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공간계량모형응용

공간계량모형응용 (62회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
이성우, 저 윤성도, 저 박지영, 저 민성희, 저
서명 / 저자사항
공간계량모형응용 / 이성우 [외]
발행사항
서울 :   博英社,   2006  
형태사항
ix, 447 p. : 삽화, 도표 ; 25 cm
ISBN
8971894547
일반주기
부록: 윈도우 LIMDEP 7.0 사용하기, Spatial Dependence의 검정 계산법, Gibbs Sampler의 Convergency Issue  
공저자: 윤성도, 박지영, 민성희  
서지주기
참고문헌(p. 423-437)과 색인수록
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700 1 ▼a 윤성도, ▼e▼0 AUTH(211009)25026
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945 ▼a KINS

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 330.015195 2006a 등록번호 111389242 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 330.015195 2006a 등록번호 111786538 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 세종학술정보원/사회과학실/ 청구기호 330.015195 2006a 등록번호 151255662 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 330.015195 2006a 등록번호 111389242 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 세종학술정보원/사회과학실/ 청구기호 330.015195 2006a 등록번호 151255662 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M

컨텐츠정보

책소개

이 책은 내용적으로는 박영사에서 출간한 이성우 외(2005)의 <로짓-프라빗 모형 응용>과는 독립적인 성격을 가지고 있다. <로짓-프라빗 모형 응용>이 다양한 로짓-프라빗 모형들 중 비교적 기초적 수준의 지식을 담고 있다면, 이 책은 조금 더 고급계량모형에 대한 응용을 다루고 있다. 하지만 <로짓-프라빗 모형 응용>과 마찬가지로 이 책은 실제 자료를 가지고 어떻게 응용될 수 있는가에 주안점을 두고 있다. 따라서 <로짓-프라빗 모형 응용>을 이해할 수 있는 독자라면 본 저서에서 설명하는 고급계량모형도 충분히 접근할 수 있으리라 생각한다.

이 책의 제목은 <공간계량모형응용>이지만 일반적으로 알려진 공간계량경제모형(Spatial Econometrics Model)의 범위를 크게 넘어선다. 이 책에서 설명하는 계량모형들은 크게 3가지로 분류된다.

첫째는 주로 미시자료(micro data)와 거시 또는 집계자료(macro/aggregated data)가 혼재되어 있을 경우 유용하게 사용될 수 있는 방법이다. 이 모형의 명칭은 학문 분야별로 매우 다양한데 임의계수모형(random coefficient model), 다중모형(multi-level model), 혼합모형(mixed model) 또는 위계모형(hierarchical model)이 보편적으로 불리고 있는 명칭이다. 이 모형은 본 저서의 제II장에서 다루고 있으며 종속변인이 선형(linear)일 경우와 이항(binary choice)일 경우를 설명하고 있다.

둘째는 분석의 대상인 표본 내부에 특정한 집단간 선택적 차별성이 존재하는 경우로 본 저서의 제III장에서 다루고 있다. 본 저서에서는 Heckman의 Probit-OLS 초기 모형과 연속적 선택에 따른 표본의 선택성을 제어할 수 있는 Bivariate Probit, 그리고 다중선택에 따른 선택성을 보정하는 MNL with Selectivity 모형을 소개하고 있다.

셋째는 공간계량경제모형(spatial econometrics models)에 대한 내용을 담고 있다. 이 모형은 특히 횡단면자료를 이용하는 모형의 추정과 검증을 다루거나 공간적 종속성의 문제를 다루기 위한 계량경제모형을 구성할 때 매우 효율적인 모형들이다. 여기에서는 특히 상대적으로 그 활용도가 낮은 종속변인이 이산(discrete)한 경우에 응용될 수 있는 공간계량경제모형에 대한 설명을 상세히 다루고 있다. 이 모형은 다양한 사회지표는 물론, 특히 국가 정책적 측면에서 수 없이 많이 응용될 수 있는 지표가 존재하고 있음에도 불구하고 그 활용도가 낮은 편이다. 이 모형은 향후 다양한 국책사업 채택에 대한 분석에서 매우 긴요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.


정보제공 : Aladin

저자소개

이성우(지은이)

1992, 중앙대학교 지역개발학과 및 동 대학원 지역사회개발학과 졸업, 경제학석사 1997, 미국 남가주대학교(USC), 정책, 계획 및 개발 대학원(SPPD) 졸업, 계획학박사 1998, 미국 미네소타대학교, 험프리공공정책대학원 책임연구원(Post-Doc) 1996, 미국 연방정부 주택및도시개발부(HUD) 제3회 박사학위논문지원 장학생 1997, 미국 서부지역학회, 최우수논문상(The 11th Charles M. Tiebout Prize) 1998, 미국 남가주대학교, 정책, 계획 및 개발 대학원, 최우수박사논문상(Dyckman Award) 2002, 서울대학교, 우수신진교수상 2004, 한국농촌계획학회, 우수논문상 2004, 중앙인사위원회, 행정고등고시(행정-공안직) 2차시험 선정위원 2005, 미국 국무부(Department of State), Fulbright 초빙교수 현 서울대학교 농경제사회학부 지역사회개발전공 부교수(seonglee@snu.ac.kr)

정보제공 : Aladin

목차


목차
Ⅰ. 공간계량모형응용의 구성
 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


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