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(Gujarati의) 계량경제학

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자료유형단행본
개인저자Gujarati Damodar N.,
Porter Dawn C., 저
박완규, 역
홍성표, 역
서명/저자사항(Gujarati의) 계량경제학 / Damodar N. Gujarati, Dawn C. Porter ; 박완규, 홍성표 역
발행사항서울 :지필미디어,2009
형태사항xvii, 1118 p. : 도표 ;26 cm
원표제 Basic econometrics (5th ed.)
ISBN 9788995497340
일반주기 부록: A. 주요 통계학 개념에 대한 복습, B. 행렬대수의 기초, C. 선형 회귀모형에 대한 행렬 접근법 외
서지주기 참고문헌(p. 1081-1085)과 색인수록
일반주제명 Econometrics
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 분관대출 서비스
1 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 330.015195 2009 111546152 대출가능 간편대출 서비스
2 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 330.015195 2009 111562025 대출중 2017-11-28
3 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 330.015195 2009 111615378 대출중 2014-06-24
4 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 330.015195 2009 111669931 대출중 2017-12-18
5 과학도서관/단행본실/ 330.015195 2009 121228981 대출중 2017-11-22 예약가능
6 과학도서관/단행본실/ 330.015195 2009 121236647 대출중 2017-11-24
7 과학도서관/단행본실/ 330.015195 2009 121236648 대출중 2017-12-04
8 과학도서관/단행본실/ 330.015195 2009 121236649 대출중 2017-12-01
9 세종학술정보원/사회과학실/ 330.015195 2009 151286736 대출가능 분관대출

목차/초록


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 <TEX>$$u_i$$</TEX>의 확률분포 = 113
  4.2 <TEX>$$u_i$$</TEX>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<TEX>$$\hat σ$$</TEX>≠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<TEX>$$v_t$$</TEX>,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<TEX>$$b_{12}$$</TEX>=β₂+β₃<TEX>$$b_{32}$$</TEX>[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 <TEX>$$\hat β$$</TEX>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


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