계량경제학 강의
- 서명/저자사항
- 계량경제학 강의/ 한치록 저
- 개인저자
- 한치록
- 발행사항
- 서울 : 박영사, 2016
- 형태사항
- viii, 427 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm
- ISBN
- 9791130302768
- 주기사항
- 부록: A. 연습문제 답, B. R 명령 요약 참고문헌(p. 420-422)과 색인수록
소장정보
| 위치 | 등록번호 | 청구기호 / 출력 | 상태 | 반납예정일 |
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이용 가능 (1) | ||||
| 자료실 | EM049525 | 대출가능 | - | |
- 등록번호
- EM049525
- 상태/반납예정일
- 대출가능
- -
- 위치/청구기호(출력)
- 자료실
책 소개
저자가 대학에서 강의를 하면서 학생들이 계량경제학을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 돕기 위해 이 책을 쓰게 되었다. 많은 학생들이 계량경제학 공부에 어려움을 겪는 모습을 보면서 2009년부터 쓰기 시작한 강의 노트들이 모아져 이제야 비로소 책의 형태로 마무리된 것이다. 이 책을 쓰면서 저자가 특별히 노력을 기울였던 점들을 크게 세 가지로 이야기해 보면 다음과 같다.
첫째, 계량경제학의 중요한 내용들을 가능한 한 직관적인 이해가 가능한 방식으로 서술하고자 하였다. 많은 학생들이 계량경제학이 어렵다고 느끼는 이유를 수학이 어렵기 때문이라고 말하는 것을 보았다. 하지만 계량경제학에 입문할 때 대부분의 어려움은 수학 자체에서 오는 것이 아니라 그 배후에 있는 것, 즉 수학을 통하여 우리가 얻고자 하는 것이 무엇인지 분명하게 알지 못하는 데에서 온다. 이 점을 고려하여 무엇보다도 먼저 우리의 평범한 생각만으로도 이해할 수 있는 방식으로 계량경제학 강의의 내용을 편성해 보고자 하였고, 이것이 이 책을 쓰게 된 일차적인 동기이다.
둘째, 직관적인 설명과 더불어 수학을 이용한 설명도 덧붙였다. 당초 수학을 사용하지 않고도 설명할 수 있어야 제대로 이해한 것이라는 믿음에 근거하여 수식 없는 책을 써보겠다는 야심찬 출발을 하였으나 수식 없는 계량경제학 책을 쓰는 것이 불가능하다는 것을 깨닫기까지 얼마 걸리지 않았다. 또 수학은 제대로 사용하기만 하면 가장 확실하고 효율적인 의사소통 수단이고 입문 수준에서 사용되는 수학이 사칙연산과 로그의 수준을 크게 벗어나지 않으므로 굳이 사용하지 않을 이유도 없다. 그렇더라도 이 책에서는 우선적으로 직관적인 설명으로 충분히 논의를 진행한 후에 수학적인 내용을 간단한 정리의 형태로 제공함으로써 수학에 대한 선입견과 장벽을 최소화하려고 노력하였다. 사실 직관적 설명과 수학을 동시에 제공하면서 저자가 의도한 것에는 학생들이 쉽지만 긴 설명을 보면서 수학적 정리들이 얼마나 간결한 것인지를 느끼고 동시에 수학을 보면서 직관적 설명이 얼마나 쉬운지를 깨닫도록 하는 것도 있다. 그 반대가 되지 않기를 바란다. 또한 학생들의 수학적인 능력을 기르기 위해 가끔씩 중급 또는 고급 수학을 소개하기도 했다.
