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계량경제학 강의 제2판

계량경제학 강의 제2판 (Loan 153 times)

Material type
단행본
Personal Author
한치록
Title Statement
계량경제학 강의 = Lectures on econometrics / 한치록 저
판사항
제2판
Publication, Distribution, etc
서울 :   박영사,   2017  
Physical Medium
ix, 444 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm
ISBN
9791130303994
General Note
부록: A. 연습문제 답, B. R 명령 요약, C. 통계표  
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 437-439)과 색인수록
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No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
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No. 2 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 330.015195 2017z2 Accession No. 111776905 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 3 Location Medical Library/Monographs(3F)/ Call Number 330.015195 2017z2 Accession No. 131052133 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 4 Location Sejong Academic Information Center/Social Science/ Call Number 330.015195 2017z2 Accession No. 151342551 Availability Available Due Date Make a Reservation Service M
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No. 2 Location Sejong Academic Information Center/Social Science/ Call Number 330.015195 2017z2 Accession No. 151342651 Availability Available Due Date Make a Reservation Service M

Contents information

Book Introduction

우선 예측과 관련된 내용을 보완하였다(9.10절). 예측은 인과관계와 더불어 계량경제학의 중요한 주제 중의 하나이며, 최근 빅데이터 분석과 기계학습의 핵심적인 연구대상이기도 하다. 또한 독자의 편의를 위하여 다중회귀분석에서 신뢰구간에 관한 내용을 별도의 절로 만들고 (9.9절) 통계표들을 추가하였다.

제2판 서문

이 책의 출간 이후 많은 독자들이 의견을 보내 주었다. 무엇보다 계량경제학을 더욱 직관적으로 이해할 수 있게 되었다고 이야기할 때 저자는 가장 큰 보람을 느꼈다. R을 이용한 실습의 유용성에 대하여 언급한 독자들도 상당 수 있었다. 이러한 성원에 힘입어 펴내는 제2판에서 달라진 점은 다음과 같다.
우선 예측과 관련된 내용을 보완하였다(9.10절). 예측은 인과관계와 더불어 계량경제학의 중요한 주제 중의 하나이며, 최근 빅데이터 분석과 기계학습의 핵심적인 연구대상이기도 하다. 또한 독자의 편의를 위하여 다중회귀분석에서 신뢰구간에 관한 내용을 별도의 절로 만들고 (9.9절) 통계표들을 추가하였다 (부록 C). 추가된 내용, 업데이트된 자료, R코드, 오류 수정 내용 등을 이 책의 웹사이트(econ.korea.ac.kr/~chirokhan/book) 에 올려둔다.
제2판이 나오기까지 도움을 준 학생들, 동료교수들, 출판사 관계자들, 그리고 독자 여러분께 깊은 감사를 드린다. 이 책을 통해 독자들이 계량경제학을 좀 더 쉽게 이해하고 활용하게 된다면 저자로서 더 큰 기쁨은 없을 것이다.

2017년 2월
한치록


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

한치록(지은이)

서울대학교 경제학과 학사, 석사 미시간주립대학교 경제학과 박사(계량경제학 전공) 뉴질랜드 빅토리아대학교 경제학과 교수 역임 뉴질랜드 오클랜드대학교 경제학과 교수 역임 현 고려대학교 경제학과 교수 e-mail: chirokhan@korea.ac.kr

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

저자 서문 vii 

제1장 준비 1 
1.1 질문들 1 
1.2 계량경제학의 근본문제 2 
1.3 인과관계 3 
1.4 통계학의 기초 7 
1.5 계산과 생각 15 
1.6 통계 소프트웨어 R 16 

제1부 단순회귀 

제2장 단순 선형회귀 모형과 그 해석 22 
2.1 선형모형 22 
2.2 회귀 24 
2.3 단순 선형회귀 모형 25 
2.4 인과적 영향과 평균적 영향 27 
2.5 기울기에 대한 자세한 설명 29 
2.6 로그와 증가율 30 

제3장 단순회귀 모형의 추정 37 
3.1 자료 37 
3.2 직선 그리기 42 
3.3 최소제곱법 44 
3.4 짧은 예제들 53 
3.5 설명변수 표본값들이 모두 동일할 때 63 
3.6 맞춘값과 잔차 65 
3.7 종속변수가 로그일 때 계수 추정값의 해석 70 
3.8 제곱합 72 
3.9 R제곱 : 모형의 설명력 75 
3.10 기하학 78 
3.11 측정단위의 변환 80 
3.12 최소제곱법에 관하여 주의할 점 82 

제4장 추정값과 참값의 관계 84 
4.1 표본을 반복하여 추출한다면? 84 
4.2 표본추출 반복시행 시 추정값들의 분포 86 
4.3 상상 속의 표본추출은 어떻게? 87 
4.4 최소제곱 추정량의 평균 98 
4.5 최소제곱 추정량의 표집분산 106 
4.6 분산과 효율성 110 
4.7 최소제곱 추정량은 선형추정량 115 
4.8 최소제곱법의 효율성 116 
4.9 오차분산 추정량과 표준오차 118 
4.10 최소제곱 추정량의 표집분포 120 

제5장 통계적 검정의 기초 123 
5.1 통계적 검정의 기초 123 
5.2 가설 설정 124 
5.3 검정통계량 127 
5.4 검정의 크기와 힘 129 
5.5 기각영역 131 
5.6 귀무가설의 기각과 채택 135 
5.7 귀무가설을 채택하는가 기각하지 못하는가? 136 

