 : 분산분석(ANOVA) ... 71
보론
1. 바람직한 추정량의 특징 ... 81
2. 확률분포에 관한 기본정리 ... 89
연습문제 ... 91
연습문제 해답 ... 98
제2편 계량경제분석기초 : 고전적 선형회귀분석
제2장 단순선형회귀분석 Ⅰ : 모형의 설정과 추정
제1절 개요 : 회귀분석의 개념과 의의 ... 106
제2절 상관분석 ... 107
1. 상관계수의 개념과 의의 ... 107
2. 상관계수의 (구간)추정 및 검정 ... 114
제3절 회귀모형의 설정 ... 121
제4절 회귀모형의 추정 ... 127
1. 추정방법 : 최소자승법 ... 131
2. 최소자승추정량의 통계적 특성 ... 139
제5절 실증분석 예 ... 145
제6절 요약 ... 150
보론
1. 순위상관(rank correlation) ... 152
2. OLS가 BLUE가 되는 이유 ... 153
연습문제 ... 155
연습문제 해답 ... 160
제3장 단순선형회귀분석 Ⅱ : 모형의 평가와 예측
제1절 표본회귀선에 대한 평가 ... 164
1. 적합도 검정(goodness-of-fit-test) ... 165
2. 표본회귀선에 대한 통계적 유의성 검정 ... 171
제2절 상관분석과 회귀분석 ... 180
1. <?import namespace ... m ur
2. r과 R² ... 182
3. 상관계수와 회귀분석 ... 184
제3절 예측 ... 185
제4절 실증분석과정 안내 ... 190
1. 모형의 설정 ... 190
2. 자료 ... 192
3. 모형의 추정결과 검토 ... 194
4. 추정결과의 개선 및 활용 ... 195
제5절 실증분석 예 : 소비함수의 추정 ... 196
1. 모형의 설정 ... 196
2. 자료 ... 197
3. 추정결과와 평가 ... 198
제6절 요약 ... 202
보론
1. Ballentine 도표를 이용한 R²값의 의미 설명 ... 204
2. 개별예측과 평균예측 ... 205
연습문제 ... 207
연습문제 해답 ... 210
제4장 다중선형회귀분석
제1절 개요 ... 214
제2절 다중회귀분석의 의의 ... 214
제3절 다중회귀모형의 추정 ... 218
1. 다중회귀분석의 기본가정 ... 219
2. 최소자승법에 의한 다중회귀모형의 추정 ... 221
제4절 다중회귀모형에 관한 평가 ... 226
1. 적합도 검정 ... 226
2. 회귀계수에 대한 유의성 검정 ... 230
3. F 검정과 ANOVA ... 235
제5절 예측 ... 240
제6절 다중상관분석 ... 242
1. 편상관계수 ... 243
2. 다중상관계수(coefficient of multiple correlation) ... 246
제7절 실증분석과정 안내 ... 249
1. 일차적 평가기준과 활용법 ... 249
2. 추가적 평가기준(오차항의 탐색)과 대응방안 ... 251
제8절 실증분석 예 : 소비함수에 관한 분석 ... 254
제9절 요약 ... 256
보론
1. 회귀계수의 합이나 차에 대한 유의성 검정 ... 258
2. 회귀분석과 분산분석(ANOVA)의 비교 ... 259
연습문제 ... 264
연습문제 해답 ... 267
제3편 고전적 선형회귀분석의 한계성과 보완책
제5장 기본가정의 현실성 여부 문제와 다중공선성
제1절 가정 E[]＝0의 의미와 현실성 여부 ... 272
제2절 오차항이 정규분포를 따르는지의 여부 ... 273
1. x² 분포를 이용한 정규분포성 검정 ... 274
2. JB통계량을 이용한 정규분포성 검정 ... 276
제3절 E[<NOBR><m:math ? xmlns ... '"htt
제4절 n≥k+2란 가정의 충족성 여부 ... 278
제5절 가정 ρ(<NOBR><m:math ? xmlns ... '"htt
제6절 다중공선성이 추정에 미치는 직접적 효과 ... 281
제7절 다중공선성이 초래하는 문제점의 추가적 고려사항 ... 285
제8절 다중공선성의 심각성 여부 판정방안 ... 287
1. 상관계수활용법 ... 287
2. 행렬식 │X│의 활용법 ... 287
3. Farrar & Glauber 판정법 ... 288
4. Frisch의 탐색법 ... 289
5. Klein의 실용적 판정기준 ... 290
6. 기타 판정방안 ... 290
제9절 다중공선성에 대한 대응책 ... 291
1. 다중공선성 유발변수의 탐색 및 제거 ... 291
2. 별도 추정방안의 활용 ... 293
