목차
제1장 서론
1.1 금융계량경제학이란 무엇인가? ... 17
1.2 간단한 예 : 시기선택능력의 검증 ... 19
1.3 통계분석의 단계 ... 23
1.3.1 모형설정 ... 24
1.3.2 자료의 수집 ... 26
1.3.3 추정 ... 27
1.3.4 가설검증 ... 27
1.4 모형선택의 몇 가지 기준 ... 28
(1) 간결성(parsimony) ... 28
(2) 식별가능성(identifiability) ... 29
(3) 자료의 일관성(data coherency) ... 29
(4) 자료적합성(data admissibility) ... 30
(5) 이론과의 일관성(theoretical consistency) ... 30
(6) 예측력(predictive power) ... 30
(7) 포괄성(encompassing) ... 30
제2장 통계분석의 기본개념
2.1 확률변수 ... 35
2.1.1 확률변수의 의미 ... 35
2.1.2 확률변수의 기술적 척도 ... 38
2.2 자주 사용되는 확률분포 ... 46
2.2.1 정규분포 ... 46
2.2.2 카이제곱분포 ... 50
2.2.3 t분포 ... 54
2.2.4 F분포 ... 56
2.3 통계적 추정 ... 58
2.3.1 예시 ... 58
(1) 주사위 게임 ... 58
(2) 주식의 시장모형 ... 61
2.3.2 추정량의 특성 ... 63
(1) 불편성 ... 64
(2) 효율성 ... 65
(3) 일치성 ... 66
2.4 통계적 추정의 두 가지 방법 ... 68
2.4.1 최소제곱추정 ... 69
2.4.2 최우추정 ... 70
(1) 최우추정의 기초개념 ... 70
(2) 최우추정량의 특성 ... 76
2.5 가설검증 ... 78
2.5.1 검증절차 ... 78
2.5.2 t검증 ... 81
2.5.3 제약조건에 대한 세 가지 가설검증 방법 ... 82
(1) 우도비율 통계량 ... 84
(2) 왈드통계량 ... 86
(3) 라그랑쥬승수 통계량 ... 87
연습문제 ... 89
참고 A : 로그정규분포 ... 92
참고 B : ML 추정량의 정보행렬 ... 95
제3장 회귀분석 Ⅰ
3.1 선형회귀모형 ... 101
3.1.1 단순회귀모형의 OLS 추정 ... 103
3.1.2 OLS 추정치의 검증 ... 109
(1) 회귀계수의 검증 ... 109
(2) 적합도의 검증 ... 111
3.1.3 연구사례 ... 113
(1) Black, Jensen & Scholes(1972)의 CAPM 검증 ... 113
(2) 인플레이션의 예측변수로서의 단기이자율 : Fama(1975) ... 116
3.2 OLS : 다중회귀모형 ... 118
3.2.1 다중회귀모형의 추정 ... 118
(1) 모형의 행렬에 의한 표현 ... 118
(2) OLS 추정 ... 120
3.2.2 다중회귀모형의 검증 ... 121
(1) 회귀계수의 검증 ... 121
(2) 적합도 검증 ... 124
(3) 회귀계수에 대한 제약조건의 검증 ... 125
3.2.3 예측 ... 127
3.2.4 연구사례 ... 131
(1) CAPM의 검증 : Fama & MacBeth(1973) ... 131
(2) 다요인모형 : Chen, Roll & Ross(1986) ... 133
3.3 질적 선택모형 ... 137
3.3.1 2항 선택모형 ... 138
(1) 선형확률모형 ... 138
(2) 로짓모형과 프로빗모형 ... 140
3.4 다변량회귀모형 ... 144
3.4.1 모형의 설정 ... 144
(1) 방정식 시스템 ... 144
(2) SUR(seemingly unrelated regression) 모형 ... 147
3.4.2 방정식 시스템의 추정 ... 147
(1) 일반화 최소제곱(GLS) ... 147
(2) 최우추정 ... 150
3.4.3 CAPM의 다변량 검증 ... 151
연습문제 ... 157
