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(차근차근 알아보는) 시계열의 특성 및 분석

자료유형
단행본
개인저자
황상필, 黃相弼, 1967-
서명 / 저자사항
(차근차근 알아보는) 시계열의 특성 및 분석 / 황상필
발행사항
서울 :   박영사,   2022  
형태사항
v, 303 p. : 삽화, 도표 ; 25 cm
ISBN
9791130313993
서지주기
참고문헌(p. 290-299)과 색인수록
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 519.55 2022 등록번호 111860527 도서상태 간편대출신청중 반납예정일 예약 서비스 M

컨텐츠정보

책소개

경제시계열을 중심으로 시계열자료에 대한 이해의 기본이 되는 시계열의 안정성, 비선형성, 변동성 등 시계열의 특성을 살펴보고, frequency domain에서도 시계열을 분석해 본다. 단일시계열을 출발점으로 하여 다변수 시계열로 확장한다. 시계열의 이러한 특성들을 적확하게 포착할 경우 시계열에 대한 이해뿐만 아니라 나아가 전망의 정확성도 높아지게 된다.

이 책은 예시와 분석 과정을 자세하게 기술하여 핵심 내용이 쉽게 파악될 수 있도록 하였다. 기본적인 통계관련 수학과 EViews, SAS 등 통계패키지 이용 사례를 제시하여 통계에 대한 어느 정도의 배경 지식이 있다면 쉽게 이해하고 실전에 응용할 수 있도록 최대한 노력하였다.

모형간 관계, 예를 들어 공적분 분석 방법, ADL 모형과 ECM, VAR 모형과 VECM, time domain과 frequency domain 분석 등에 대한 비교가 잘 전달될 수 있도록 하였다. 또한 연관된 자료들을 충분히 언급하여 차후 심화 연구로 확장 가능하게 하고자 하였다.

세상에는 세 가지 거짓말이 있다고 한다. 하나는 거짓말이고, 둘째는 새빨간 거짓말이며, 셋째는 통계라고 한다(There are three kinds of lies: lies, dammed lies, and statistics.). 마크 트웨인(Mark Twain, 1835∼1910)에 의하여 유명해진 말이다. 마크 트웨인이 통계에 대해 비우호적인 느낌으로 이야기하긴 했지만 좀 들여다보면 통계에는 우리를 둘러싼 현상에 대한 상당한 진실이 담겨있다.마크 트웨인은 통계를 풍자하지 않았다. 통계모델링의 어려움에 대해 이야기하였다. Figures often beguile me, partciularly when I have the arranging of them myself; in which case the remark attributed to Disraeli would often apply with justice and force: “There are three kinds of lies: lies, dammed lies, and statistics.”(Chapters from My Autobiography, 1907)

