목차
서문 = xi
역자 서문 = xvi
서론
1.1 계량경제학이란? = 1
1.2 왜 계랑경제학이 독립된 학문인가? = 2
1.3 계량경제학의 방법론 = 3
1.4 계량경제학의 형태 = 12
1.5 수학과 통계학에 대한 사전지식 = 13
1.6 컴퓨터의 역할 = 13
1.7 추가적인 참고문헌에 대한 제안 = 14
1부 단일방정식 회귀모형
1장 회귀분석의 성격 = 19
1.1 "회귀(regression)"라는 용어의 역사적 원천 = 19
1.2 회귀의 현대적 해석 = 19
1.3 통계적(statistical) 대 확정적(deterministic) 관계 = 23
1.4 회귀(regression) 대 인과관계(causation) = 24
1.5 회귀 대 상관 = 24
1.6 용어와 부호 = 25
1.7 계량경제분석을 위한 자료의 성격과 원천 = 20
요약과 결론 = 34
연습문제 = 35
2장 2-변수 회귀분석: 기본개념 = 41
2.1 가상적 예제 = 41
2.2 모집단 회귀함수(population Regression Function: PRF)의 개념 = 44
2.3 "선형(Linear)'이라는 용어의 의미 = 45
2.4 모집단 회귀함수(PRF)의 확률적 성격에 관한 설명 = 47
2.5 확률적 교란항의 중요성 = 48
2.6 표본 회귀함수(Sample Regression Function : SRF) = 51
2.7 설명 예제 = 54
연습문제 = 56
3장 2-변수 회귀모형: 추정의 문제 = 63
3.1 통상최소자승법 = 63
3.2 고전적 선형회귀모형: 최소자승법을 위한 가정 = 70
3.3 최소자승추정치의 정확도 또는 표준오차 = 80
3.4 최소자승추정량의 성격: 가우스-마코프(Gauss-Markov)정리 = 82
3.5 결정계수 r2: 적합성의 측정 = 85
3.6 설명을 위한 예제 = 91
3.7 설명을 위한 예제 = 94
3.9 몬테 칼로 실험(Monte Carlo Experiment)에 대한 Note = 96
요약 및 결론 = 98
연습문제 = 99
4장 고전적 정규선형 회귀모형 = 113
4.1 교란항 $$u_i$$의 확률분포 = 113
4.2 $$u_i$$에 관한 정규분포 가정 = 114
4.3 정규분포 가정 하에서 OLS추정량의 특성 = 116
4.4 최우추정법(最尤推定法: The Method of Maximum Likelihood ; ML) = 118
요악 및 결론 = 119
부록 4A = 120
4A. l 2-변수 회귀모형의 최우추정 = 120
4A. 2 인도 식료품 지출에 관한 최우추정 = 122
부록 4A 연습문제 = 123
5장 2-변수 회귀: 구간추정과 가설검정 = 125
5.1 통계적 사전지식 = 125
5.2 구간추정의 기본 개념 = 125
5.3 회귀계수β₁과β₂의 신뢰구간 = 127
5.4 σ²의 신뢰구간 = 130
5.5 가설검정: 일반적인 설명 = 132
5.6 가설검정: 신뢰구간 접근 = 133
5.7 가설검정: 유의도 접근 = 135
5.8 가설검정: 실용적인 측면 = 139
5.9 회귀분석과 분산분석(analysis of variance) = 146
5.10 회귀분석의 응용: 예측의 문제 = 148
5.11 회귀분석의 결과를 보고하는 형식 = 152
5.12 회귀분석의 결과평가 = 152
요약 및 결론 = 157
연습문제 = 158
6장 2-변수 선형회귀모형의 확장 = 173
6.1 원점을 통과하는 회귀 = 173
6.2 축척과 측정단위(Scaling and Units of Measurement) = 180
6.3 표준화된 변수에 대한 회귀 = 185
6.4 회귀모형의 함수형태 = 187
6.5 탄력성의 측정: 로그-선형모형 = 187
6.6 반로그 모형: LOG-LIN 그리고 LIN-LOG 모형 = 190
6.7 반비례 변환(Reciprocal Transformation) = 195
6.8 함수형태의 선택 = 201
6.9 확률적 오차항의 성격에 관한 설명: 더하기 형태 대 곱하기 형태 = 203