제6장 최소제곱을 이용한 가설검정 137 
6.1 가설들 137 
6.2 검정통계량의 도출 138 
6.3 ‘영향없음’이라는 귀무가설의 검정 142 
6.4 p값 146 
6.5 신뢰구간 150 
6.6 β1 = a 라는 귀무가설의 검정 153 
6.7 설명변수 표본값 고정의 가정을 완화 156 

제7장 표본크기가 클 때 159 
7.1 일관성(일치성)의 의미 159 
7.2 최소제곱 추정량의 일관성 164 
7.3 최소제곱 추정량이 일관성을 가질 조건 166 
7.4 정규분포의 가정이 맞지 않다면? 167 
7.5 중심극한정리 168 
7.6 기본적인 중심극한정리의 증명 171 
7.7 더 일반적인 중심극한정리 174 
7.8 중심극한정리와 오차항의 분포의 문제 177 

제2부 다중회귀 

제8장 다중회귀 모형과 그 추정 179 
8.1 다중회귀 모형 179 
8.2 모수의 해석 183 
8.3 최소제곱법 184 
8.4 OLS 추정량이 유일할 조건 189 
8.5 더미변수와 상호작용항 194 
8.6 제곱항 203 
8.7 맞춘값, 잔차, 제곱합, R제곱 210 
8.A 최소제곱추정량의 행렬 표현 213 

제9장 다중회귀 추정량의 성질 217 
9.1 모형의 구성항목들에 대한 가정 217 
9.2 OLS추정량의 평균 217 
9.3 변수를 누락시키면 어떻게 될까 218 
9.4 OLS 추정량의 분산 227 
9.5 가우스 마코프 정리 229 
9.6 설명변수의 추가 또는 누락과 추정량의 분산 231 
9.7 OLS추정량의 분산의 추정 233 
9.8 OLS 추정량의 표집분포 234 
9.9 신뢰구간 235 
9.10 예측 237 
9.A 행렬연산을 이용한 가우스 마코프 정리의 증명 244 
제10장 다중회귀 모형에서 가설검정 245 
10.1 하나의 선형 제약으로 이루어진 가설의 t 검정 245 
10.2 잔차제곱합을 비교하여 검정하는 방법 253 
10.3 여러 선형제약으로 이루어진 가설의 검정 263 
10.4 함수형태 설정 오류의 검정 266 
10.5 라그랑지 승수 검정 269 

제3부 가정의 현실화 

제11장 정규분포의 문제 273 
11.1 표본크기와 정규분포 273 
11.2 정규분포 가정의 완화 273 
11.3 오차항이 정규분포인지 검정 274 
11.4 최우추정법과 오차항 분포에 대한 가정의 활용 276 

제12장 이분산 281 
12.1 오차의 이분산 281 
12.2 오차항이 이분산적일 때 OLS 추정량의 분산 282 
12.3 이분산에 견고한 분산추정 방법 283 
12.4 표본이 크지 않을 때 HC 분산추정량 교정하기 286 
12.5 이분산하에서 OLS를 이용한 가설검정 288 
12.6 이분산하에서 BLUE 구하기 : 가중최소제곱법 293 
12.7 분산의 구조를 모를 때 GLS하기 : FGLS 296 
12.8 이분산이 존재하는지 검정 300 

제13장 오차의 자기상관 303 
13.1 클러스터로 묶이는 자료 303 
13.2 클러스터의 개수에 따른 조정 307 
13.3 시계열자료 308 
13.4 오차의 시계열 상관 309 

제4부 내생적인 설명변수 

제14장 확률적인 설명변수 316 
14.1 확률적인 설명변수 316 
14.2 횡단면 자료에서 설명변수 확률성 318 
14.3 시계열자료에서 설명변수의 확률성 320 
14.4 설명변수의 내생성 322 
14.5 설명변수 내생성의 해결책 1: 대리변수 326 
14.6 설명변수 내생성의 해결책 2: 도구변수 329 
14.A 반복평균의 법칙 333 

제15장 도구변수 추정 335 
15.1 자료에 의한 모수의 식별 335 
15.2 2단계 최소제곱법 337 
15.3 2SLS 추정량의 분산 343 
15.4 2SLS와 관련된 검정들 347 
15.5 예제 : 교육수익률 355 
15.6 통제함수 방법 363 
15.7 내생적 설명변수의 제곱항과 상호작용항 367 
15.8 약한 도구변수의 문제 371 

제5부 특수주제들 

제16장 이항반응모형 373 
16.1 선형확률모형 373 
16.2 일반화된 선형모형 377 
16.3 맞춘값과 설명력 381 
16.4 로짓과 프로빗의 관계 384 
16.5 이진적 종속변수에 대한 잠재변수 모형 387 
16.6 계수의 해석과 한계효과 390 
16.7 복잡한 경우의 한계효과 395 
16.8 표준오차와 신뢰구간 401 

제17장 검열된 자료와 표본선택 402 
17.1 검열된 자료 402 
17.2 검열된 자료와 OLS 405 
17.3 토빗 추정 410 
17.4 표본선택 415 

부록 A 연습문제 답 420 
부록 B R 명령 요약 427 
부록 C 통계표 430 

참고문헌 437 
찾아보기 440

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