시계열분석의개요 (the nature of time series analysis) 확률과정 (stochastic processes) 이란시간으로순서가매겨진확률변수들의집합임. 만일확률변수 y 가연속이라면 y(t) 라고표기하지만이산이라면 y t 라고표기함 ( 대부분의경제자
|
|
|
- 주옥 위
- 6 years ago
- Views:
Transcription
1
2 시계열분석의개요 (the nature of time series analysis) 확률과정 (stochastic processes) 이란시간으로순서가매겨진확률변수들의집합임. 만일확률변수 y 가연속이라면 y(t) 라고표기하지만이산이라면 y t 라고표기함 ( 대부분의경제자료들은이산적임 ). 전통적계량접근법 (econometric approach) 종속변수와독립변수간의이론적관계를토대로모형을구성함. y t =β 0 +β 1 x 1t +β 2 x 2t + +β k x kt +ε t 시계열분석접근법 (time series approach) 변수자체의시간의흐름에따른특성을토대로모형을설정함. 따라서변수자체의과거값에들어있는정보를이용하여변수 y 의움직임을분석함. y t =δ+α 1 y t-1 +α 2 y t-2 + +α p y t-p +ε t
3 시계열분석의개요 (the nature of time series analysis) 자기회귀모형 (autoregressive model : AR) 변수의현재값을과거값의함수로나타낸형태임. 확률보행모형 (random walk model) 가장최근의 y 값만영향을미치는경우임. y t =y t-1 +ε t 예 : 환율과주식가격의움직임등 시계열분석의단점 변수자체의시간의흐름에따른특성만을토대로모형을설정하므로변수간의이론적관계를고려하지못한다는한계점이있음. 시계열분석의장점 예측값의추정에유용함.
4 시계열분석의개요 (the nature of time series analysis) 시계열분석에서는안정적인시계열자료를이용해야하므로자료의안정성 (stationarity) 여부를확인해야함 년대초반까지는거의모든시계열분석은모형에서다루지는시계열변수들이안정성을만족한다는가정하에서이루어져왔음. 그러나 Nelson and Plosser(1982) 의연구를기점으로그이후에발표된실증적 이론적연구들에의해다수의경제변수들이안정적인시계열 (stationary time series) 보다는단위근 ( 또는확률적추세 ) 을가지는불안정적인시계열 (non-stationary time series) 에의해보다잘모형화됨이알려지게됨. 따라서현실설명력과예측력이뛰어난경제금융시계열모형을만들기위해서는불안정적인시계열인단위근이존재하는시계열에대한이해가필수적임.
5 이란시계열자료의안정성에관한검정방법으로공적분검정 (cointegration test) 에앞서선행하는검정임 (pre-test). 다음의모형을통해단위근 (unit root) 에대하여알아보기로함. y t =ρy t-1 +ε t, -1 ρ 1 여기서 ε t 는확률적오차항으로평균이 0 이고분산이 σ 2 으로일정하며자기상관이없는것으로가정하는데, 흔히이를백색잡음오차항 (white noise error term) 이라고함. 위식에서차분연산자를이용하여, 즉위식의양변에서 y t-1 을빼주면다음과같음. Dy t =(ρ-1)y t-1 +ε t =δy t-1 +ε t 여기서 D 는차분연산자로 Dy t =(y t -y t-1 ) 이고, δ=(1-ρ) 임.
6 단위근검정은귀무가설 H 0 : δ=0 을검정하는것으로 H 0 : ρ=1 의검정과동일함. 대립가설은 H 1 : δ<0 또는 H 0 : ρ<1 임. 대립가설로부터알수있는바와같이단위근검정은단측검정 (one-tail test) 임. 따라서 δ 의추정값이 0 보다크거나같으면그시계열은단위근을갖는다고할수있음. 단위근검정이반드시 y t 가순수한확률과정 [Dy t =y t -y t-1 =ε t ] 이라고가정할이유는없음. 대부분의시계열은일정한방향으로움직이거나 (drift), 시간추세또는자기회귀 (autoregression : AR) 부분을갖고있음.
7 이와같은성분들을포함하는모형들은다음과같음. 단위근검정은귀무가설 H 0 : δ=0 을검정하는것으로 H 0 : ρ=1 의검정과동일함. Dy t =δy t-1 +α 1 Dy t-1 + +α p Dy t-p +ε t Dy t =γ+δy t-1 +α 1 Dy t-1 + +α p Dy t-p +ε t Dy t =γ+βt+δy t-1 +α 1 Dy t-1 + +α p Dy t-p +ε t 위의세가지모형에는차분항 (difference term) 의시차값인 α i Dy t-i 가추가된형태임 ( augmented). 위의세가지모형에기초하여이루어진단위근검정을 Augmented Dickey-Fuller(ADF) 검정이라고함.
