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-
계량경제학. 1
발행연도 - 2015 / 지음: Jeffrey M. Wooldridge ; 공역: 박상수, 한치록 / 박영사- 도서관 인천도서관
- 자료실 [인천]일반자료실1
- 부록 부록없음
- 등록번호 KM0000364132
- ISBN 9791130302171
- 형태 viii, 368 p. 26 cm
- 한국십진분류 사회과학 > 경제학 >
- 카테고리분류 경제/경영 > 경제 > 경제이론/경제사상
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전체도서관 소장정보
| 자료실 | 대출상태 | 반납예정일 | 청구기호 | 등록번호 | 자료예약 | 상호대차 | 책마중 | 정보출력 |
|---|
한국어판 서문
역자 서문
제1장 계량경제학과 경제 자료의 속성
1.1 계량경제학이란?
1.2 실증분석은 어떻게 하는가?
1.3 계량경제 분석에서 이용되는 자료
1.4 계량경제 분석에서 인과관계와 Ceteris Paribus의 개념
제1부 횡단면자료의 회귀분석
제2장 단순회귀모형
2.1 단순회귀모형의 정의
2.2 보통최소제곱 추정값의 도출
2.3 모든 자료 표본에서 성립하는 OLS의 성질
2.4 측정단위와 함수형태
2.5 OLS 추정량의 기댓값과 분산
2.6 원점을 지나는 회귀와 상수항에 대한 회귀
제3장 다중회귀분석
3.1 다중회귀분석의 기초
3.2 다중회귀모형의 OLS 추정 및 추정 결과의 해석
3.3 OLS 추정량들의 기댓값
3.4 OLS 추정량의 분산
3.5 OLS의 효율성: Gauss-Markov 정리
3.6 다중회귀분석과 관련된 표현
제4장 다중회귀분석: 추론
4.1 OLS 추정량의 표집분포
4.2 하나의 모수에 대한 가설의 검정: t검정
4.3 신뢰구간
4.4 모수들의 단일 선형결합에 대한 가설의 검정
4.5 여러 선형제약들의 검정: F 검정
4.6 회귀 결과의 보고 방법
제5장 다중회귀분석: OLS의 대표본 특성
5.1 일치성
5.2 점근적 정규성과 대표본에서의 통계적 추론
5.3 OLS의 점근적 효율성
제6장 다중회귀분석의 추가 주제들
6.1 자료 스케일링이 OLS 통계량에 미치는 영향
6.2 함수형태에 관한 추가 논의
6.3 적합도와 회귀변수 선택에 관한 추가 사항
6.4 예측과 잔차분석
제7장 질적인 정보와 다중회귀분석
7.1 질적인 정보의 표현
7.2 더미 독립변수가 1개일 때
7.3 더미변수들을 이용하여 여러 범주를 나타내기
7.4 더미변수와 상호작용 항
7.5 이진 종속 변수: 선형 확률 모형
7.6 정책 및 프로그램 효과 분석: 추가 사항
7.7 이산 종속 변수일 때 회귀 결과의 해석
제8장 이분산
8.1 이분산이 OLS에 초래하는 결과
8.2 OLS를 이용한 이분산에 견고한 추론
8.3 이분산 검정
8.4 가중최소제곱 추정
8.5 선형 확률 모형의 재조명
제9장 모형 설정과 자료에 관한 추가적인 내용
9.1 잘못된 함수 형태 설정
9.2 관측되지 않은 변수들에 대한 대리변수(proxy variables)
9.3 임의계수 모형
9.4 측정오차 존재 시 OLS의 성질
9.5 관측값의 결손, 비임의표본, 이상값
9.6 최소절대편차 추정
부록A 오차의 자기상관
A.1 시계열 상관이 존재할 때 OLS의 성질
A.2 시계열 상관에 견고한 OLS 표준오차
A.3 시계열 상관의 검정
A.4 강한 외생성 아래에서 시계열 상관의 교정
부록B 통계표
참고문헌
찾아보기
역자 서문
제1장 계량경제학과 경제 자료의 속성
1.1 계량경제학이란?