3. 자료의 보완 및 변형 ... 299
4. 기타 대응상의 유의사항 ... 300
제10절 실증분석 예 ... 301
1. 소비함수 ... 301
2. 통화량과 물가 ... 303
3. 통화량과 물가에 관한 모형 재추정Ⅰ(능형회귀 분석) ... 307
4. 통화량과 물가모형 재추정Ⅱ(주성분 분석) ... 308
제11절 요약 ... 310
보론
1. 조건지수(Condition Number of a Square Matrix) ... 312
연습문제 ... 313
연습문제 해답 ... 315
제6장 이분산
제1절 이분산 현상이란? ... 318
제2절 OLS 적용시 예상되는 문제점 ... 320
제3절 문제점의 심각성 여부 판정방안 ... 323
1. 도표를 이용하는 직관적 방법 ... 323
2. 함수유형을 이용하는 방법 ... 325
3. 오차항분산 크기의 차이를 이용하는 방법 ... 327
4. 비모수적 검정법 ... 329
제4절 이분산 현상에 대한 새로운 접근방안 : 이분산 현상에 강한 표준오차 활용법 ... 330
제5절 이분산 검정문제 재론 ... 333
제6절 대응책 ... 336
제7절 실증분석 예 ... 338
1. 이분산 현상 판정법 ... 341
2. 이분산의 해소방안 : 가중최소자승법(WLS) ... 344
3. 이분산 문제에 대한 새로운 추정방법 예 ... 345
제8절 요약 ... 347
보론
1. WLS 추정량의 도출과정 ... 349
2. WLS란 GlS가 BLUE가 되는 사유 ... 350
3. 이분산과 회귀계수(<NOBR><m:math ? xmlns ... '"htt
4. 대표본에서의 추정 및 검정 ... 354
연습문제 ... 361
연습문제 해답 ... 363
제7장 자기상관(autocorrelation)
제1절 자기상관이란? ... 366
제2절 OLS 활용시 예상되는 문제점 ... 369
제3절 문제점의 심각성 여부 판정방안 ... 374
1. 도표를 이용하는 직관적 방법 ... 374
2. Durbin-Watson 검정 ... 376
3. Durbin-Watson 검정법의 보완책 ... 379
4. 비모수적 검정법 : Geary 검정 ... 382
제4절 대응책 ... 383
1. OLS 절차 이용방법 ... 385
2. Durbin의 추정방법 ... 385
3. Prais-Winston 추정방법 ... 386
4. Cochrane-Orcutt 방법 ... 388
5. 기타 방법 ... 389
제5절 자기상관에 관한 새로운 접근방안 ... 391
1. 강ㆍ자기상관 표준오차 활용법(serial correlation-robust inference after OLS) ... 391
2. 이분산과 자기상관현상이 동시에 존재할 경우 대응방안 ... 394
3. 고차 자기상관 ... 395
제6절 실증분석 예 : 투자승수 ... 396
제7절 요약 ... 400
보론
1. 자기상관과 R²값의 관계 ... 403
연습문제 ... 405
연습문제 해답 ... 407
제8장 설정된 모형의 적절성 문제
제1절 개요 ... 412
제2절 설정오류의 내용과 원인 ... 413
제3절 설정오류가 초래하는 문제점 ... 415
1. 적절한 설명변수가 모형에서 제외된 경우 ... 415
2. 부적절한 설명변수가 모형에 포함된 경우 ... 418
3. 기타 경우 ... 421
제4절 설정오류의 탐색방법 ... 421
1. 부적절한 설명변수의 포함 여부 판정법 ... 422
2. 적절한 변수의 제외 여부 및 함수형태의 적정성 판정법 ... 423
제5절 대응책 Ⅰ : 과오설정오류(mis-specification error)와 대응방안 ... 426
1. Leamer의 접근법 ... 427
2. Hendry 접근법 ... 427
3. 기타 접근법 ... 431
4. Phillips 곡선 추정과 단계적 추정법(stepwise regression) ... 432
제6절 대응책 Ⅱ : 부적절한 함수형태와 대응방안 ... 435
1. 설명변수가 비선형인 모형 ... 436
2. 회귀계수가 비선형인 모형 : 선형화가 가능한 경우 ... 437
3. 회귀계수에 대한 비선형성이 해소되지 못하는 모형 ... 441
4. 특수 모형 ... 445
5. 비선형 모형의 종합(요약) ... 446
제7절 실증분석 예 ... 448
1. 비용함수의 추정 ... 448
2. 생산함수의 추정 ... 454