8 확률보행시계열의 1 차차분 ε t 는안정적시계열을의미하는데, 그이유는 ε t 가가정에의하여임의적이기때문임. 시계열이 1 차차분후에안정적인시계열이되었다면차분이전의시계열은 1 차적분되었다고하고 I(1) 이라표기함. 만일 d 차적분된경우 I(d) 로표기되고, d 차적분하면안정적인시계열이됨을의미하는데, 1 차이상의적분된시계열은불안정적인시계열로판단함. 따라서 d=0 인경우안정적인시계열로판단할수있음. ρ=1 이라는귀무가설하에서계산된 t- 통계량 (t-statistic) 은 t- 통계량 (tau-statistic) 임. 흔히타우검정 (tau test) 을 Dickey-Fuller 검정이라부름.
9 단위근이존재하는불안정적인시계열을그대로사용하면표본수가증가함에따라회귀계수의 t- 값도증가하여상관관계가없는변수간에도매우강한상관관계가있는것으로나타나는가성회귀 ( 허구적회귀 : spurious regression) 의문제가발생함. 또한경제시계열이확률적추세를가지고있다는것은충격 (innovation) 이확률적추세를가지고있다는의미인데이러한충격들은그영향이지속적인것이특징임. 단위근검정의단순 Dickey-Fuller 검정은오차항이백색잡음인경우에한하여유효하기때문에계열상관뿐만아니라이분산 (heteroscedasticity) 을조정하기위하여 Dickey-Fuller 검정의 t- 통계량을조정한 Phillips-Perron 검정을이용할수도있음.
10 그러나 William Schwert(1987) 는 Monte-Carlo 연구에근거하여 Phillips-Perron 검정은불안정하다는귀무가설을기각하는경향이강하기때문에교차점검을위하여 Augmented Dickey- Fuller(ADF) 검정을이용할것을권고하고있음. 여기서는 Augmented Dickey-Fuller(ADF) 검정법과 Phillips- Perron 검정법을이용하여단위근을검정함.
11 단위근검정을위하여 Workfile을불러옴. 다음은 eviews sample-01의작업파일을불러온경우임.
12 새로운계열 (series : 변수 ) 의생성 kospi200 주가지수의로그변환 lkospi200=log(kospi200) 을입력한후 OK 를클릭하면 lkospi200 이라는새로운변수가생성됨.
13 새로운계열 (series : 변수 ) 의생성 won_dollar 의로그변환 lwon_dollar=log(won_dollar) 를입력한후 OK 를클릭하면 lwon_dollar 라는새로운변수가생성됨.
14 새로운계열 (series : 변수 ) 의생성 wit 의로그변환 lwit=log(wit) 를입력한후 OK 를클릭하면 lwit 라는새로운변수가생성됨.
15 kospi200 주가지수의단위근검정 Workfile 창에서 lkospi200 을클릭한후 View/Unit Root Test 를선택함.
16 kospi200 주가지수의단위근검정 다음과같은 Unit Root Test 대화창에서 Test type 은 Augmented Dickey-Fuller 를선택함. Test for unit root in 에서우선수준변수 (Level) 에대해서단위근검정을함. EViews 에서시차의길이 (Lag length) 는자동으로적정시차를구함. 절편 (Intercept), 추세와절편 (Trend and intercept), 추세와절편이없음 (None) 중어느것을선택하더라도 EViews 에서는무방함. 확인을클릭함.
17 kospi200 주가지수의단위근검정 다음은 Augmented Dickey-Fuller 검정법에의한단위근검정결과를나타냄. 귀무가설 (null hypothesis) : lkospi200 계열은단위근이존재함. t- 통계량 (tau-statistic) 임. 유의확률값 (p-value) 이 0.01, 0.05, 0.1( 즉, 1%, 5%, 10% 유의수준 ) 보다크므로단위근이존재한다는귀무가설 (H 0 ) 을채택함 ( 기각하지못함 ). 따라서 lkospi200 계열은단위근이존재하는시계열임. 즉, lkospi200 은불안정적인시계열임.
18 kospi200 주가지수의단위근검정 수준변수에대한단위근검정결과불안정적인시계열이므로다시 1 차차분 (1st difference) 을선택한후 OK 를클릭함.
19 kospi200 주가지수의단위근검정 다음은 Augmented Dickey-Fuller 검정법에의한 1 차차분변수에대한단위근검정결과를나타냄. 귀무가설 (null hypothesis) : dlkospi200 계열은단위근이존재함. 유의확률값 (p-value) 이 0.01, 0.05, 0.1( 즉, 1%, 5%, 10% 유의수준 ) 보다작으므로단위근이존재한다는귀무가설 (H 0 ) 을기각함 ( 채택하지못함 ). 따라서 dlkospi200 계열은단위근이존재하지않는시계열임. 즉, dlkospi200 은안정적인시계열임.
20 kospi200 주가지수의단위근검정 다음과같은 Unit Root Test 대화창에서 Test type 은 Phillips-Perron 을선택함. Test for unit root in 에서우선수준변수 (Level) 에대해서단위근검정을함. 오차항의자기상관구조를추정하기위해서는 Kernel 과 Bandwidth 를설정함. 그러나특별한정보가없는경우 Default 와 Automatic Selection 을선택함. 절편 (Intercept), 추세와절편 (Trend and intercept), 추세와절편이없음 (None) 중어느것을선택하더라도 EViews 에서는무방함. 확인을클릭함.