대부분의 시계열은 이번 기 값()에다 지난 기의 값()을 차감하였을 경우 그 값()들이 평균을 향하여 돌아가는 속성이 있다. 이를 시계열의 평균회귀(mean reverting) 성향이라고 한다. 경제성장률이나 환율 변화율, 주가 변동률 등을 보면 일정 수준을 중심으로 위쪽으로, 혹은 아래쪽으로 방향을 바꾸면서 움직이는 것이 관찰된다. 또한 시계열은 일정한 자기상관이나 공분산을 보이면서 움직이는데 그 행태가 상당 기간 안정적으로 지속되는 모습을 나타낸다. 세상에 대한 우리의 분석이 가능한 것은 이에 근거한다.
가장 단순한 경우로 자기상관회귀 시계열인 AR(Autoregressive) 모형의 경우 이번 기 차감한 값()은 지난 기 차감 값()에다 지속성과 관련한 상수()를 곱한 값에 의하여 결정이 된다.
, 단 ,
이 시계열의 평균은 가 되는데 장기적으로 평균을 중심으로 시간을 두고 상․하 변동한다. 이 시계열을 와 을 세로축과 가로축으로 하는 평면에 표현하였을 때 세로축 절편인 와 기울기인 가 클수록 평균은 커지게 된다. 또 이번 기 값은 지난 기 값과 의 상관성을 가지며 시차가 확대될 경우 으로 상관성이 점차 줄어든다. 시계열이 보이는 이러한 특성은 시간이 상당 기간 흐른 후 다시 관찰해 보아도 잘 변하지 않는다.
주가, 환율, 금리 등 경제데이터뿐만 아니라 기후, 미세먼지, 오염 등 환경관련 데이터, 의식주관련 데이터, 각종 생활정보 데이터들이 넘쳐나면서 통계적 방법을 이용한 시계열 분석과 전망에 대한 관심이 높은 상황이다.
이 책에서는 경제시계열을 중심으로 시계열자료에 대한 이해의 기본이 되는 시계열의 안정성, 비선형성, 변동성 등 시계열의 특성을 살펴보고, frequency domain에서도 시계열을 분석해 본다. 단일시계열을 출발점으로 하여 다변수 시계열로 확장한다.
시계열의 이러한 특성들을 적확하게 포착할 경우 시계열에 대한 이해뿐만 아니라 나아가 전망의 정확성도 높아지게 된다.
시중에 시계열과 관련된 소개 및 분석 책자들이 이미 많이 있으나 이 책은 다음과 같은 장점들이 있다. 먼저 예시와 분석 과정을 자세하게 기술하여 핵심 내용이 쉽게 파악될 수 있도록 하였다. 기본적인 통계관련 수학과 EViews, SAS 등 통계패키지 이용 사례를 제시하여 통계에 대한 어느 정도의 배경 지식이 있다면 쉽게 이해하고 실전에 응용할 수 있도록 최대한 노력하였다. 모형간 관계, 예를 들어 공적분 분석 방법, ADL 모형과 ECM, VAR 모형과 VECM, time domain과 frequency domain 분석 등에 대한 비교가 잘 전달될 수 있도록 하였다. 또한 연관된 자료들을 충분히 언급하여 차후 심화 연구로 확장 가능하게 하고자 하였다.
서술 과정에서 그 의미가 의도한대로 전달되지 못하거나 갑자기 비약하는 경우가 있다면 이는 전적으로 저자의 잘못임을 미리 양해 드리며 이에 대한 독자들의 충고와 제언을 구한다.
이 책의 출간에는 여러분들의 도움이 있었다. 원고를 세밀히 살펴 오류를 잡아주고 교정까지 해주신 한치록 교수, 이동진 교수, 지정구 박사, 손민규 박사, 정원석 박사께 특별히 감사의 마음을 전한다. 아울러 이러한 작업이 가능토록 음으로 양으로 격려해주고 이만큼 성장하도록 도와준 직장 동료들, 뛰어난 미적 감각과 깔끔한 편집으로 이 책이 나오도록 애써주신 박영사 여러분에게도 고마움을 남긴다.
모쪼록 본고가 독자들의 시계열에 대한 관심에 잘 부합되어 시계열의 특성을 이해하고 실제로 분석하는데 조금이나마 보탬이 되기를 기대한다.

All models are wrong, but some are useful.

- George E. P. Box(1919~2013) -


Wisdom is not a product of schooling
but of the lifelong attempt to acquire it.

- Albert Einstein(1879~1955) -


정보제공 : Aladin

저자소개

황상필(지은이)

1989년 서울대학교 경제학과를 졸업한 후 2004년 North Carolina State University에서 시계열분석에 대한 연구로 통계학 박사 학위를 취득하였다. 1992년 한국은행에 입행한 후 조사국, 경제통계국, 경제연구원 등에서 주로 근무하였다. 한국은행 거시모형부장, 경제교육실장, 울산본부장 등을 역임하였으며 다양한 경제현안 분석 및 경제전망, 통계 연구 및 개발과 편제, 모형구축 작업 등에 참여하였다. 주요 연구로는 한국은행 분기거시계량모형(BOK09, BOK12 및 BOK12 재정모형 등)과 거시계량투입산출모형 구축, VAR 모형에 의한 유가충격의 영향, DSGE 모형을 이용한 소비행태 분석, 선형지출체계를 이용한 소비구조 변화, 인구구조 변화와 소비 및 산업구조, 빅데이터를 활용한 경기판단지표 개발 등이 있다.

정보제공 : Aladin

목차

Ⅰ
시계열의 안정성 / 1
1. 시계열자료의 안정성(stationarity) 4
2. 시계열자료의 안정성 검정 28
3. 시계열자료의 공적분(cointegration) 관계 42
4. 시계열자료의 공적분 검정 48

Ⅱ
시계열의 비선형성 / 101
1. 시계열자료의 비선형성(nonlinearity) 104
2. 시계열자료의 비선형성 분석 105

Ⅲ
시계열의 변동성 / 143
1. 시계열자료의 변동성(volatility) 146
2. 시계열자료의 변동성 분석 148

Ⅳ
시계열의 스펙트럴 분석 / 161
1. periodgram에 의한 분석 165
2. 안정적 시계열자료의 분석 174
3. 선형 필터링(linerar filtering) 192
4. 전이함수모형(transfer function model) 201

Ⅴ
시계열모형의 구축과 활용 / 231
1. 단일변수모형 233
2. 다변수모형 252
3. 모형구축 절차 271

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