1.2 실증분석은 어떻게 하는가?
1.3 계량경제 분석에서 이용되는 자료
1.4 계량경제 분석에서 인과관계와 Ceteris Paribus의 개념
제1부 횡단면자료의 회귀분석
제2장 단순회귀모형
2.1 단순회귀모형의 정의
2.2 보통최소제곱 추정값의 도출
2.3 모든 자료 표본에서 성립하는 OLS의 성질
2.4 측정단위와 함수형태
2.5 OLS 추정량의 기댓값과 분산
2.6 원점을 지나는 회귀와 상수항에 대한 회귀
제3장 다중회귀분석
3.1 다중회귀분석의 기초
3.2 다중회귀모형의 OLS 추정 및 추정 결과의 해석
3.3 OLS 추정량들의 기댓값
3.4 OLS 추정량의 분산
3.5 OLS의 효율성: Gauss-Markov 정리
3.6 다중회귀분석과 관련된 표현
제4장 다중회귀분석: 추론
4.1 OLS 추정량의 표집분포
4.2 하나의 모수에 대한 가설의 검정: t검정
4.3 신뢰구간
4.4 모수들의 단일 선형결합에 대한 가설의 검정
4.5 여러 선형제약들의 검정: F 검정
4.6 회귀 결과의 보고 방법
제5장 다중회귀분석: OLS의 대표본 특성
5.1 일치성
5.2 점근적 정규성과 대표본에서의 통계적 추론
5.3 OLS의 점근적 효율성
제6장 다중회귀분석의 추가 주제들
6.1 자료 스케일링이 OLS 통계량에 미치는 영향
6.2 함수형태에 관한 추가 논의
6.3 적합도와 회귀변수 선택에 관한 추가 사항
6.4 예측과 잔차분석
제7장 질적인 정보와 다중회귀분석
7.1 질적인 정보의 표현
7.2 더미 독립변수가 1개일 때
7.3 더미변수들을 이용하여 여러 범주를 나타내기
7.4 더미변수와 상호작용 항
7.5 이진 종속 변수: 선형 확률 모형
7.6 정책 및 프로그램 효과 분석: 추가 사항
7.7 이산 종속 변수일 때 회귀 결과의 해석
제8장 이분산
8.1 이분산이 OLS에 초래하는 결과
8.2 OLS를 이용한 이분산에 견고한 추론
8.3 이분산 검정
8.4 가중최소제곱 추정
8.5 선형 확률 모형의 재조명
제9장 모형 설정과 자료에 관한 추가적인 내용
9.1 잘못된 함수 형태 설정
9.2 관측되지 않은 변수들에 대한 대리변수(proxy variables)
9.3 임의계수 모형
9.4 측정오차 존재 시 OLS의 성질
9.5 관측값의 결손, 비임의표본, 이상값
9.6 최소절대편차 추정
부록A 오차의 자기상관
A.1 시계열 상관이 존재할 때 OLS의 성질
A.2 시계열 상관에 견고한 OLS 표준오차
A.3 시계열 상관의 검정
A.4 강한 외생성 아래에서 시계열 상관의 교정
부록B 통계표
참고문헌
찾아보기
(대체로 해롭지 않은) 계량경제학 : 실증연구자의 동반서
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통계(나이)
| 나이 | 대출건수 |
|---|---|
| 10대 미만 | 0 |
| 10대 | 0 |
| 20대 | 7 |
| 30대 | 0 |
| 40대 | 0 |
| 50대 | 2 |
| 60대 | 0 |
| 70대 | 0 |
| 80대 | 0 |
| 90대 | 0 |
통계(연도)
| 연도 | 대출건수 |
|---|---|
| 2017년 | 0 |
| 2018년 | 0 |
| 2019년 | 0 |
| 2020년 | 5 |
| 2021년 | 0 |
| 2022년 | 1 |
| 2023년 | 1 |
| 2024년 | 0 |
| 2025년 | 0 |
| 2026년 | 0 |