저자소개
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 평균 98
4.5 최소제곱 추정량의 표집분산 106
4.6 분산과 효율성 110
4.7 최소제곱 추정량은 선형추정량 115
4.8 최소제곱법의 효율성 116
4.9 오차분산 추정량과 표준오차 118
4.10 최소제곱 추정량의 표집분포 120
제5장 통계적 검정의 기초 123
5.1 통계적 검정의 기초 123
5.2 가설 설정 124
5.3 검정통계량 127
5.4 검정의 크기와 힘 129
5.5 기각영역 131
5.6 귀무가설의 기각과 채택 135
5.7 귀무가설을 채택하는가 기각하지 못하는가? 136
제6장 최소제곱을 이용한 가설검정 137
6.1 가설들 137
6.2 검정통계량의 도출 138
6.3 ‘영향없음’이라는 귀무가설의 검정 142
6.4 p값 146
6.5 신뢰구간 150
6.6 β1 = a 라는 귀무가설의 검정 153
6.7 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 229
9.6 설명변수의 추가 또는 누락과 추정량의 분산 231
9.7 OLS추정량의 분산의 추정 233
9.8 OLS 추정량의 표집분포 234
9.9 신뢰구간 235
9.10 예측 237
9.A 행렬연산을 이용한 가우스 마코프 정리의 증명 244
제10장 다중회귀 모형에서 가설검정 245
10.1 하나의 선형 제약으로 이루어진 가설의 t 검정 245
10.2 잔차제곱합을 비교하여 검정하는 방법 253
10.3 여러 선형제약으로 이루어진 가설의 검정 263
10.4 함수형태 설정 오류의 검정 266
10.5 라그랑지 승수 검정 269
제3부 가정의 현실화
제11장 정규분포의 문제 273
11.1 표본크기와 정규분포 273
11.2 정규분포 가정의 완화 273
11.3 오차항이 정규분포인지 검정 274
11.4 최우추정법과 오차항 분포에 대한 가정의 활용 276
제12장 이분산 281
12.1 오차의 이분산 281
12.2 오차항이 이분산적일 때 OLS 추정량의 분산 282
12.3 이분산에 견고한 분산추정 방법 283
12.4 표본이 크지 않을 때 HC 분산추정량 교정하기 286
12.5 이분산하에서 OLS를 이용한 가설검정 288
12.6 이분산하에서 BLUE 구하기 : 가중최소제곱법 293
12.7 분산의 구조를 모를 때 GLS하기 : FGLS 296
12.8 이분산이 존재하는지 검정 300
제13장 오차의 자기상관 303
13.1 클러스터로 묶이는 자료 303
13.2 클러스터의 개수에 따른 조정 307
13.3 시계열자료 308
13.4 오차의 시계열 상관 309
제4부 내생적인 설명변수
제14장 확률적인 설명변수 316
14.1 확률적인 설명변수 316
14.2 횡단면 자료에서 설명변수 확률성 318
14.3 시계열자료에서 설명변수의 확률성 320
14.4 설명변수의 내생성 322
14.5 설명변수 내생성의 해결책 1: 대리변수 326
14.6 설명변수 내생성의 해결책 2: 도구변수 329
14.A 반복평균의 법칙 333
제15장 도구변수 추정 335
15.1 자료에 의한 모수의 식별 335
15.2 2단계 최소제곱법 337
15.3 2SLS 추정량의 분산 343
15.4 2SLS와 관련된 검정들 347
15.5 예제 : 교육수익률 355
15.6 통제함수 방법 363
15.7 내생적 설명변수의 제곱항과 상호작용항 367
15.8 약한 도구변수의 문제 371
제5부 특수주제들
제16장 이항반응모형 373
16.1 선형확률모형 373
16.2 일반화된 선형모형 377
16.3 맞춘값과 설명력 381
16.4 로짓과 프로빗의 관계 384
16.5 이진적 종속변수에 대한 잠재변수 모형 387
16.6 계수의 해석과 한계효과 390
16.7 복잡한 경우의 한계효과 395
16.8 표준오차와 신뢰구간 401
제17장 검열된 자료와 표본선택 402
17.1 검열된 자료 402
17.2 검열된 자료와 OLS 405
17.3 토빗 추정 410
17.4 표본선택 415
부록 A 연습문제 답 420
부록 B R 명령 요약 427
부록 C 통계표 430
참고문헌 437
찾아보기 440