셋째, 계량경제학을 공부할 때 예제와 실습은 큰 도움이 된다. 이 책에서는 공개 소프트웨어인 R을 사용하여 기초적인 계량분석을 하는 방법도 설명하였다. 이 실습들을 충실히 따라가면 좀 더 쉽고 정확하게 계량경제학의 기초를 배울 수 있으리라 본다. 이 책에서 제시하는 예시들은 모두 공개적으로 구할 수 있는 자료들을 사용하고 있다. 독자들이 직접 구하기 어려운 자료들은 이 책의 자료 사이트에서 찾아볼 수 있다. 그리고 자료를 찾는 구체적인 방법은 본문 중간중간에 설명되어 있다. 한 가지 아쉬운 점은 우리나라 자료들을 수집하여 예제로 사용하고자 하였으나 사정상 그러지 못했다는 점이다. 이 점은 앞으로바꾸어 나갈 수 있기를 바란다.
Donald Knuth의 The TEXbook에 나오는 것처럼 ‘’ 와 같은 꼬부랑길 표시가 있고 약간 작은 글씨(이 크기)로 조판된 부분은 ‘위험’, 즉 내용이 다소 어려움을 의미한다. 계량경제학의 초보자가 이런 부분을 읽고 이해하기는 약간 어려울 수 있으므로 잘 모른다고 해도 좌절할 필요는 없다. 아마 두 번째 읽을 때에는 그 의미가 더 분명해질 것이다. 꼬부랑길 표시가 두 개 있으면 더 어려운 내용이므로 처음에는 아예 건너뛰는 것도 좋다. 이런 부분은 두 번째나 세 번째 읽을 때부터 읽기 시작하는 것이 더 좋을 수 있다. 물론 의욕적이고 도전적인 독자는 처음부터 모든 것을 이해하려고 시도해 보아도 된다. 많은 꼬부랑길을 만나게 될 것이니 기대해도 좋다.
이 책을 강의노트의 형태로 쓰기 시작하여 지금의 모양을 갖추기까지 6년여의 세월이 흘렀다. 이 책에 담겨 있는 많은 내용들은 저자가 학생일 때부터 다양한 통로들을 통해 배운 것들을 집약해 놓은 것이다. 그 중에서도 Jeffrey M. Wooldridge 교수의 책을 오랫동안 강의 교재로 사용하면서 많은 영향을 받았다. 그래서 때로는 어디까지가 그 책에서 배운 내용이고 어디까지가 저자의 생각인지 구분하기 어려운 경우들도 있어서 원 출처를 분명히 표시하지 못한 부분도 있음을 밝혀 둔다. 또한 증명이 까다로운 부분들은 문헌을 찾기보다 저자가 독자적으로 증명하는 편을 택하였기 때문에 이와 관련된 문헌들을 제대로 인용하지 못한 경우도 있다. 이러한 사정으로 인해 출판을 꺼려왔으나 아쉬운 모습 이대로 학생들에게 도움이 되리라는 생각에 출판을 하게 되었다. 앞으로 독자와의 교감을 통해 좀 더 발전된 모습으로 수정 보완해 나갈 수 있기를 바란다.
이 책이 완성되기까지 많은 분들의 도움이 있었다. 우선 고려대학교 박사과정생으로 있는 이고은 조교는 학생의 눈으로 원고를 꼼꼼히 읽고 실습예제들이 작동하는지를 확인해 주었다. 물론 이 책에 있을 수 있는 모든 오류는 저자에게 책임이 있다. 이 책이 세상에 나오기까지 많은 수고를 해주신 박영사에도 감사드린다. 지나온 학문의 여정 속에서 훌륭한 안내자가 되어주셨던 스승들과 이 책을 쓰도록 영감을 불어넣어 준 학생들에게도 깊은 감사를 드린다. 마지막으로 내 삶의 원동력인 가족들에게 고마움을 전하고 헌신적인 사랑과 격려로 학자의 꿈을 키워 주신 부모님께 이 책을 바친다.