요약 및 결론 = 204
연습문제 = 206
부록 6A = 213
6A.1 원점을 지나는 회귀에서 최소자승 추정량의 도출 = 213
6A.2 표준화된 변수의 평균이 0이고 분산이 1임을 증명 = 215
6A.3 Logarithms = 215
6A.4 성장률 공식 = 218
6A.5 Box-Cox 회귀모형 = 219
7장 다중회귀분석 : 추정의 문제 = 221
7.1 3-변수 모형: 표기방식과 가정 = 221
7.2 다중회귀함수의 해석 = 224
7.3 편회귀계수의 의미 = 224
7.4 편회귀계수의 OLS추정과 최우추정 = 226
7.5 다중결정계수 R²와 다중상관계수 R = 231
7.6 설명예제 = 233
7.7 다중회귀모형에서의 단순한 회귀분석 : 모형 표기 편의의 개략적 설명 = 235
7.8 결정계수 과 조정된 결정계수(Adjusted) = 236
7.9 콥-더글러스 생산함수 : 함수형태에 대한 추가 논의 = 243
7.10 다항회귀모형(Polynomial Regression Model) = 246
7.11 편상관계수 = 250
요약 및 결론 = 253
연습문제 = 253
부록 7A = 265
7A.1 식(7.4.3)과 (7.4.5)에 주어진 OLS 추정량의 유도 = 265
7A.2 식(7.3.5)와 (7.6.2)에서 PGNP의 계수들이 동일함 = 267
7A.3 식(7.4.19)의 유도 = 267
7A.4 다중회귀모형의 최우추정 = 268
7A.5 식(7.9,4)에서 콥-더글러스 생산함수에 대한 EViews 출력물 = 269
8장 다중회귀분석 : 추론의 문제 = 271
8.1 정규분포 가정의 재음미 = 271
8.2 다중회귀에서의 귀무가설 : 일반적인 논의 = 273
8.3 개별 회귀계수에 관한 가설검정 = 273
8.4 표본회귀의 전반적 유의도(Overall Significance) 검정 = 276
8.5 두 회귀계수의 동일여부 검정 = 288
8.6 제약최소자승 : 선형등식제악 = 290
8.7 회귀모형의 구조적 또는 모수 안정성 검정 : Chow검정 = 296
8.8 다중회귀를 이용한 예측 = 302
8.9 3가지 핵심적인 가설검정 : 우도비(Likelihood Ratio; LR) 검정. 왈드(Wald;W) 검정, 라그랑지 승수(Lagrange Multiplier; LM) 검정 = 303
8.10 회귀의 함수형태 검정 : 선형모형과 로그-선형회귀모형의 선택 = 303
요약 및 결론 = 305
연습문제 = 306
부록 8A.2 = 319
우도비(Likelihood Ratio: LR) 검정 = 319
9장 가변수 회귀모형 = 323
9.1 가변수의 본질 = 323
9.2 ANOVA 모형 = 324
9.3 두 개의 정성적 변수를 갖는 ANOVA 모형 = 329
9.4 회귀변수로 정량적 변수와 정성적 변수가 섞여 있는 경우의 회귀: ANCOVA 모형 = 330
9.5 Chow 검정에 대한 가변수 대안 = 332
9.0 가변수를 이용한 상호작용 효과 = 336
9.7 계절분석에서의 가변수의 이용 = 338
9.8 구분적 선형 회귀 = 343
9.9 패널 자료 회귀 모형 = 346
9.10 가변수 기법의 몇가지 기술적 측면 = 346
9.11 추가 학습 주제
9.12 결론적 예 = 349
요약 및 결론 = 353
연습문제 = 354
2부 고전적 모형에서의 가정의 완화
10장 다중공선성: 만일 회귀변수들이 상관 되어 있다면 어떻게 되나? = 373
10.1 다중공선성의 본질 = 374
10.2 완전 다중공선성이 존재할 때의 추정 = 377
10.3 "높지만 불완전한" 다중공선성이 존재하는 경우의 추정 = 379
10.4 다중공선성: 헛소동? 다중공선성의 이론적 결과 = 380
10.5 다중공선성의 실질적 결과 = 382
10.6 설명 예 = 388
10.7 다중공선성의 탐지 = 392
10.8 교정수단 = 398
10.9 다중공선성이 꼭 나쁜가? 만일 목표가 예측만을 위한 것이라면 아닐 수도 있다 = 405
10.10 확장 예: Longley 자료 = 405
