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  계량 경제학   판매중  
  저자   이윤복
  발행일   2017-1-30
  ISBN   978-89-472-8140-9(93410)
  페이지수   292 판형   4x6배판(188x257)  
  가격   18,000원
 
 
 
 

 

 
 
머리말
이 책은 대학 학부학생들을 대상으로 한 계량경제학의 기초를 배우는 입문서이다. 그렇기 때문에 수학과 통계학에 관한 표현을 가능한 한 쉽게 설명하려고 의도하였고, 설명의 전개과정에서 왜 그렇게 되는지를 이해하도록 전개과정을 생략 없이 설명하는데 중점을 두었다. 계량경제학은 경제이론과 수학과 통계학이 통합된 학문이다. 경제이론이란 경제변수들 사이의 인과관계 또는 상호의존관계의 법칙에 관한 가설이라고 할 수 있다. 그런데 경제학이 과학으로서 성립하기 위해서는 이러한 가설들이 실증적으로 검증되어야 한다.

그러기 위해서는 먼저 수학적 방법을 사용하여 실증분석이 가능한 경제모형을 만들고, 여기에 통계학적 방법을 사용하여 경제이론의 유효성을 통계자료를 사용하여 실증적으로 검증하게 되는 것이다. 이러한 이유로 수학과 통계학이 계량경제학을 배우는데 중요한 위치를 차지하고 있다고 하겠다. 다행스럽게도 오늘날 대부분의 경제학과에서는 경제수학과 기초통계 학을 필수과목으로 배우고 있으므로 두 과목을 충실히 이수한다면 이 책을 배우는 데는 충분하리라 생각된다. 그러나 학생들의 편의를 위해서 계량경제학을 배우는데 필요한 최소한의 기초통계학에 관한 사항은 따로 본문 제2장에 요약 정리하여 놓았다.

한편 제12장에서는 벡터와 행렬을 사용하여 계량경제모형의 방법론을 설명하고 있다. 벡터와 행렬의 사용은 고급 계량경제이론을 배우기 위해서는 반드시 알아야 할 사항이기 때문에, 이 책을 공부하고 나서 한 단계 높은 수준의 계량경제학을 배우려는 학생들을 위해서 간단히 소개하고 있으므로, 학부과정에서는 이 장을 생략해도 상관이 없다고 하겠다. 지금까지 계량경제학은 학생들에게 접근하기 어려운 분야로 인식되는 측면이 있어 등한시하는 경향도 있었다. 그러나 오늘날 현대경제학의 추세로서는 실증분석을 중요시하는 경향이 점점 더 강해지고 있기 때문에, 계량경제학의 습득은 선택이 아니라 필수라고 하겠다. 그런데 다행스럽게도 오늘날에는 배우기 쉽고 편리한 여러 개인컴퓨터용 통계패키지가 이용 가능하여, 계량경제학의 이론을 배우고 그것을 통계패키지를 이용하여 실증분석을 해 봄으로써 이론이 가지는 의미를 배울 수 있는 좋은 환경이 조성되어 있다고 생각된다.

이 책의 각 장의 마지막 절에서는 통계자료를 사용하는 예제를 두었다. 이 예제들의 자료를 사용하여 각자가 통계패키지를 이용하여 실증분석을 실시하여 보고, 책에서 설명하고 있는 내용과의 비교분석을 해 본다면, 각 장의 이론적인 내용을 보다 명확히 이해하는데 도움이 되리라 생각한다. 이 책을 통해서 계량경제학에 대한 흥미와 이해도가 한층 더 높아지기를 바라며, 이를 바탕으로 보다 더 진전된 학습이 이루어지는 계기가 되기를 기대한다.

2017년 1월
이윤복



저자소개
이윤복


연세대학교 수학과 졸업(이학사)
일본 메이지대학(明治大學) 대학원(경제학수사(修士), 경제학박사)
강원대학교 부설 산업경제연구소 소장 역임
일본 메이지대학 객원교수, 초빙교수 역임
한일경상학회 회장 역임
강원대학교 경제학과 교수 역임
현재, 강원대학교 경제학과 명예교수

저서 : 『入門テキスト現代韓國經濟』(共著), つげ書房新社, 2014.
『경제경영수학』, 형설출판사, 2014.
『RATS를 이용한 기초경제시계열분석』, ㈜지필미디어, 2012.
 