제8절 요약 및 결론 ... 456
보론
1. 추가된 설명변수의 기여도 판정을 위한 F 검정방법 ... 459
2. 추가도입한 관측자료가 미치는 효과분석 ... 459
3. 제한조건부 최소자승법(restricted least squares)에 의한 회귀분석 ... 460
연습문제 ... 462
연습문제 해답 ... 467
제9장 자료의 제유형과 활용상의 문제
제1절 개요 ... 470
제2절 측정오차와 변수오차 ... 470
제3절 변수오차의 유형과 추정상의 문제점 ... 472
1. 종속변수만의 측정오차 ... 473
2. 설명변수만의 측정오차 ... 474
3. 설명변수와 종속변수 모두에 측정오차가 발생한 경우 ... 474
4. 설명변수가 둘 이상인 경우와 측정오차 ... 476
제4절 변수오차현상의 탐색 및 대응방법 : Hausmann 검정법 ... 476
제5절 변수오차에 대한 대응방안 ... 479
1. 역최소자승법(reverse regression) ... 479
2. 수단변수추정법 ... 480
3. 기타 방법 ... 485
4. 실증분석 예 : 항상소득가설 ... 485
제6절 자료가 그룹화되어 있는 경우 ... 488
1. 단일기준에 의해 분류된 집단자료 ... 488
2. 복수기준에 의해 분류된 집단자료 ... 491
3. 실증분석 예 : 그룹화된 자료 ... 493
제7절 일부 측정치가 빠져 있는 경우 ... 495
1. 측정치가 불완전한 시기를 제외하는 방법 ... 495
2. 사전적 정보의 활용 ... 495
3. 평균값의 활용 ... 496
4. 시간변수활용법 ... 496
5. 최우법의 활용 ... 497
6. 수단변수활용법 ... 497
7. 실증분석 예 : 일부 자료가 빠져 있는 경우 ... 499
제8절 자료가 불충분한 경우 : 시계열자료와 횡단면자료의 결합사용문제 ... 500
1. 결합된 자료활용시 추정모형 ... 501
2. 공분산모형(covariance model) ... 502
3. 복합오차모형(error components model) ... 504
4. 이분산과 계열상관이 복합적으로 나타나는 모형 ... 506
5. 실증분석 예 : 독점기업의 효율성 분석 ... 509
제9절 패널자료 활용법 ... 510
1. 고정효과 모형 ... 511
2. 확률효과 모형 ... 513
3. SUR 모형 ... 515
4. 확률적 계수 모형 ... 515
제10절 요약 ... 516
연습문제 ... 518
연습문제 해답 ... 519
제10장 회귀모형의 제유형
제1절 설명변수가 가변수일 경우 ... 522
1. 설명변수가 가변수 하나뿐인 경우 ... 523
2. 설명변수가 2개(이상)의 가변수뿐일 경우 ... 526
3. 설명변수가 수량변수와 가변수로 구성될 경우 ... 529
4. 예제 ... 531
5. 가변수 문제의 요약 ... 536
제2절 종속변수가 제한된 값만을 취하는 경우 ... 536
1. 선형확률모형(LPM; linear probability model) ... 537
2. 로지트모형(logit model) ... 542
3. 프로비트모형(probit model) ... 546
4. 다지선다형모형(multiple choice model) ... 551
5. 제한적 종속변수모형(limited dependent variable model) ... 553
제3절 제한조건부모형(model with restricted coefficients) ... 554
1. 단순제한조건(fixed-value restrictions : 단일치 제한조건) ... 554
2. 복합제한조건(inequality constraints : 범위적 제한조건) ... 556
3. 선형제한조건(linear restrictions) ... 559
4. 비선형제한조건(nonlinear restrictions) ... 561
제4절 시차분포모형(distributed-lag model) ... 563
1. 유한시차분포모형 ... 564
2. 무한시차분포모형 ... 569
3. 시차분포모형의 추정문제 ... 576
제5절 가변계수모형(models with varying coefficient) ... 577
1. 체계적 변동계수모형 ... 578
2. 전환회귀모형(switching regression model) ... 579
3. 선형호함수모형(linear spline function model or piecewise regression model) ... 580