요악 및 결론 = 408
연습문제 = 410
11장 이분산: 만일 오차분산이 일정하지 않으면 어떻게 되나? = 425
11.1 이분산의 본질 = 425
11.2 이분산이 존재할 때의 OLS 추정 = 431
11.3 일반화 최소자승법(Generalized Least Squares: GLS) = 432
11.4 이분산 존재시 OLS 사용의 결과 = 435
11.5 이분산의 탐지 = 438
11.6 교정수단 = 454
11.7 결론적 예 = 461
11.8 이분산에 대한 과다반응에 대한 주의 = 466
요약 및 결론 = 467
연습문제 = 467
부록 11A = 476
11A.1 식(11.2.2)의 증명 = 476
11A.2 가중최소자승법 = 477
11A.3 이분산 존재시$$\hat σ$$≠σ의 증명 = 478
11A.4 White의 로버스트 표준오차 = 478
12장 자기상관: 오차항이 상관되어 있으면 어떻게 되나? = 481
12.1 문제의 본질 = 482
12.2 자기상관이 존재할 때의 OLS 추정 = 489
12.3 자기상관이 존재할 때의 BLUE 추정량 = 492
12.4 자기상관 존재시 OLS 사용의 결과 = 493
12.5 미국 기업부문에서의 임금과 생산성 간의 관계, 1960∼2005년 = 499
12.6 자기상관의 탐지 = 501
12.7 자기상관을 찾았을 때 해야 할 일: 교정 척도 = 515
12.8 모형 오표기 대 순수 자기상관 = 515
12.9 (순수) 자기상관의 교정: 일반화 최소자승법(GLS) = 516
12.10 OLS 표준오차를 교정하기 위한 Newey-West 방법 = 524
12.11 0LS 대 FGLS와 HAC = 525
12.12 자기상관의 추가적 측면 = 525
12.13 결론적 예 = 527
요약 및 결론 = 529
연습문제 = 530
부록 12A = 544
12A.1 식(12.1.11)의 오차항$$v_t$$,가 자기상관되어 있다는 것에 대한 증명 = 544
12A.2 식(12.2.3), (12.2.4), (12.2.5)의 증명 = 545
13장 계량경제학 모형 설정: 모형표기 및 진단적 검정 = 547
13.1 모형표기 기준 = 548
13.2 표기오차의 유형 = 549
13.3 모형 표기오차의 결과 = 551
13.4 표기오차의 검정 = 556
13.5 측정오차 = 566
13.6 확률적 오차항의 틀린 표기 = 571
13.7 내포모형 대 비내포모형 = 572
13.8 비내포가설의 검정 = 573
13.9 모형선정 기준 = 579
13.10 계량경제 모형설정에 대한 추가 논제들 = 584
13.11 결론적 예 = 589
13.12 정규분포를 하지 않는 오차와 확률적 회귀변수 = 600
13.13 연구자에 대한 한 마디 = 602
요약 및 결론 = 603
연습문제 = 605
부록 13A = 612
13A.1 E$$b_{12}$$＝β₂+β₃$$b_{32}$$[식(13.3.3)의 증명 = 612
13A.2 부적절한 변수포함의 결과: 불편성 = 613
13A.3 식(13.5.10)의 증명 = 614
13A.4 식(13.6.2)의 증명 = 615
3부 계랑경제학의 논제들 = 617
14장 장비선형 회귀모형 = 619
14.1 본질적으로 선형인 모형과 비선형인 모형 = 619
14.2 선형 및 비선형 회귀모형의 추정 = 621
14.3 비선형 회귀모형의 추정: 시행착오법 = 622
14.4 비선형 회귀모형 추정방법 = 624
14.5 설명 예 = 625
요약 및 결론 = 630
연습문제 = 631
부록 14A = 633
14A.1 식(14.2.4)와 (14.2.5)의 도출 = 633
14A.2 선형화 방법 = 633
14A.3 식(14.2.2)에 주어진 지수함수의 선형 근사 = 634
15장 정성적 반응 회귀모형 = 637
15.1 정성적 반응모형의 본질 = 637
15.2 선형확률모형(LPM) = 639
15.3 LPM의 적용 = 640
15.4 LPM에 대한 대안들 = 650
15.5 로지트 모형 = 652
