고려대학교 경제학과 교수로 육군사관학교 물리학과(이학사), 고려대학교 일반대학원 경제학과(경제학석사), 미국 밴더빌트(Vanderbilt)대학교 경제학과(경제학박사)이다. 저서 및 역서에는 『경제학의 관점에서 본 한국의 저출산 고령화 문제』(공저), 『계량경제학Ⅰ』(공역) 등이 있다.
역자 서문 제1장 계량경제학과 경제 자료의 속성 1 1-1 계량경제학이란? 1 1-2 실증분석은 어떻게 하는가? 2 1-3 계량경제 분석에서 이용되는 자료 7
1-3a 횡단면 자료 7 1-3b 시계열 자료 9 1-3c 통합된 횡단면 자료 11 1-3d 패널 자료 또는 종단 자료 12 1-4 인과성, Ceteris Paribus, 가상적 상황을 이용한 논리 전개 14 제2장 단순회귀모형 23 2-1 단순회귀모형의 정의 23 2-2 보통최소제곱 추정값의 도출 30 2-2a 용어에 관한 주석 39 2-3 모든 자료 표본에서 성립하는 OLS의 성질 40 2-3a 맞춘값과 잔차 40 2-3b OLS 통계량들의 대수적 성질 41 2-3c 적합도(Goodness-of-fit) 43 2-4 측정단위와 함수형태 45 2-4a 측정단위의 변화가 OLS 통계량에 미치는 영향 45 2-4b 단순회귀에 비선형성을 포함시키기 47 2-4c “선형” 회귀의 의미 50 2-5 OLS 추정량의 기댓값과 분산 51 2-5a OLS의 불편성 51 2-5b OLS 추정량의 분산 58 2-5c 오차 분산의 추정 62 2-6 원점을 지나는 회귀와 상수항에 대한 회귀 65 2-7 이진 설명변수에 대한 회귀 66 2-7a 가상적 성과, 인과성, 정책분석 68
제3장 다중회귀분석 : 추정 목차 iii
75 3-1 다중회귀분석의 기초 76 3-1a 두 개의 설명변수가 있는 모형 76 3-1b k 개의 설명변수가 있는 모형 79 3-2 다중회귀모형의 OLS 추정 및 추정 결과의 해석 80 3-2a OLS 추정값 계산 81 3-2b OLS 회귀식의 해석 82 3-2c 다중회귀에서 “다른 요소들을 고정시킨다” 는 것의 의미 85 3-2d 여러 독립변수들을 동시에 변화시키면 86 3-2e 맞춘값과 잔차 86 3-2f 다중회귀분석과 순효과(partialling-out interpretation) 87 3-2g 단순회귀 추정값과 다중회귀 추정값의 비교 88 3-2h 모형의 적합도(goodness-of-fit) 90 3-2i 원점을 지나는 회귀 93 3-3 OLS 추정량의 기댓값 94 3-3a 관련없는 변수의 추가 100 3-3b 누락된 변수로 인한 편향: 단순한 경우 101 3-3c 누락된 변수로 인한 편향: 더 일반적인 경우 105 3-4 OLS 추정량의 분산 106 3-4a OLS 분산의 구성요소들: 다중공선성 108 3-4b 잘못 설정된 모형에서의 분산 113 3-4c σ 2 의 추정과 OLS 추정량의 표준오차 115 3-5 OLS의 효율성: Gauss-Markov 정리 117 3-6 다중회귀분석과 관련된 표현 119 3-7 다중회귀분석이 쓰이는 몇 가지 경우들 121 3-7a 예측(prediction) 121 3-7b 효율적 시장 122 3-7c 두 변수 간의 교환관계(tradeoff) 측정 123 3-7d Ceteris paribus 하에서 집단간 차이 검정 124 3-7e 잠재적 성과변수, 처치 효과, 그리고 정책 효과 분석 125 제4장 다중회귀분석 : 추론 134
4-1 OLS 추정량의 표집분포 134 4-2 하나의 모수에 대한 가설의 검정: t 검정 138 4-2a 단방향 대립가설에 대하여 검정하기 141
4-2b 양방향 대립가설 147 4-2c β j 에 관한 여타 가설의 검정 149 4-2d t 검정 시 p 값의 계산 153 4-2e 고전적 가설 검정의 표현방식에 관한 주석 155 4-2f 경제적 혹은 실질적 유의성 대 통계적 유의성 156 4-3 신뢰구간 159 4-4 모수들의 단일 선형결합에 대한 가설의 검정 162 4-5 여러 선형제약들의 검정: F 검정 165