4. 연속적 변동계수모형 ... 581
제6절 실증분석 예 : 인과관계 검정(Granger's test of causality) ... 582
제7절 요약 ... 583
연습문제 ... 586
연습문제 해답 ... 591
제4편 연립방정식체계와 의태분석
제11장 연립방정식모형의 특징과 식별문제
제1절 연립방정식모형의 특성 ... 596
제2절 연립방정식모형의 유형 ... 598
1. 구조방정식모형 ... 599
2. 유도방정식 체계 ... 601
제3절 식별문제 ... 602
1. 수요ㆍ공급모형에서 본 식별문제의 함의 ... 603
2. 식별에 관한 필요충분조건 ... 612
3. 기타 식별방안 ... 618
제4절 실증분석 예 : 국민소득결정모형 ... 620
제5절 요약 ... 623
보론
1. 행렬식으로 본 식별에 관한 차수조건 및 계수조건 ... 625
연습문제 ... 631
연습문제 해답 ... 632
제12장 연립방정식모형의 추정
제1절 OLS 적용시 초래되는 문제점 ... 636
제2절 단일방정식추정방법 ... 639
1. 간접최소자승법(ILS) ... 640
2. 수단변수추정방법 ... 642
3. 이단계최소자승법(2SLS) ... 649
4. 기타 단일방정식추정방법 ... 656
제3절 전체방정식 체계 추정방법 ... 659
1. 3단계최소자승법(3SLS) ... 659
2. 완전정보최우법(FIML) ... 661
제4절 제추정방법의 비교 ... 661
제5절 연립방정식 추정에 대한 새로운 접근법 ... 664
1. 설명변수가 하나인 경우 ... 665
2. 다중회귀 또는 연립방정식 경우 ... 666
3. Ⅳ의 정당성 ... 667
4. 과도식별판정법(overidentifying restrictions test) ... 669
5. 정당한 Ⅳ 창출법 ... 670
제6절 실증분석 예 ... 670
제7절 요약 ... 674
보론
1. 행렬식으로 본 주요 연립방정식추정방법 ... 676
2. 최소분산비율추정법(LVR; least variance ratio) ... 680
3. 소표본 추론 : 반복표본추출법 ... 681
4. 연립성 검정과 외생성 검정 ... 687
연습문제 ... 690
연습문제 해답 ... 692
제13장 연립방정식모형의 동태적 분석 : 의태분석
제1절 의태분석이란? ... 694
제2절 의태분석의 기본과정 ... 696
1. 연립방정식모형의 설정과 검정 ... 696
2. 의태분석모형의 평가 ... 697
제3절 의태분석모형과 동태분석 ... 701
1. 의태모형의 안정성 ... 702
2. 승수효과와 탄력성분석 ... 708
제4절 의태모형의 조정 ... 709
제5절 실증분석 예 ... 710
1. 사후적 의태분석과 동태적 안정성 ... 710
2. 경제정책 의태분석 ... 713
3. (사후적)미래예측(ex-post forecasting) ... 716
4. 구조조정 및 계수조정 ... 719
제6절 요약 ... 722
연습문제 ... 724
연습문제 해답 ... 725
제5편 시계열분석과 경제예측
제14장 시계열분석기초 : Box-Jenkins 방법
제1절 개요 ... 732
제2절 ACF와 PACF를 이용한 자료의 검색 ... 733
1. 자기상관함수(ACF : autocorrelation function) ... 734
2. 백색소음모형(white noise model) ... 735
3. ACF의 표본분포를 이용한 백색소음 검정 ... 736
4. Portmanteau 검정 ... 737
5. 편자기상관함수(PACF : partial autocorrelation coefficient) ... 738
6. 계절변동성의 확인과 대응 ... 740
제3절 시계열의 안정성 검정(examination of stationarity) ... 741
1. 불안정성의 제거(removal of non-stationarity) ... 743
2. 불안정성과 계절변동의 동시적 제거 ... 745
3. 안정성 검정(test for stationarity) ... 747
제4절 주요 ARIMA 모형 ... 750
1. AR(1) 모형 ... 752
2. MA(1) 모형 ... 752
3. 고차자기회귀모형 : AR(p) ... 753
4. 고차 이동평균모형 : MA(q) ... 756
5. ARMA 모형과 ARIMA 모형 ... 758