PART 01 계량경제학이란 
1 계량경제학의 개념 · 13 
2 계량경제학의 방법론 14 
1) 정식화 / 14 
2) 추정 / 15
3) 검정 / 15 
4) 예측 / 15 

3 본서의 구성 · 16 

PART 02 기초통계학 
1 확률변수와 기대치 · 17 
1) 확률변수와 확률분포 / 17 
2) 기대치 / 18
3) 분산과 공분산 / 20 

2 확률분포 · 22 
1) 정규분포 / 22 
2) 분포, 분포, 분포 / 25 
 
3 추정량의 특성 · 27 
1) 모집단과 추정량 / 27 
2) 소표본특성 / 28
3) 대표본특성 / 29 
 
4 가설검정 · 31 
1) 통계적 가설검정 방법 / 31 
2) 귀무가설과 대립가설 / 31
3) 검정통계량과 유의수준 / 31 
4) 가설검정의 예 / 32 
 
연습문제 2 · 34 
 
PART 03 단순회귀분석 : 추정 
1 상관분석과 회귀분석 · 35 
1) 상관분석과 회귀분석 / 35 
2) 공분산 / 36
3) 상관계수 / 38 
 
2 이론모형과 계량경제모형 · 40 
1) 이론모형과 확률변수 / 40 
2) 확률변수의 도입 이유 / 41 
 
3 단순회귀모형의 기본가정 · 42 
4 최소자승법 · 44 
1) 모집단회귀함수와 표본회귀함수 / 44
2) 최소자승법의 발상 / 45 3) 최소자승추정법 / 46 

5 표본회귀식의 성질 · 48 
6 분산 및 공분산의 추정 · 52 
1) 오차항 의 분산의 추정 / 52 
2) ,의 분산 / 54
3) ,의 공분산 / 55 
4) 여러 분산의 표현법 / 56 
 
7 최소자승추정량은 좋은 추정량인가? · 57 
1) 불편성 / 57 
2) 선형성 / 58
3) 최소분산성 / 59 
4) Gauss-Markov 정리 / 60
5) 일치성 / 61 
 
8 예제 : 소비함수 · 62 
 
연습문제 3 · 67
부록 3A · 70 
 
PART 04 단순회귀분석 : 검정 및 예측 
 
1 결정계수 · 75 
1) 결정계수의 의미 / 75
2) 결정계수를 구하는 방법 / 76 
 
2 회귀분석에 있어서의 통계적 추론 · 80 
1) 와의 이론적 분포 / 80
2) 통계량의 도출 / 81 
 
3 가설검정 : 회귀계수의 유의성검정 · 82 
1) 귀무가설과 대립가설 / 82
2) 검정통계량과 유의수준 / 83
3) 가설의 검정방법 / 84 
 
4 신뢰구간 · 85 
1) 회귀계수 와 의 신뢰구간 / 85
2) 분산 의 신뢰구간 / 87 
 
5 예측 · 88 
1) 예측오차 / 88
2) 예측오차의 기대치와 분산 / 89
3) 예측의 신뢰구간 / 90 
 
연습문제 4 · 93 
 
PART 05 다중회귀분석 
 
1 다중회귀모형의 설정 · 95 
2 다중회귀모형의 추정 · 97 
1) 3변수 모형의 최소자승추정 / 97
2) 다중회귀분석의 기하학적 해석 / 99
3) 최소자승추정량의 분산과 표준오차 / 100 
 
3 다중결정계수()와 자유도조정 결정계수() · 101 
4 다중회귀에서의 가설검정 · 103 
1) 다중회귀에서의 통계적 추론 / 103
2) 개별 편회귀계수의 유의성 검정 / 104
3) 신뢰구간 / 105
4) 전체 편회귀계수의 유의성 검정 : 분산분석 / 105 
 
5 예제 5 · 108 
연습문제 5 · 114 
 
PART 06 회귀분석의 확장 
 
1 비선형회귀모형 · 117 
1) 선형의 의미 / 117
2) 역함수모형 / 118
3) 로그-선형모형 / 120
4) 다항식모형 / 123 

2 검정 · 124 
1) 일부의 편회귀계수가 0인 귀무가설의 검정 / 124
2) 모든 편회귀계수가 0인 귀무가설의 검정 / 126
3) 선형제약의 검정 / 127
4) 구조변화의 검정 / 128 

3 최우추정법 · 130 
1) 최우추정법의 원리 / 130
2) 최우추정량 / 131
3) 최우추정법의 기하학적 해석 / 132 
 
4 예제 6 · 135 
1) 비선형회귀모형 / 135
2)  검정 / 136 

연습문제 6 · 139 
 
PART 07 다중공선성 
1 다중공선성이란 · 141 
1) 다중공선성의 정의 및 문제의 본질 / 141
2) 다중공선성의 기하학적 해석 / 142 