21 kospi200 주가지수의단위근검정 다음은 Phillips-Perron 검정법에의한단위근검정결과를나타냄. 귀무가설 (null hypothesis) : lkospi200 계열은단위근이존재함. 유의확률값 (p-value) 이 0.01, 0.05, 0.1( 즉, 1%, 5%, 10% 유의수준 ) 보다크므로단위근이존재한다는귀무가설 (H 0 ) 을채택함 ( 기각하지못함 ). 따라서 lkospi200 계열은단위근이존재하는시계열임. 즉, lkospi200 은불안정적인시계열임.
22 kospi200 주가지수의단위근검정 수준변수에대한단위근검정결과불안정적인시계열이므로다시 1 차차분 (1st difference) 을선택한후 OK 를클릭함. 오차항의자기상관구조를추정하기위해서는 Kernel 과 Bandwidth 를설정함. 그러나특별한정보가없는경우 Default 와 Automatic Selection 을선택함.
23 kospi200 주가지수의단위근검정 다음은 Phillips-Perron 검정법에의한 1 차차분변수에대한단위근검정결과를나타냄. 귀무가설 (null hypothesis) : dlkospi200 계열은단위근이존재함. 유의확률값 (p-value) 이 0.01, 0.05, 0.1( 즉, 1%, 5%, 10% 유의수준 ) 보다작으므로단위근이존재한다는귀무가설 (H 0 ) 을기각함 ( 채택하지못함 ). 따라서 dlkospi200 계열은단위근이존재하지않는시계열임. 즉, dlkospi200 은안정적인시계열임.
24 kospi200 주가지수의단위근검정 1차로그차분변수 (dlkospi200 : 주가지수변화율 ) 의생성
25 won_dollar 의단위근검정 Workfile 창에서 lwon_dollar 를클릭한후 View/Unit Root Test 를선택함.
26 won_dollar 의단위근검정 다음과같은 Unit Root Test 대화창에서 Test type 은 Augmented Dickey-Fuller 를선택함. Test for unit root in 에서우선수준변수 (Level) 에대해서단위근검정을함. EViews 에서시차의길이 (Lag length) 는자동으로적정시차를구함. 절편 (Intercept), 추세와절편 (Trend and intercept), 추세와절편이없음 (None) 중어느것을선택하더라도 EViews 에서는무방함. 확인을클릭함.
27 won_dollar 의단위근검정 다음은 Augmented Dickey-Fuller 검정법에의한단위근검정결과를나타냄. 귀무가설 (null hypothesis) : lwon_dollar 계열은단위근이존재함. t- 통계량 (tau-statistic) 임. 유의확률값 (p-value) 이 0.01, 0.05, 0.1( 즉, 1%, 5%, 10% 유의수준 ) 보다크므로단위근이존재한다는귀무가설 (H 0 ) 을채택함 ( 기각하지못함 ). 따라서 lwon_dollar 계열은단위근이존재하는시계열임. 즉, lwon_dollar 는불안정적인시계열임.
28 won_dollar 의단위근검정 수준변수에대한단위근검정결과불안정적인시계열이므로다시 1 차차분 (1st difference) 을선택한후 OK 를클릭함.
29 won_dollar 의단위근검정 다음은 Augmented Dickey-Fuller 검정법에의한 1 차차분변수에대한단위근검정결과를나타냄. 귀무가설 (null hypothesis) : dlwon_dollar 계열은단위근이존재함. 유의확률값 (p-value) 이 0.01, 0.05, 0.1( 즉, 1%, 5%, 10% 유의수준 ) 보다작으므로단위근이존재한다는귀무가설 (H 0 ) 을기각함 ( 채택하지못함 ). 따라서 dlwon_dollar 계열은단위근이존재하지않는시계열임. 즉, dlwon_dollar 는안정적인시계열임.
30 won_dollar 의단위근검정 다음과같은 Unit Root Test 대화창에서 Test type 은 Phillips-Perron 을선택함. Test for unit root in 에서우선수준변수 (Level) 에대해서단위근검정을함. 오차항의자기상관구조를추정하기위해서는 Kernel 과 Bandwidth 를설정함. 그러나특별한정보가없는경우 Default 와 Automatic Selection 을선택함. 절편 (Intercept), 추세와절편 (Trend and intercept), 추세와절편이없음 (None) 중어느것을선택하더라도 EViews 에서는무방함. 확인을클릭함.
31 won_dollar 의단위근검정 다음은 Phillips-Perron 검정법에의한단위근검정결과를나타냄. 귀무가설 (null hypothesis) : lwon_dollar 계열은단위근이존재함. 유의확률값 (p-value) 이 0.01, 0.05, 0.1( 즉, 1%, 5%, 10% 유의수준 ) 보다크므로단위근이존재한다는귀무가설 (H 0 ) 을채택함 ( 기각하지못함 ). 따라서 lwon_dollar 계열은단위근이존재하는시계열임. 즉, lwon_dollar 는불안정적인시계열임.
32 won_dollar 의단위근검정 수준변수에대한단위근검정결과불안정적인시계열이므로다시 1 차차분 (1st difference) 을선택한후 OK 를클릭함. 오차항의자기상관구조를추정하기위해서는 Kernel 과 Bandwidth 를설정함. 그러나특별한정보가없는경우 Default 와 Automatic Selection 을선택함.