제4장 회귀분석 Ⅱ
4.1 OLS 회귀분석의 문제점 ... 161
4.1.1 구조적 변동 ... 161
(1) 문제의 성격 ... 161
(2) Chow 단절점 검증 ... 163
(3) 더미변수의 이용 ... 164
4.1.2 다중공선형성 ... 166
4.1.3 잔차의 자기상관성 ... 168
4.1.4 잔차의 이분산성 ... 174
(1) 문제의 성격과 White 검증 ... 174
(2) 가중최소제곱과 이분산성 일치추정량 ... 176
4.1.5 일반화 최소제곱(GLS) ... 179
4.2 도구변수추정 ... 181
4.3 분포시차모형 ... 183
4.3.1 기본개념 ... 183
4.3.2 다항분포시차모형 ... 185
4.3.3 기하적 분포시차모형 ... 187
연습문제 ... 189
제5장 정상적 시계열모형
5.1 시계열모형의 기본개념 ... 193
5.1.1 시계열과정 ... 195
5.1.2 시계열의 표본통계량 ... 197
5.1.3 시차연산자와 차분 ... 201
(1) 시차연산자 ... 201
(2) 차분 ... 203
5.2 정상 시계열모형 ... 204
5.2.1 백색잡음과정 ... 204
5.2.2 자기회귀모형 ... 206
(1) AR(1)과정 ... 200
(2) AR(2)과정 ... 211
(3) AR(p)과정 ... 214
5.2.3 이동평균모형 ... 216
(1) MA(1)과정 ... 216
(2) MA(q)과정 ... 218
5.2.4 자기회귀이동평균모형 : ARMA(1,1)과 ARMA(p,q) ... 219
5.2.5 충격반응함수 ... 221
5.3 정상 시계열모형의 추정 ... 223
5.3.1 어떻게 ARMA(p,q)를 선택할 것인가? ... 223
(1) 간결성의 원칙 ... 224
(2) 정상성과 가역성 ... 225
(3) Akaike 기준(AIC)과 Schwarlz 기준(SBC) ... 226
5.3.2 추정방법 ... 227
(1) 최소제곱법 ... 228
(2) 최우추정법 ... 229
5.4 진단과 예측 ... 233
5.4.1 진단 ... 233
5.4.2 예측 ... 235
(1) AR(1)모형 ... 236
(2) MA(1)과 MA(2)모형 ... 238
(3) 정태적 예측과 동태적 예측 ... 239
5.5 독립변수 또는 계절성을 갖는 ARMA(p,q) ... 241
5.5.1 독립변수를 갖는 ARMA(p,q)모형 ... 241
5.5.2 계절성 ... 243
연습문제 ... 249
제6장 비정상 시계열모형
6.1 시간추세 vs 확률추세 ... 254
6.1.1 시간추세 ... 254
6.1.2 확률추세와 랜돔워크과정 ... 256
(1) 랜돔워크과정 ... 257
(2) ARIMA(p,d,q)과정 ... 262
6.1.3 적분된 시계열과정의 가성회귀문제 ... 264
6.2 추세의 제거 ... 267
6.2.1 디트렌딩 ... 267
6.2.2 차분 ... 268
6.2.3 디트렌딩과 차분 중 어느 것을 택할 것인가? ... 269
6.3 단위근검증 ... 273
(1) Augmented Dickey-Fuller(ADF)검증 ... 274
(2) Phillips-Perron검증 ... 278
연습문제 ... 279
제7장 다변량 시계열모형
7.1 교차상관분석 ... 284
7.2 그랜저 인과성검증 ... 286
7.3 벡터자기회귀(VAR)분석 ... 289
7.3.1 VAR의 기본개념 ... 289
7.3.2 VAR모형의 추정 식별 ... 291
(1) VAR모형의 추정 ... 291
(2) 구조형 모형의 식별 ... 294
7.3.3 충격반응함수와 분산분해 ... 295
(1) 충격반응함수 ... 295
(2) 분산분해 ... 298
7.4 공적분분석과 오차수정모형 ... 301
7.4.1 공적분분석의 기본개념 ... 301
(1) 동기 ... 301
(2) 공적분의 정의 ... 303
