상세정보

제1장 기초 통계학 
1.1 통계자료 종류 
1.2 기초 통계적 개념 
1.3 확률변수와 확률분포 
1.4 통계적 판단 
1.5 회귀분석 기본 모형과 로그변환 
1.6 출력물 해석 
1.7 평균변화율 도출방법 

제2장 단순회귀분석(Simple Regression Analysis) 
2.1 기본모형 
2.2 추정방법 
2.3 추정량 특징 
2.4 출력물 해석 
2.5 바람직한 추정량을 도출하는 방법 

횡단면자료 표본조사 실습 

제3장 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis) 
3.1 기본모형 
3.2 추정방법 
3.3 추정량 특징 
3.4 출력물 해석 
3.5 비선형 추정함수 

제4장 DUMMY 변수 
4.1 기본모형 
4.2 추정방법 

제5장 이분산(Heteroscedasticity) 
5.1 이분산 
5.2 추정량의 특징 
5.3 이분산 탐지 
5.4 추정방법 
5.5 출력물 해석(1) 
5.6 출력물 해석(2) 

횡단면 자료 종합실습(Ⅰ) 
횡단면 자료 종합실습(Ⅱ) 

제6장 시차분포모형(Distributed Lag Model) 
6.1 기본모형 및 표현방식 
6.2 추정방법 
6.3 시차결정 및 문제점 
6.4 출력물 해석 
6.5 Almon시차분포모형 

제7장 자기상관(Autocorrelation) 
7.1 자기상관 현상 
7.2 추정량 특징 
7.3 자기상관 진단 
7.4 추정방법 
7.5 출력물 해석 

제8장 시계열자료 분석(Ⅰ) 
8.1 시계열자료와 횡단면자료 분석 비교 
8.2 안정성(Stationary)과 불안정성(Non-Stationary) 
8.3 안정성과 자기상관함수(Autocorrelation Function) 
8.4 안정성과 자기회귀모형(Autoregressive Model) 
8.5 그림으로 안정성을 확인하는 방법 
8.6 시계열 추정과 Dickey-Fuller 검정 
8.7 출력물 해석 

시계열자료 표본조사 실습문제 

제9장 시계열자료 분석(Ⅱ) 
9.1 시계열자료(X와 Y)가 불안정한 경우 
9.2 추정방법 
9.3 출력물해석(1) 
9.4 출력물해석(2) 

제10장 ARCH 모형 
10.1 자기회귀함수와 ARCH모형 
10.2 출력물 해석 
10.3 일반 ARCH모형 

제11장 그랜저인과관계와 VAR모형 
11.1 그랜저인과관계 
11.2 출력물 해석(1) 
11.3 VAR모형 
11.4 VAR모형의 특징 
11.5 VAR모형을 이용한 예측 
11.6 공적분과 VAR모형 
11.7 출력물 해석(2) 

제12장 연립방정식 모형 
12.1 모형 
12.2 추정량의 특징 
12.3 식별 
12.4 2단계 최소자승법(2SLS) 
12.5 수단변수의 연관성과 외생성 

제13장 종속변수 회귀분석(Dependent Variable Regression) 
13.1 선형확률모형(Linear Probability Model) 
13.2 출력물 해석 
13.3 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression Analysis) 
13.4 포르빗 회귀분석(Probit Regression Analysis) 
13.5 토빗(Tobit Regression Analysis) 
13.6 표본선택 모형(Sample Selection Model) 

제14장 시뮬레이션 
14.1 시뮬레이션 방법 
14.2 출력물 해석 

제15장 패널데이터 분석 
15.1 모형과 표현방식 
15.2 추정방법 
15.3 출력물 해석 
15.4 Hausman검정 

제16장 DID(Difference in Differences) 분석 
16.1 모형과 표현방식 
16.2 추정방법 
16.3 출력물 해석 

부록 
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