6. ARIMA 모형과 계절변동 ... 760
제5절 모형의 식별(model identification) ... 760
제6절 모형의 추정 ... 768
1. 추정방법 ... 768
2. 추정 결과의 선정(추정 모형의 재식별) ... 769
제7절 진단(diagnostic checking) ... 771
제8절 예측 ... 772
1. 주요 ARIMA 모형에 의한 예측의 특성 ... 772
2. 차분이 예측에 미치는 영향 ... 781
3. 시계열 분해시 ARIMA 모형의 활용 ... 783
보론
1. 안정성과 가역성 ... 787
2. ACF와 PACF를 이용한 식별법 ... 790
3. 추정상의 참고사항 ... 792
4. 추정 및 진단, 그리고 예측상의 참고사항 ... 793
연습문제 ... 794
연습문제 해답 ... 797
제15장 고급 시계열 예측모형 Ⅰ
제1절 ARIMA 오차항을 갖는 회귀분석모형 ... 803
1. 추정모형의 탐색 ... 803
2. 예측 ... 806
제2절 ARIMA 오차항을 갖는 동태적 회귀분석 모형 ... 807
1. 시차분포모형과 동태적 회귀모형 ... 807
2. Koyck의 함수전환 ... 808
3. 모형의 식별과 추정 ... 809
4. 예측 ... 811
제3절 ARIMA 오차항을 갖는 충격모형 분석(intervention analysis with ARIMA errors) ... 816
1. 계단형 충격모형(step-based intervention) ... 817
2. 맥박형 충격모형(pulse-based intervention) ... 818
제4절 다변량 자기회귀모형(multivariate autoregressive models : VAR) ... 819
1. VAR 모형의 등장 배경 ... 819
2. VAR 모형의 의의와 특성 ... 821
3. 추정 ... 824
4. 예측 ... 825
5. 충격반응함수와 촐레스키의 행렬 분해 ... 825
제5절 구조형 벡터자기회귀모형(SVAR : structural VAR model) ... 834
연습문제 ... 845
연습문제 해답 ... 845
제16장 고급 시계열 예측모형 Ⅱ
1. 군집적 변동성과 ARCH 및 GARCH 모형에 의한 예측 ... 848
2. 추세변동과 불안정적 시계열, 그리고 오차수정모형에 의한 예측 ... 859
연습문제 ... 896
부록
A. 회귀분석에 필요한 행렬대수
제1절 행렬(matrix) ... 900
1. 행렬의 정의 ... 900
2. 행렬의 유형 ... 900
3. 행렬의 연산(operation) ... 903
4. 행렬연산의 여러 가지 간편셈 법칙 ... 903
제2절 행렬식(determinant) ... 907
1. 행렬식의 정의 ... 907
2. 행렬식의 간편셈 법칙 ... 910
3. 행렬(식)의 기하학적 설명 ... 912
제3절 연립방정식과 행렬(식) ... 914
1. 연립방정식의 해를 구하는 기본적인 방법 ... 914
2. 계수(rank) ... 915
제4절 행렬식의 기타 응용 ... 918
1. 특성근과 특성벡터(대칭행렬 경우만 해당) ... 918
2. 직교행렬과 대각화(orthogonal matrices and diagonalization) ... 920
3. 대각화와 이차형식 ... 923
4. 행렬(식)의 미분 ... 926
제5절 행렬(식)을 이용한 회귀분석의 기초내용 ... 927
1. 일반적인 다중선형회귀모형 ... 927
2. 기본가정 ... 928
3. 통상최소자승법(OLS; ordinary least squares)에 의한 추정 ... 928
4. OLS 추정량의 특성 ... 929
5. 검정 ... 933
6. 예측 ... 934
B. RATS 사용안내
1. RATS 사용방법 기초 ... 936
2. RATS 작업구조 ... 941
3. 주요 계량분석방안 ... 946
부표
A. 누적표준정규분포표 ... 1009
B. t분포의 임계치() ... 1010
C. x²분포의 임계치() ... 1011
D. F분포의 임계치 ... 1012
E. <m:math ? xmlns ... '"htt
F. 스피어만의 순위상관계수의 <m:math ? xmlns ... '"htt
G. Durbin-Watson 통계량 ... 1022
H.
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