계량경제학 Jeffrey M. Wooldridge pdf 다운로드를 무료로 제공합니다 이 책은 계량경제학을 다룬 이론서입니다. 계량경제학의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다. 저자만의 계량 경제학을 익힐 수 있습니다
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책 소개
울드리지(Jeffrey M. Wooldridge) 교수의 Introductory Econometrics: A Modern Approach 의 7판은 그 이전의 판들에 비해 처치효과추정(treatment effect estimation) 기법들에 할애한 분량이 크게 늘었다. 처치효과추정 기법들이 여러 미시적 실증 연구에서 광범위하게 사용되 고 있고 그 쓰임새가 확대되어 가는 현실을 반영한 것이 아닐까 한다. 처치효과추정 기법을 이해하는 것은 현대의 실증적 연구에서 반드시 필요한 상황이 되었다. 그러한 면에서 볼 때 Introductory Econometrics: A Modern Approach의 7판은 시대적 요구를 충실하고도 시의적절히 반영한 교재라고 할 수 있다. 이번 역서에서도 5판을 번역한 것과 마찬가지로 현실적인 강의 가능성을 고려해 9장 까지만 번역하였고 시계열상관된 오차항과 관련된 내용을 이해하는 데에 필수적인 보론을 이전판 그대로 유지하였다. 가급적 원 저서의 표현이나 예들을 그대로 번역하였고 필요한 경우 각주나〔 〕로 표시된 문단 내 주석으로 독자들의 이해를 돕고자 하였던 지난 번역의 원칙도 그대로 유지하였다. 원 저서가 가지고 있는 학문적 깊이와 범위를 생각해 보건대, 이 역서가 학생들이 원 저서를 공부하는 데에 충실한 지침서가 되는 정도의 기여만 있어도 역자들이 수많은 회의와 토론을 거치며 번역에 쏟은 노력이 충분히 보답받는 것이 아닐까 생각한다.
계량경제학 Jeffrey M. Wooldridge
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