2016년 2월
한치록
목차
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 평균값 98
4.5 최소제곱 추정량의 표집분산 106
4.6 분산과 효율성 110
4.7 최소제곱 추정량은 선형추정량 114
4.8 최소제곱법의 효율성 115
제5장 통계적 검정의 기초 118
5.1 통계적 검정의 기초 118
5.2 가설 설정 119
5.3 검정통계량 122
5.4 검정의 크기와 힘 124
5.5 기각영역 126
5.6 귀무가설의 기각과 채택 130
5.7 귀무가설을 채택하는가 기각하지 못하는가? 131
제6장 최소제곱을 이용한 가설검정 132
6.1 최소제곱 추정량의 표집분포 132
6.2 가설들 134
6.3 오차분산 추정량과 표준오차 135
6.4 검정통계량의 도출 138
6.5 ‘영향없음’ 이라는 귀무가설의 검정 141
6.6 p값 146
6.7 신뢰구간 150
6.8 b1 =a 라는 귀무가설의 검정 152
6.9 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 228
9.6 설명변수의 추가 또는 누락과 추정량의 분산 230
9.7 OLS추정량의 분산의 추정 232
9.8 OLS 추정량의 표집분포 233
9.A 행렬연산을 이용한 가우스 마코프 정리의 증명 234
제10장 다중회귀 모형에서 가설검정 236
10.1 하나의 선형 제약으로 이루어진 가설의 t 검정 236
10.2 잔차제곱합을 비교하여 검정하는 방법 244
10.3 여러 선형제약으로 이루어진 가설의 검정 254
10.4 함수형태 설정 오류의 검정 257
10.5 라그랑지 승수 검정 260
제3부 가정의 현실화
제11장 정규분포의 문제 264
11.1 표본크기와 정규분포 264
11.2 정규분포 가정의 완화 264
11.3 오차항이 정규분포인지 검정 265
11.4 최우추정법과 오차항 분포에 대한 가정의 활용 267
제12장 이분산 272
12.1 오차의 이분산 272
12.2 오차항이 이분산적일 때 OLS 추정량의 분산 273
12.3 이분산에 견고한 분산추정 방법 274
12.4 표본이 크지 않을 때 HC 분산추정량 교정하기 277
12.5 이분산하에서 OLS를 이용한 가설검정 279
12.6 이분산하에서 BLUE 구하기 : 가중최소제곱법 284
12.7 분산의 구조를 모를 때 GLS하기 : FGLS 287
12.8 이분산이 존재하는지 검정 290
제13장 오차의 자기상관 293
13.1 클러스터로 묶이는 자료 293
13.2 클러스터의 개수에 따른 조정 297
13.3 시계열자료 298
13.4 오차의 시계열 상관 299
제4부 내생적인 설명변수
제14장 확률적인 설명변수 306
14.1 확률적인 설명변수 306
14.2 횡단면 자료에서 설명변수 확률성 308
14.3 시계열자료에서 설명변수의 확률성 310
14.4 설명변수의 내생성 312
14.5 설명변수 내생성의 해결책 1: 대리변수 316
14.6 설명변수 내생성의 해결책 2: 도구변수 319
14.A 반복평균의 법칙 323
제15장 도구변수 추정 325
15.1 자료에 의한 모수의 식별 325
15.2 2단계 최소제곱법 327
15.3 2SLS 추정량의 분산 333
15.4 2SLS와 관련된 검정들 337
15.5 예제 : 교육수익률 345
15.6 통제함수 방법 353
15.7 내생적 설명변수의 제곱항과 상호작용항 357
15.8 약한 도구변수의 문제 361
제5부 특수주제들
제16장 이항반응모형 363
16.1 선형확률모형 363
16.2 일반화된 선형모형 367
16.3 맞춘값과 설명력 371
16.4 로짓과 프로빗의 관계 374
16.5 이진적 종속변수에 대한 잠재변수 모형 377
16.6 계수의 해석과 한계효과 380
16.7 복잡한 경우의 한계효과 385
16.8 표준오차와 신뢰구간 391
제17장 검열된 자료와 표본선택 392
17.1 검열된 자료 392
17.2 검열된 자료와 OLS 395
17.3 토빗 추정 400
17.4 표본선택 405
부록 A 연습문제 답 410
부록 B R 명령 요약 417
참고문헌 420
찾아보기 423