4-5a 배제 제약들의 검정 165 4-5b F 검정과 t 검정의 관계 172 4-5c F 통계량의 R 제곱 형태 174 4-5d F 검정시 p 값의 계산 176 4-5e 회귀의 전반적인 유의성에 대한 F 통계량 177 4-5f 일반적인 선형 제약의 검정 178 4-6 회귀 결과의 보고 방법 180 4-7 인과적 효과와 정책분석 추가 논의 182 제5장 다중회귀분석 : OLS의 대표본 특성 185 5-1 일치성 186 5-1a OLS 추정량의 불일치성 190 5-2 점근적 정규성과 대표본에서의 통계적 추론 192 5-2a 대표본에서 이용할 수 있는 다른 검정: LM 통계량 197 5-3 OLS의 점근적 효율성 201 제6장 다중회귀분석 : 추가 주제들 203 6-1 자료 스케일링이 OLS 통계량에 미치는 영향 203 6-1a 베타 계수 206 6-2 함수형태에 관한 추가 논의 209
6-2a 로그 함수 형태의 사용에 대한 추가 논의 209 6-2b 2차항이 있는 모형 212 6-2c 상호작용항이 있는 모형 218 6-2d 평균부분효과의 계산 220 6-3 적합도와 회귀변수 선택에 관한 추가 사항 221 6-3a 조정된 R 제곱 223 6-3b 조정된 R 제곱을 사용하여 서로 포함되지 않는 모형들 중 선택하기 225 6-3c 회귀분석에서 너무 많은 요소들을 통제하는 것 228 6-3d 오차 분산을 줄이기 위해 변수를 추가하는 것 229 6-4 예측과 잔차분석 231 6-4a 예측 시 신뢰구간 231 6-4b 잔차 분석 235 6-4c 종속변수가 log(y) 일 때 y 의 예측 237
제7장 질적인 정보와 다중회귀분석 244 7-1 질적인 정보의 표현 245 7-2 더미 독립변수가 1개일 때 247 7-2a 종속변수가 log(y) 일 때 더미변수의 계수의 해석 253 7-3 더미변수들을 이용하여 여러 범주를 나타내기 256 7-3a 순서형 독립변수와 더미변수 258 7-4 더미변수와 상호작용 항 262 7-4a 더미변수 간의 상호작용 항 262 7-4b 기울기 계수의 집단별 차이와 상호작용 항 264 7-4c 집단 간 회귀함수의 차이 여부에 대한 검정 268 7-5 이진 종속 변수: 선형 확률 모형 272 7-6 정책 및 프로그램 효과 분석: 추가 사항 278 7-6a 프로그램 평가와 제약없는 회귀를 이용한 조정 280 7-7 이산 종속 변수일 때 회귀 결과의 해석 285
제8장 이분산 288 8-1 이분산이 OLS에 초래하는 결과 288 8-2 OLS를 이용한 이분산에 견고한 추론 289 8-2a 이분산에 견고한 LM 검정값의 계산 295 8-3 이분산의 검정 297 8-3a White의 이분산 검정 301 8-4 가중최소제곱 추정 303 8-4a 이분산 형태가 알려진 함수의 미지의 상수 배일 때 303 8-4b 이분산 함수를 추정해야 하는 경우: Feasible GLS 310 8-4c 가정한 이분산 함수가 틀렸으면? 315 8-4d 이분산하에서 예측과 예측 구간 318 8-5 선형 확률 모형의 재조명 320
제9장 모형 설정과 자료에 관한 추가적인 내용 323 9-1 잘못된 함수 형태 설정 324 9-1a RESET ? 일반적인 함수 형태 오류에 대한 검정 327 9-1b 서로 포함되지 않은 모형들에 대한 검정 329 9-2 관측되지 않은 변수들에 대한 대리변수(proxy variables) 330 9-2a 대리변수로서 시차 종속변수의 이용 336 9-2b 대리변수에 대한 다른 관점 338 9-2c 잠재 성과 변수와 대리 변수 339 9-3 임의계수 모형 340 9-4 측정오차 존재 시 OLS의 성질 343 9-4a 종속변수의 측정 오차 344 9-4b 설명변수의 측정 오차 346 9-5 관측값의 결손, 비임의표본, 이상값 351 9-5a 관측값의 결손 351 9-5b 비임의표본 353 9-5c 이상값과 영향력이 있는 관측값 356 9-6 최소절대편차 추정 362
부록A 오차의 자기상관 366 A-1 시계열 상관이 존재할 때 OLS의 성질 366 A-2 시계열 상관에 견고한 OLS 표준오차 369 A-3 시계열 상관의 검정 371 A-3a 설명변수가 강하게 외생적일 때 AR(1) 시계열 상관의 t 검정 371 A-3b 고전적 가정 아래에서 Durbin-Watson 검정 372 A-3c 일반적인 경우의 AR(1) 시계열 상관 검정 372 A-3d 고차의 시계열 상관 검정 373 A-4 강한 외생성 아래에서 시계열 상관의 교정 374 A-4a AR(1) 모형에서 BLUE 374 A-4b AR(1) 오차의 경우 FGLS 추정 375 부록B 통계표 377