2 다중공선성의 결과 · 145 
1) 추정량과 추정량의 분산 / 145
2) 다중공선성이 존재할 때의 결과 / 146 

3 다중공선성의 탐지 · 147 
1) 설명변수들 간의 높은 상관계수 / 147
2) 높은 와 , 낮은 개별 값 / 148
3) 파라메터 추정치의 불안정성 / 148
4) 와 같은 척도의 사용 / 148 
 
4 다중공선성의 개선 · 149 
1) 변수의 제외 / 149
2) 표본관측치의 추가 / 150
3) 선험적 정보의 이용 / 151
4) 변수의 변환 / 151 
 
5 예제 7 · 153 
 
연습문제 7 · 156 
 
PART 08 이분산 
1 이분산이란 · 159 
2 이분산의 결과 · 162 
1) 이분산이 존재할 때의 추정량과 추정량의 분산 / 162
2) 가중최소자승추정량과 그의 분산 / 163 

3 이분산의 탐지 · 165 
1) 그림에 의한 방법 / 165
2) Park 검정 / 166
3) Goldfeld-Quandt(GQ) 검정 / 166
4) Breusch-Pagan-Godfrey(BPG) 검정 / 167
5) White 검정 / 169 
 
4 이분산의 개선 · 169 
1) 이분산 이 알려져 있을 때 / 169
2) 이분산 이 알려져 있지 않을 때 / 171
 
5 예제 8 · 173 
1) Park 검정 / 174
2) Goldfeld-Quandt(GQ) 검정 / 174
3) Breusch-Pagan-Godfrey(BPG) 검정 / 175
4) White 검정 / 176
5) 가중최소자승(WLS) 추정 / 177
6) 대수변환자료의 추정 / 177 
 
연습문제 8 · 179 
 
PART 09 자기상관 
1 자기상관의 의미 및 발생이유 · 181 
1) 자기상관의 의미 / 181
2) 자기상관의 발생이유 / 185 
 
2 자기상관의 결과 · 186 
3 자기상관의 탐지 · 189 
1) 그림에 의한 탐지 / 189
2) Durbin-Watson의 ?검정 / 189 
 
4 자기상관의 개선 · 192 
1) 를 알고 있을 경우 / 195
2) 를 알지 못할 경우 / 193
3) Cochran-Orcutt 반복법 / 194 
 
5 예제 9 · 194 

연습문제 9 · 198 

PART 10 더미변수 
1 더미변수의 의미 및 도입이유 · 201 
1) 질적변수를 회귀분석에 도입하는 경우 / 201
2) 경제구조가 변하는 경우 / 202
3) 데이터에 이상치가 있는 경우 / 203
4) 데이터에 계절변동이 있는 경우 / 203 
 
2 정수항 더미변수 · 204 
3 회귀계수 더미변수 · 207 
4 정수항 더미변수와 회귀계수 더미변수 · 209 
5 계절더미변수 · 210 
6 예제 10 · 212 
 
1) 경제구조의 변화에 관한 예 / 212
2) 계절변동에 관한 예 / 213 

연습문제 10 · 217 
 
PART 11 시차분포모형 
1 시차분포모형이란 · 221 
2 Koyck모형 · 223 
1) Koyck모형의 가정 / 223
2) Koyck변환 / 224 
 
3 적응적 기대모형 · 226 
4 부분조정모형 · 228 
5 시차종속변수가 있는 모형의 자기상관의 검정 · 229 
6 Almon 모형 · 230 
7 예제 11 · 233 
1) 시차분포모형 / 233
2) Koyck모형 / 234
3) 검정 / 235
4) Almon모형 / 235 
 
연습문제 11 · 237 
 
PART 12 선형회귀모형의 행렬표현 
1 변수 선형회귀모형의 설정 및 가정 · 239 
1) 변수 선형회귀모형 / 239
2) 변수 선형회귀모형의 가정 / 240 
 
2 변수 선형회귀모형의 추정 및 예측 · 244 
1) 변수 선형회귀모형의 최소자승추정 / 244
2) 최소자승추정량의 성질 / 247
3) 결정계수와 분산분석 / 250
4) 예측 / 251 
 
3 단순회귀모형의 행렬표현 · 254 
1) 단순회귀모형 / 254
2) 단순회귀모형의 추정 / 255
3) 분산공분산행렬 / 257
4) 단순회귀모형의 예시 / 259 
 
4 다중회귀모형의 예시 · 262 
1) 3변수 회귀모형의 예시 / 262 
 
연습문제 12 · 268
부록 12A · 270 
통계표 · 271 
연습문제 해답 · 279 
찾아보기 · 285
 
 
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