15.6 로지트 모형의 추정 = 654
15.7 집단화 로지트(Glogit)모형: 수치 예 = 658
15.8 비집단 또는 개별 자료에 대한 로지트 모형 = 662
15.9 프로비트 모형 = 667
15.10 로지트와 프로비트 모형 = 673
15.11 토비트 모형 = 676
15.12 카운트 자료에 대한 모형 설정: 포아송 회귀 모형 = 680
15.13 정성적 반응 회귀모형에 대한 추가 논제들 = 682
요약 및 결론 = 684
연습문제 = 685
부록 15A = 694
15A.1 개별(비집단) 자료에 대한 로지트 및 프로비트 모형의 최우추정 = 694
16장 패널자료 회귀모형 = 697
16.1 왜 패널 자료인가? = 699
16.2 패널 자료: 예시 = 699
16.3 합동 OLS 회귀 또는 불변 계수 모형 = 701
16.4 고정 효과 최소자승 가변수(LSDV) 모형 = 703
16.5 고정효과 집단 내(WG) 추정량 = 708
16.6 확률효과 모형(REM) = 711
16.7 여러 추정량들의 속성 = 716
16.8 고정효과 대 확률효과 모형: 몇 가지 지침 = 717
16.9 패널 자료 회귀: 몇 가지 결론적 해설 = 718
16.10 몇 가지 예 = 719
요약 및 결론 = 724
연습문제 = 725
17장 동태 계량경제모형: 자기회귀 및 분포시차 모형 = 729
17.1 경제학에서의 "시간" 또는 "시차"의 역할 = 730
17.2 시차의 존재이유 = 734
17.3 분포시차 모형의 추정 = 736
17.4 분포시차 모형에 대한 Koyck 접근법 = 738
17.5 Koyck모형의 합리화: 적응적 기대 모형 = 743
17.6 Koyck 모형의 또 다른 합리화: 스탁조정 또는 부분조정 모형 = 746
17.7 적응적 기대 모형과 부분조정 모형의 결합 = 749
17.8 자기회귀 모형의 추정 = 750
17.9 도구변수(IV) 방법 = 752
17.10 자귀회귀 모형에서의 자기상관 탐지 : 더빈의 h 검정 = 754
17.11 수치 예: 캐나다의 통화에 대한 수요, 1979-1∼1988-IV = 756
17.12 설명을 위한 예 = 759
17.13 분포시차 모형에 대한 Almon접근법 : Almon 또는 다항분포시차 = 762
17.14 경제학에서의 인과관계 : Granger 인과관계 검정 = 771
요약 및 결론 = 778
연습문제 = 780
부록 17A = 791
17A.1 도구의 타당성에 대한 Sargan 검정 = 791
4부 연립방정식모형과 시계열 계량경제학 = 793
18장 연립방정식 모형 = 795
18.1 연립방정식 모형의 본질 = 795
18.2 연립방정식 모형의 예제 = 796
18.3 연립방정식 편의 : 통상 최소자승추정량의 불일치성 = 802
18.4 연립방정식 편의 : 수량적 예제 = 805
요약 및 결론 = 807
연습문제 = 808
19장 식별의 문제 = 815
19.1 부호와 정의 = 815
19.2 식별의 문제 = 819
19.3 식별의 원칙 = 828
19.4 연립성(simultaneity)의 검정 = 833
19.5 외생성의 검정 = 836
요약 및 결론 = 837
연습문제 = 838
20장 연립방정식 방법론 = 843
20.1 추정에 대한 접근법 = 843
20.2 축차모형 및 통상 최소자승법 = 845
20.3 적도식별된 방정식의 추정 : 간접 최소자승법(ILS) = 848
20.4 과다식별 방정식의 추정 : 2단계 최소자승법(2SLS) = 852
20.5 2SLS : 수치적 예제 = 856
20.6 설명을 위한 예제 = 800
요약 및 결론 = 865
연습문제 = 866
부록 20A = 872
20A.1 도간접최소자승추정량에서의 편의 = 872
20A.2 2SLS 추정량의 표준오차의 추정 = 873
21장 시계열 계량경제학: 기초개념 = 875
21.1 미국 시계열 경제변수 중 일부에 대한 고찰 = 876
21.2 핵심개념 = 878
21.3 확률과정(Stochastic processes) = 878