33 won_dollar 의단위근검정 다음은 Phillips-Perron 검정법에의한 1 차차분변수에대한단위근검정결과를나타냄. 귀무가설 (null hypothesis) : dlwon_dollar 계열은단위근이존재함. 유의확률값 (p-value) 이 0.01, 0.05, 0.1( 즉, 1%, 5%, 10% 유의수준 ) 보다작으므로단위근이존재한다는귀무가설 (H 0 ) 을기각함 ( 채택하지못함 ). 따라서 dlwon_dollar 계열은단위근이존재하지않는시계열임. 즉, dlwon_dollar 는안정적인시계열임.
34 won_dollar의단위근검정 1차로그차분변수 (dlwon_dollar : 환율변화율 ) 의생성
35 wit 의단위근검정 Workfile 창에서 lwit 를클릭한후 View/Unit Root Test 를선택함.
36 wit 의단위근검정 다음과같은 Unit Root Test 대화창에서 Test type 은 Augmented Dickey-Fuller 를선택함. Test for unit root in 에서우선수준변수 (Level) 에대해서단위근검정을함. EViews 에서시차의길이 (Lag length) 는자동으로적정시차를구함. 절편 (Intercept), 추세와절편 (Trend and intercept), 추세와절편이없음 (None) 중어느것을선택하더라도 EViews 에서는무방함. 확인을클릭함.
37 wit 의단위근검정 다음은 Augmented Dickey-Fuller 검정법에의한단위근검정결과를나타냄. 귀무가설 (null hypothesis) : lwit 계열은단위근이존재함. t- 통계량 (tau-statistic) 임. 유의확률값 (p-value) 이 0.01, 0.05, 0.1( 즉, 1%, 5%, 10% 유의수준 ) 보다크므로단위근이존재한다는귀무가설 (H 0 ) 을채택함 ( 기각하지못함 ). 따라서 lwit 계열은단위근이존재하는시계열임. 즉, lwit 는불안정적인시계열임.
38 wit 의단위근검정 수준변수에대한단위근검정결과불안정적인시계열이므로다시 1 차차분 (1st difference) 을선택한후 OK 를클릭함.
39 wit 의단위근검정 다음은 Augmented Dickey-Fuller 검정법에의한 1 차차분변수에대한단위근검정결과를나타냄. 귀무가설 (null hypothesis) : dlwit 계열은단위근이존재함. 유의확률값 (p-value) 이 0.01, 0.05, 0.1( 즉, 1%, 5%, 10% 유의수준 ) 보다작으므로단위근이존재한다는귀무가설 (H 0 ) 을기각함 ( 채택하지못함 ). 따라서 dlwit 계열은단위근이존재하지않는시계열임. 즉, dlwit 는안정적인시계열임.
40 wit 의단위근검정 다음과같은 Unit Root Test 대화창에서 Test type 은 Phillips-Perron 을선택함. Test for unit root in 에서우선수준변수 (Level) 에대해서단위근검정을함. 오차항의자기상관구조를추정하기위해서는 Kernel 과 Bandwidth 를설정함. 그러나특별한정보가없는경우 Default 와 Automatic Selection 을선택함. 절편 (Intercept), 추세와절편 (Trend and intercept), 추세와절편이없음 (None) 중어느것을선택하더라도 EViews 에서는무방함. 확인을클릭함.
41 wit 의단위근검정 다음은 Phillips-Perron 검정법에의한단위근검정결과를나타냄. 귀무가설 (null hypothesis) : lwit 계열은단위근이존재함. 유의확률값 (p-value) 이 0.01, 0.05, 0.1( 즉, 1%, 5%, 10% 유의수준 ) 보다크므로단위근이존재한다는귀무가설 (H 0 ) 을채택함 ( 기각하지못함 ). 따라서 lwit 계열은단위근이존재하는시계열임. 즉, lwit 는불안정적인시계열임.
42 wit 의단위근검정 수준변수에대한단위근검정결과불안정적인시계열이므로다시 1 차차분 (1st difference) 을선택한후 OK 를클릭함. 오차항의자기상관구조를추정하기위해서는 Kernel 과 Bandwidth 를설정함. 그러나특별한정보가없는경우 Default 와 Automatic Selection 을선택함.
43 wit 의단위근검정 다음은 Phillips-Perron 검정법에의한 1 차차분변수에대한단위근검정결과를나타냄. 귀무가설 (null hypothesis) : dlwit 계열은단위근이존재함. 유의확률값 (p-value) 이 0.01, 0.05, 0.1( 즉, 1%, 5%, 10% 유의수준 ) 보다작으므로단위근이존재한다는귀무가설 (H 0 ) 을기각함 ( 채택하지못함 ). 따라서 dlwit 계열은단위근이존재하지않는시계열임. 즉, dlwit 는안정적인시계열임.
44 wit의단위근검정 1차로그차분변수 (dlwit : 유가변화율 ) 의생성
45 단위근검정결과세가지계열들의수준변수들은모두단위근을갖는불안정적인시계열임. 따라서다음과같이 1 차로그차분변수들을생성하여시계열분석에사용해야함 (dlkospi200, dlwon_dollar, dlwit).