7.4.2 오차수정모형 ... 306
7.4.3 공적분검증 ... 310
(1) 공적분벡터를 알고 있을 때 ... 310
(2) Johansen검증 ... 311
(3) 공적분검증과 관련된 몇 가지 주의사항 ... 313
7.4.4 벡터오차수정모형의 해석 ... 317
7.4.5 피셔가설의 검증 : Mishikin(1992)의 연구 ... 318
연습문제 ... 322
제8장 시간가변 조건부변동성모형
8.1 배경 ... 327
8.2 ARCH와 GARCH모형 ... 330
8.2.1 ARCH모형 ... 331
(1) ARCH(1)모형의 형태 ... 331
(2) ARCH(1)모형의 특성 ... 334
(3) ARCH(q)모형으로의 확장 ... 334
8.2.2 ARCH형의 추정 ... 335
(1) 모형선택 ... 335
(2) 추정 ... 336
(3) 모형의 진단(diagnostic checking) ... 337
8.2.3 GARCH 모형 ... 338
(1) 모형 ... 338
(2) 적분된 GARCH모형 ... 340
8.2.4 ARCH-M과 GARCH-M모형 ... 342
8.3 뉴스충격에 대한 조건부변동성의 비대칭적 반응 ... 343
8.3.1 TARCH모형 ... 343
8.3.2 EGARCH모형 ... 345
8.3.3 EGARCH(2,1)모형의 검증 : Nelson(1991)의 연구 ... 346
8.4 조건부변동성모형의 확장 ... 348
(1) 꼬리가 두꺼운 확률분포 ... 348
(2) 다변량모형 ... 349
연습문제 ... 351
제9장 Value at Risk
9.1 VaR의 정의와 배경 ... 355
9.1.1 정의 ... 355
9.1.2 VaR의 배경 ... 358
(1) VaR의 역사적 배경 ... 358
(2) 1996년 바젤협약 ... 359
(3) VaR의 3가지 목적 ... 360
9.2 델타-노말 방법 ... 361
9.2.1 기본개념 ... 361
9.2.2 주식포트폴리오의 변동성과 VaR의 추정 ... 363
(1) 역사적 표준편차 ... 363
(2) 지수가중이동평균(EWMA) ... 364
(3) GARCH(1,1) ... 364
9.2.3 확정소득증권에 대한 델타-노말 방법 ... 368
9.2.4 파생상품을 위한 델타-노말 방법 ... 371
9.2.5 델타-노말 방법에 대한 두 가지 논평 ... 373
(1) VaR의 합산 ... 373
(2) 델타-노말 방법의 한계 ... 374
9.3 역사적 시뮬레이션 방법 ... 374
9.4 VaR의 타당성검증과 위기분석 ... 376
9.4.1 VaR의 타당성검증 ... 376
9.4.2 위기분석 ... 379
연습문제 ... 381
제10장 효율적 시장가설의 검증
10.1 효율적 시장가설 ... 385
10.2 랜돔워크 가설의 검증 ... 387
10.2.1 랜돔워크 가설의 정의 ... 387
10.2.2 랜돔워크 가설의 검증 ... 389
(1) 연의 검증 ... 389
(2) 분산비율 검증 ... 390
10.3 사건연구 ... 396
10.3.1 사건연구의 개요 ... 396
10.3.2 정상수익률의 측정 ... 398
(1) 사건연구의 시간흐름 ... 398
(2) 정상수익률을 계산하기 위한 모형의 추정 ... 399
10.3.3 비정상수익률의 측정 ... 400
(1) 비정상수익률의 측정과 유의성검증 ... 400
(2) 누적비정상수익률과 그것의 유의성검증 ... 404
10.3.4 비기대이익에 대한 사건연구 : Rendleman, Jones & Latan<?import namespace ... m ur
연습문제 ... 410
참고 C : Eviews 프로그램 ... 411
부록 ... 417
참고문헌 ... 427
찾아보기 ... 433
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