21.4 단위근 확률과정(Unit Root Stochastic Process) = 884
21.5 추세안정적(TS)과 차분안정적(DS) 확률과정 = 885
21.6 적분된 확률과정(Integrated Stochastic Process) = 888
21.7 허구적 회귀(Spurious Regression) 현상 = 889
21.8 안정성 검정 = 890
21.9 단위근 검정(Unit Root Test) = 897
21.10 불안정 시계열의 변환 = 904
21.11 공적분(Cointegration) : 단위근 시계열을 다른 단위근 시계열에 회귀 = 907
21.12 경제학적 응용 = 912
요약 및 결론 = 915
연습문제 = 916
22장 시계열 계량경제학: 예측 = 921
22.1 경제예측을 위한 접근법 = 921
22.2 시계열자료의 AR, MA, ARIMA모형 = 924
22.3 Box-Jenkins(BJ)방법론 = 926
22.4 식별(identification) = 928
22.5 ARIMA모형의 추정 = 932
22.6 진단적 점검 = 932
22.7 예측 = 933
22.8 BJ방법론의 추가적 내용 = 934
22.9 벡터자기회귀(Vector Autoregression : VAR) = 935
22.10 재무 시계열의 변동성 측정 : ARCH모형과 GARCH모형 = 930
22.11 최종 예제 = 949
요약 및 결론 = 951
연습문제 = 952
부록 A 주요 통계학 개념에 대한 복습 = 955
A.1 합산 및 곱셈연산자 = 955
A.2 표본공간(Sample Space), 표본점(Sample Point), 그리고 사상(Event) = 956
A.3 확률(Probability)과 확률변수(Random Variables) = 957
A.4 확률밀도함수(Probability Density Function : PDF) = 958
A.5 확률분포의 특성 = 964
A.6 주요 이론적 확률분포모형 = 974
A.7 통계적 추론(Statistical Inference) : 추정(Estimation) = 983
A.8 통계적 추론 : 가설검정(Hypothesis Testing) = 993
참고문헌 = 1001
부록 B 행렬대수의 기초 = 1003
B.1 정의 = 1003
B.2 행렬의 유형 = 1005
B.3 행렬의 연산 = 1007
B.4 행렬식 = 1011
B.5 정방행렬의 역행렬을 구하는 방법 = 1015
B.6 행렬의 미분 = 1017
참고문헌 = 1017
부록 C 선형 회귀모형에 대한 행렬 접근법 = 1019
C.1 k변수 선형 회귀모형 = 1019
C.2 고전적 선형 회귀모형 가정의 행렬 표기 = 1021
C.3 OLS 추정 = 1023
C.4 결정계수 R²의 행렬 표기 = 1029
C.5 상관행렬 = 1030
C.6 개별 회귀계수에 대한 가설검정의 행렬 표기 = 1031
C.7 회귀의 총체적 유의성에 대한 검정: 분산분석의 행렬 표기 = 1032
C.8 선형 제약의 검정: 행렬 표기를 이용한 일반적 F 검정 = 1033
C.9 다중회귀를 이용한 예측: 행렬 공식화 = 1034
C.10 행렬 접근법의 요약: 예 = 1035
C.11 일반화 최소자승법(GLS) = 1041
C.12 요약 및 결론 = 1042
연습문제 = 1043
부록 CA = 1049
CA.1 k개 정규 또는 연립방정식의 유도 = 1049
CA.2 정규 방정식의 행렬 유도 = 1050
CA.3 $$\hat β$$의 분산-공분산 행렬 = 1050
CA.4 OLS 추정량의 BLUE 속성 = 1051
부록 D 각종 통계표 = 1053
부록 E EViews, MINITAB, Excel, 그리고 STATA의 컴퓨터 출력 = 1071
E.1 Eviews = 1071
E.2 MINITAB = 1073
E.3 Excel = 1075
E.4 STATA = 1075
E.5 결론 = 1076
참고문헌 = 1076
부록 F World Wide Web에서의 경제 자료 = 1079
참고문헌 = 1081
찾아보기 = 1086