46 다음은 kospi200 의수준변수와 1 차차분변수의그래프임. 1 차로그차분변수 (dlkospi200) 는수준변수 (lkospi200) 와달리일정한평균 (constant mean) 과일정한분산 (constant variance) 를보여주고있음. 즉, 이는 1 차로그차분변수인 dlkospi200 계열이안정성을갖는다는것을의미함. 이와같이수준변수의원시계열이불안정적인시계열인경우 1 차차분 (1st difference) 또는추세제거 (detrend) 후안정성을갖는다는것을알수있음.
47 다음은 won_dollar 의수준변수와 1 차차분변수의그래프임. 1 차로그차분변수 (dlwon_dollar) 는수준변수 (lwon_dollar) 와달리일정한평균 (constant mean) 과일정한분산 (constant variance) 를보여주고있음. 즉, 이는 1 차로그차분변수인 dlwon_dollar 계열이안정성을갖는다는것을의미함. 이와같이수준변수의원시계열이불안정적인시계열인경우 1 차차분 (1st difference) 또는추세제거 (detrend) 후안정성을갖는다는것을알수있음.
48 다음은 wit 의수준변수와 1 차차분변수의그래프임. 1 차로그차분변수 (dlwit) 는수준변수 (lwit) 와달리일정한평균 (constant mean) 과일정한분산 (constant variance) 를보여주고있음. 즉, 이는 1 차로그차분변수인 dlwit 계열이안정성을갖는다는것을의미함. 이와같이수준변수의원시계열이불안정적인시계열인경우 1 차차분 (1st difference) 또는추세제거 (detrend) 후안정성을갖는다는것을알수있음.
49 공적분검정 (cointegration test) 시계열분석의기본가정은시계열이유한한분산을가지며시계열의평균값및상관계수가시간의흐름에따라불변인경우로정의되는안정적인시계열을갖는다는데있음. 그러나대부분의경제시계열은가성회귀 (spurious regression) 의문제를갖는불안정적인시계열로알려져있으며이러한시계열은단위근을가짐. 이와같이단위근을갖는시계열을이용하여회귀분석을하는경우에발생하는가성회귀문제를해결하기위한전통적인이론은찾기어려움. 최근개발된이론에의하면단위근을갖는시계열들이공적분 (cointegration) 되어있다면일치성을갖는회귀계수들의추정값을구할수있으며, 따라서계량이론이뒷받침된예측모형을단위근을갖는시계열을사용해서도만들수있음.
50 공적분검정 (cointegration test) 다음의두시계열은개별적으로단위근검정을해보면두시계열모두 I(1) 임. 즉, 확률적추세를가지고있음. 다음의시계열자료는미국의시계열자료로 1947 년 1/4 분기부터 2007 년 4/4 분기까지분기별자료 (quarterly data) 이며, 모든자료는연율로계절조정됨 (Gujarati 의계량경제학 5 th ed. 에서추출 ). 여기서 DPI 는실질개인가처분소득 [real disposable personal income(10 억달러 )] 이고, PCE 는실질개인소비지출 [real personal consumption expenditure(10 억달러 )] 임. 그리고변수앞의 L 은로그를취한값을의미함 (eviews sample-04). 옆의그림을보면두시계열은동일한공동추세 (common trend) 를공유하고있어한시계열을다른시계열에회귀하는것이반드시허구적임은아닐수있음.
51 공적분검정 (cointegration test) 앞의시계열자료를사용하여실질개인소비지출 (LPCE) 을실질개인가처분소득 (LDPI) 에회귀하면다음과같음. LPCE t =β 0 +β 1 LDPI t +ε t 여기서 L 은로그를나타내며, β 1 은실질개인가처분소득에대한실질개인소비지출탄력성을나타냄. 위식은다음과같이변형이가능함. ε t =LPCE t -β 0 -β 1 LDPI t 위식에서 ε t 에대하여단위근검정을하였고, 그결과안정적, 즉 ε t 는 I(0) 이라고가정함. 그러나 LPCE t 와 LDPI t 는개별적으로수준변수가단위근을갖는 I(1) 임에도불구하고 ( 즉, 두시계열이확률적추세를가지고있음에도불구하고 ) 그들의선형결합은 I(0) 가됨.
52 공적분검정 (cointegration test) 다시말해선형결합이두시계열이가지고있는확률적추세를제거해버렸음. 소비와소득은 I(1) 인데소득 - 소비로정의된저축은 I(0) 가된다는것임. 결과적으로소비는소득에회귀하는것이의미가있게됨 ( 즉, 허구적이아님 ). 이경우두시계열은공적분되어있다 (cointegrated) 고함. 경제학적으로두변수가두변수간장기관계또는균형관계를가지고있으면두변수가공적분되어있을수있다는것임. 그랜저 (C.W.J. Granger) 는 공적분검정은가성회귀 ( 허구적회귀 ) 상황을피해갈수있는사전검정 (pre-test) 으로간주될수있다 고지적함.
