목차 일부

Ⅰ. <B><FONT color ... #0000
   Ⅰ-1. 임의계수모형 ... 4
   Ⅰ-2. 표본선택성 모형 ... 8
   Ⅰ-3. 공간계량경제모형 ... 13
   시사쉼터 ... 17
Ⅱ. Random Coefficient Model
   Ⅱ-1. Random Coefficient Linear Model ... 22
      Ⅱ-1-1. 모...

더보기

목차 전체

Ⅰ. <B><FONT color ... #0000
   Ⅰ-1. 임의계수모형 ... 4
   Ⅰ-2. 표본선택성 모형 ... 8
   Ⅰ-3. 공간계량경제모형 ... 13
   시사쉼터 ... 17
Ⅱ. Random Coefficient Model
   Ⅱ-1. Random Coefficient Linear Model ... 22
      Ⅱ-1-1. 모형설명 ... 22
      Ⅱ-1-2. Random Coefficient Linear Model 해석 ... 33
      Ⅱ-1-3. SAS 프로그램의 예 ... 41
      Ⅱ-1-4. SAS결과의 예 ... 47
   Ⅱ-2. Random Coefficient Logit Model ... 55
      Ⅱ-2-1. 모형설명 ... 55
      Ⅱ-2-2. Random Coefficient Linear Model 해석 ... 58
      Ⅱ-2-3. SAS 프로그램의 예 ... 65
      Ⅱ-2-4. SAS결과의 예 ... 72
   시사쉼터 ... 81
Ⅲ. Sample Selection Models
   Ⅲ-1. Heckman Selection Model ... 86
      Ⅲ-1-1. 모형의 설명 ... 86
      Ⅲ-1-2. Maximum Likelihood Estimation(MLE) 모형 ... 90
      Ⅲ-1-3. Sample Selection 모형의 해석 ... 91
        가) 계수의 해석 ... 94
        나) 보정변인의 해석 ... 99
      Ⅲ-1-4. LIMDEP Program의 적용 ... 102
      Ⅲ-1-5. Sample Selection 모형의 결과 ... 106
   Ⅲ-2. Bivariate Probit Models with Sample Selection ... 110
      Ⅲ-2-1. 모형설명 ... 110
      Ⅲ-2-2. Bivariate Probit 모델의 해석 ... 113
        가) 연계함수에 대한 한계효과 ... 116
        나) 주어진 설명변수의 값에 대한 확률의 예측 ... 116
        다) 사건의 확률에 대한 한계효과 ... 118
      Ⅲ-2-3. LIMDEP프로그램의 예 ... 119
      Ⅲ-2-4. LIMDEP결과의 예 ... 126
   Ⅲ-3. Multinomial Logit with Selection Model ... 132
      Ⅲ-3-1. 모형설명 ... 132
      Ⅲ-3-2. MNL with Selection 모델의 해석 ... 135
        가) 연계함수에 대한 한계효과 ... 137
        나) 주어진 설명변수의 값에 대한 확률의 예측 ... 137
        다) 사건의 확률에 대한 한계효과 ... 139
        라) 보정변인의 해석 ... 141
      Ⅲ-3-3. LIMDEP프로그램의 예 ... 142
      Ⅲ-3-4. LIMDEP결과의 예 ... 150
   부록 ... 155
   시사쉼터 ... 167
Ⅳ. Spatial Econometrics
   Ⅳ-1. 모형의 배경 및 도입 ... 170
      가) Spatial Dependence와 Spatial Heterogeneity ... 171
      나) Spatial Weighted Matrix와 General Spatial Models ... 174
   Ⅳ-2. 모형설명 ... 180
      가) Spatial Autoregressive Models(SAR) ... 182
      나) Spatial Errors Models(SEM) ... 185
      나) General Spatial Models(SAC) ... 188
   Ⅳ-3. Spatial Econometrics의 활용 ... 191
   Ⅳ-4. MATLAB 프로그램의 활용 ... 196
      Ⅳ-4-1. MATLAB 소개 ... 197
        가) MATLAB이란 무엇인가? ... 197
        나) Main Window ... 199
        다) MATLAB 경로설정(Set Path) ... 200
        라) MATLAB의 변수와 수식의 종류 ... 202
        마) 행렬의 기본적 연산방법 ... 204
        바) MATLAB의 연산자 ... 207
      Ⅳ-4-2. Spatial Econometrics의 활용 ... 208
   Ⅳ-5. MATLAB 프로그램의 실행 결과 ... 221
   부록 ... 223
   시사쉼터 ... 234
Ⅴ. Locally Linear Spatial Models
   Ⅴ-1. 모형 배경 및 도입 ... 238
      가) 중심지 이론 ... 240
      나) Expansion Method ... 242
      다) WLS ... 245
   Ⅴ-2. 모형설명 ... 248
      가) X-Y 공간확장모형 ... 250
      나) 거리공간확장모형 ... 257
      다) DARP 모형 ... 261
      라) GWR 모형 ... 267
   Ⅴ-3. Locally Linear Spatial Models의 활용 ... 275
      가) 공간확장모형 ... 275
      나) DARP 모형 ... 284
      다) GWR 모형 ... 287
   Ⅴ-4. MATLAB 프로그램의 활용 ... 295
      가) 공간확장모형 ... 295
      나) DARP 모형 ... 303
      다) GWR 모형 ... 305
      라) Bandwidth 활용 ... 310
   Ⅴ-5. MATLAB 프로그램의 실행결과 ... 312
      가) 공간확장모형 ... 312
      나) DARP 모형 ... 318
      다) GWR 모형 ... 322
   시사쉼터 ... 325
Ⅵ. Spatial Econometrics with Limited Dependent Variables
   Ⅵ-1. 모형 배경 및 도입 ... 328
      가) Logit／Probit／Tobit Models ... 330
      나) Bayesian Approach ... 337
      다) Gibbs Sampler ... 342
   Ⅵ-2. 모형설명 ... 347
      가) Bayesian Spatial Econometrics ... 348
      나) Spatial Logit／Probit Model ... 358
      다) Spatial Tobit Model ... 365
   Ⅵ-3. 모형의 활용 ... 369
      가) Spatial Logit／Probit Model ... 370
      나) Spatial Tobit Model ... 374
   Ⅵ-4. MATLAB 프로그램의 활용 ... 372
      가) Bayesian Spatial Economterics ... 379
      나) Spatial Logit／Probit Model ... 382
      다) Spatial Tobit Model ... 387
      라) 기타 프로그램 활용 ... 397
   Ⅵ-5. MATLAB 프로그램의 실행결과 ... 400
      가) Bayesian Spatial Economterics ... 400
      나) Spatial Logit／Probit Model ... 403
      다) Spatial Tobit Model ... 405
      라) 기타 프로그램 활용 ... 409
   부록 ... 411
   시사쉼터 ... 420
참고문헌 ... 423
사항색인 ... 439
영문색인 ... 442

더보기 닫기