53 공적분검정 (cointegration test) 앞의식 LPCE t =β 0 +β 1 LDPI t +ε t 와같은회귀를공적분회귀 (cointegrating regression) 라하고, 기울기파라미터 (slope parameter) β 1 을공적분파라미터 (cointegrating parameter) 라함. 공적분의개념은 k 개의설명변수를포함하는회귀모형으로확대될수있는데이경우 k 개의공적분파라미터를갖게됨. 단위근검정과공적분검정의차이 단위근검정은 1 변수시계열에대해다루는것임. 공적분검정은변수집단간의관계를다루는것으로, 각개별시계열변수는무조건적으로단위근을가짐.
54 공적분검정 (cointegration test) 공적분검정법으로는최근에다변량시계열분석에의한요한슨공적분검정 (Johansen s cointegration test) 이다른공적분검정법보다우월한것으로인정되어널리사용되고있음. 이검정방법은공적분관계의수와모형의파라미터들을최우추정방법 (MLE) 으로추정하고검정하는방법으로모든변수를내생변수로간주한다는점에서종속변수를선택할필요가없으며여러개의공적분관계를식별해낼수있음. 최우추정방법을이용하여 VAR 모형으로공적분관계를추정하는한편우도비검정 (likelihood ratio test) 을바탕으로공적분계수를결정할수있도록함. 따라서단순히공적분을검정하는데국한하지않고공적분이존재할때공적분파라미터의추정과기타모형의설정에관련된여러가지가설검정까지수행하는장점이있음.
55 공적분검정 (cointegration test) 적분계열의특징이공통적인추세를공유하는경우로일련의시계열변수들이단기적으로는상호괴리를보이지만장기적으로는일정한관계를유지함. 두개의시계열 x t, y t 모두 I(1) 적분계열이고, 두변수간에안정적인선형결합 (z t =y t -βx t ) 이존재하면, 즉 z t ~I(0) 여기서도출되는 z t 를균형오차 (equilibrium error) 라함. 공적분검정은앞에서도살펴본바와같이가성회귀를피하기위한사전검정 (pre-test) 으로여기서는요한슨공적분검정 (Johansen s cointegration test) 을중심으로살펴봄.
56 공적분검정 (cointegration test) 공적분검정을이해하기위해다음과같은세가지모형을통하여살펴봄. y t =βx t +ε t y t =α+βx t +ε t y t =α+δ t +βx t +ε t 위식들은절편과선형추세의존재여부에따라세가지형태의모형으로나타내고있음. 독립변수 x 는 2 개이상의시계열을내포하는벡터로간주할때회귀오차에대한공적분검정은위의세가지모형의회귀오차항이안정적인가를나타내는데에는차이가없음. 위의첫번째식의경우단위근을갖는다면공적분은존재하지않게됨.
57 공적분검정 (cointegration test) 그러나단위근을갖지않는안정적인선형결합일경우시계열간에안정적인장기균형상태를의미하는공적분이존재한다고할수있음. 공적분의존재여부는시차변수를사용한경우와차분한경우의일치여부에따라결정할수있는데, 이때일치하는경우공적분이존재한다고할수있음. 이는다음의 VAR(2) 모형을통해서도알수있음. y t =α 1 y t-1 +α 2 y t-2 +ε t Dy t =y t -y t-1 =(α 1 -I)y t-1 +α 2 y t-2 +ε t =(α 1 +α 2 -I)y t-1 +α 2 (y t-1 -y t-2 )+ε t =πy t-1 +β 1 Dy t-1 +ε t
58 공적분검정 (cointegration test) 앞의식에서 π=0 인경우 VAR(k) 일경우로확장하면 α 1 +α 2 + +α k =1 인경우로공적분이존재하지않는경우임. rank(π)=r 이라고할때 r=0 인경우 p 1 벡터 y t 는 p 개의단위근을갖는경우로불안정적인시계열이며 π=0 이됨. 한편 r¹0 인경우 y t 는안정적인시계열이됨. 일반화된모형에대한검정은다음과같음. Dy t =α+βt+γy t-1 +Σ i=1 t δ i Dy t-i +ε t 위식에서귀무가설 (null hypothesis) 은 H 0 : α=β=γ=0 이며, 귀무가설이기각되면공적분관계가성립 ( 존재 ) 하는것으로판정할수있음.
59 공적분검정 (cointegration test) EViews 에서는요한슨 (S. Johansen) 방법에의한공적분검정을수행함. EViews 의단위근검정을통하여단위근이존재하는경우시계열자료는가성회귀의가능성이높으므로이에대해공적분검정을통하여단위근을갖지만그들간에안정적인시계열을생성하는선형결합이존재하는가에대한공적분관계를검정해야함. 지금까지분석에사용된모든작업파일 (workfile) 을대상으로공적분검정이가능하지만여기서는작업파일 eviews sample-05 를불러옴. 우선, 여기서 GDP 에대한공적분검정을위하여통화 (lm1), 물가 (pr), 이자율 (rs) 을그룹 (group) 으로생성함.
60 공적분검정 (cointegration test) 다음은 EViews 에서 GDP(lgdp), 통화 (lm1), 물가 (pr), 이자율 (rs) 을그룹 (group) 으로생성한작업파일임 ( 여기서 l 은로그를취한값을의미함 ).
61 공적분검정 (cointegration test) View/Cointegration Test/Johansen System Cointegration Test 를클릭함.
62 공적분검정 (cointegration test) Johansen Cointegration Test의대화창에서사용되는옵션에는다음과같이다섯가지가있으며, 이를적절히구분하여사용해야함. 옵션 1) y t 에확정적추세가없고공적분방정식에도절편항이없는경우의검정 : 실제적용사례는많지않음. 옵션 2) y t 에확정적추세가없지만공적분방정식에는절편항이있는경우의검정 : 성장률등이없는경우임. 주로환율이나이자율등에사용됨. 옵션 3) 선형추세가있고공적분방정식에도절편항이있는경우의검정 : 주로통화수요, 소비, 투자, GDP 등으로성장률이일정한경우에사용됨. 옵션 4) 선형추세가있고공적분방정식에도선형추세와절편항이있는경우의검정 : 물가지수등이사용됨. 옵션 5) y t 에 2 차의시차가있고공적분방정식에는선형추세와절편항이있는경우의검정 : Quadratic gross rate 등과같은성질을갖는것에사용됨.
63 공적분검정 (cointegration test) 다음은 Cointegration Test/Johansen Cointegration Test 의대화창임. 여기서는다섯가지옵션중옵션 3 을선택함. 수준변수에서최대 2 차후행을사용하는 1 1 을입력한결과임.
64 공적분검정 (cointegration test) Trace 통계량과 Max 통계량모두 5% 유의수준하에서 1 개의공적분관계가존재함을시사함 ( 공적분관계가존재하지않는다는귀무가설을기각함 ). Johansen Cointegration Test 의대화창에서선택한후확인을클릭하면다음과같이요한슨공적분검정결과가나타남.
65 공적분검정 (cointegration test) Johansen Cointegration Test 의대화창에서선택한후확인을클릭하면다음과같이요한슨공적분검정결과가나타남. 공적분벡터의추정값이제시되고있음. 그러나오직 1 개의공적분관계가보고되므로 4 개의행중첫번째행 ( , , , ) 만의미가있음. 이공적분벡터는제약이없는상황하에서의추정값이므로이를일정한방법으로정규화된결과가다음아래에제시되고있음. 공적분관계 r=1 을가정하고있는정규화된공적분관계는다음과같은식으로나타남. lgdp= lm pr rs+c 여기서 c 의추정값은제시되지않음 (EViews Ver. 4 이상에서는상수항에대한추정값은제시되지않음 ).
동아시아국가들의실질환율, 순수출및 경제성장간의상호관계비교연구 : 시계열및패널자료인과관계분석
동아시아국가들의실질환율, 순수출및 경제성장간의상호관계비교연구 : 시계열및패널자료인과관계분석 목차 I. 서론 II. 동아시아각국의무역수지, 실질실효환율및 GDP간의관계 III. 패널데이터를이용한 Granger인과관계분석 IV. 개별국실증분석모형및 TYDL을이용한 Granger 인과관계분석 V. 결론 참고문헌 I. 서론 - 1 - - 2 - - 3 - - 4
아시아연구 16(1), 2013 pp. 105-130 중국의경제성장과보험업발전간의 장기균형관계 Ⅰ. 서론 Ⅲ. 실증분석 1. 분석방법 < 그림 1> 중국의보험밀도와국민 1 인당명목 GNI 성장추이 보험밀도 국민 1 인당명목 GNI < 그림 2> 중국의주요거시경제지표변화추이 총저축액 금리, 물가, 실업률 < 표 1> 변수정의 변수명 정의 자료출처 LTP
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 17, Number 2, September 2018 : pp. 1~29 정책 용도별특성을고려한도시가스수요함수의 추정 :, ARDL,,, C4, Q4-1 -
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 17, Number 2, September 2018 : pp. 1~29 정책 용도별특성을고려한도시가스수요함수의 추정 :, ARDL,,, C4, Q4-1 - . - 2 - . 1. - 3 - [ 그림 1] 도시가스수요와실질 GDP 추이 - 4 - - 5 - - 6 - < 표 1>
벡터자기회귀 (Vector Autoregression : VAR) 모형은경제이론없이모형만으로변수들간의관계를설명할수있다는점에서자주이용되는모형임. y t =α 1 y t-1 + +α p y t-p +βx t +ε t 여기서 y t 는내생변수 (endogenous varia
제 12 장 VAR 과 VECM 벡터자기회귀 (Vector Autoregression : VAR) 모형은경제이론없이모형만으로변수들간의관계를설명할수있다는점에서자주이용되는모형임. y t =α 1 y t-1 + +α p y t-p +βx t +ε t 여기서 y t 는내생변수 (endogenous variable) 의 k 벡터이고, x t 는외생변수 (exogenous
<4D F736F F D20BDC3B0E8BFADBAD0BCAE20C1A B0AD5FBCF6C1A45FB0E8B7AEB0E6C1A6C7D E646F63>
제 3 강계량경제학 Review Par I. 단순회귀모형 I. 계량경제학 A. 계량경제학 (Economerics 이란? i. 경제적이론이설명하는경제변수들간의관계를경제자료를바탕으로통 계적으로추정 (esimaion 고검정 (es 하는학문 거시소비함수 (Keynse. C=f(Y, 0
Microsoft Word - skku_TS2.docx
Statistical Package & Statistics Univariate : Time Series Data () ARMA 개념 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving-Average) 모형은시계열데이터 { Y t } 의과거치 (previous observation Y t 1,,... ) 들이설명변수인 AR 과과거의오차항 (
G Power
G Power 부산대학교통계학과조영석 1. G Power 란? 2. G Power 설치및실행 2.1 G Power 설치 2.2 G Power 실행 3. 검정 (Test) 3.1 가설검정 (Test of hypothesis) 3.2 검정력 (Power) 3.3 효과크기 (Effect size) 3.4 표본수산정 4. 분석 4.1 t- 검정 (t-test) 4.2
untitled
통계청 통계연구 제 10 권제 1 호, 2005, pp. 165-188 몬테카를로실험에의한 Augmented Dickey-Fuller 단위근검정법의검정력에관한연구 조성일 * 최종수 ** 1) < 요약 > 이연구에서는몬테카를로실험 (Monte Carlo Experiment) 을통하여 Augmented Dickey-Fuller 단위근검정법의검정력을측정하였다. 컴퓨터시뮬레이션을통한자료생성과정에있어서상수항과시간추세의포함여부에따라세가지형태를가정하였다.
제 4 장회귀분석
회귀의역사적유래 (historical origin of the regression) 회귀 (regression) 라는용어는유전학자 Francis Galton(1886) 에의해처음사용된데서유래함. 그의논문에서 비정상적으로크거나작은부모의아이들키는전체인구의평균신장을향해움직이거나회귀 (regression) 하는경향이있다. 고주장 회귀의역사적유래 (historical
<B3EDB4DC28B1E8BCAEC7F6292E687770>
1) 초고를읽고소중한조언을주신여러분들게감사드린다. 소중한조언들에도불구하고이글이포함하는오류는전적으로저자개인의것임을밝혀둔다. 2) 대표적인학자가 Asia's Next Giant: South Korea and Late Industrialization, 1990 을저술한 MIT 의 A. Amsden 교수이다. - 1 - - 2 - 3) 계량방법론은회귀분석 (regression)
8. ARIMA 모형 (ARIMA Procedure) 8.1 ARMA(AutoRegressive Moving-Average) 모형 ARIMA 모형의기본형태 계절형 ARIMA 모형 8.2 ARIMA modeling 과정 데이터 모형의식별 (identification) 모
8. ARIMA 모형 (ARIMA Procedure) 8.1 ARMA(AutoRegressive Moving-Average) 모형 ARIMA 모형의기본형태 계절형 ARIMA 모형 8.2 ARIMA modeling 과정 데이터 모형의식별 (identification) 모형의추정 (estimation) 모형의진단 (diagnostic checking) 예 아니오
1. 서론 전기동가격, 원유가격및소비자물가지수 (CPI) 의장기관계는어떠할까? 과연장기관계가있기는할까? 왜냐하면분석대상인전기동가격, 원유가격및 CPI는불안정한시계열이기때문이다. 전기동가격, 원유가격및 CPI는 1960 년이후, 2000 년이후, 2010 년이후현재까지각
통계분석정보 전기동과유가, 그리고소비자물가지수의삼각관계 - 부제 : 소비자물가지수와함께알아본전기동과유가간의관계 2018.08.31 박소윤연구원 soyoon@koreapds.com 손양림책임연구원 frocsor@koreapds.com 문의 : 02-565-3492 SUMMARY 일반적으로원자재가격중유가의파급력이가장큰것은자명한사실이다. 때문에유가가다른원자재가격에영향을미치는경우는부지기수이다.
R&D : Ⅰ. R&D OECD 3. Ⅱ. R&D
R&D : 2012. 6. Ⅰ. R&D 1. 2. OECD 3. Ⅱ. R&D 1. 2. - 1 - Ⅰ. R&D R&D. R&D (TFP). R&D R&D, GDP R&D (Ha and Howitt, 2007). : (1), R&D. 1. ( )(), 1 ( ), ( ). (2) -, (Penn World Table 7.0) (growth accounting)
Communications of the Korean Statistical Society Vol. 15, No. 4, 2008, pp 국소적 강력 단위근 검정 최보승1), 우진욱2), 박유성3) 요약 시계열 자료를 분석할 때, 시계열 자료가 가지고 있는
Communications of the Korean Statistical Society Vol 5, No 4, 2008, pp 53 542 국소적 강력 단위근 검정 최보승), 우진욱2), 박유성3) 요약 시계열 자료를 분석할 때, 시계열 자료가 가지고 있는 추세를 제거하기 위하여 결 정적 추세인 경우 회귀모형을 이용하고, 확률적 추세인 경우 차분하는 방법을
공공기관임금프리미엄추계 연구책임자정진호 ( 한국노동연구원선임연구위원 ) 연구원오호영 ( 한국직업능력개발원연구위원 ) 연구보조원강승복 ( 한국노동연구원책임연구원 ) 이연구는국회예산정책처의정책연구용역사업으로 수행된것으로서, 본연구에서제시된의견이나대안등은
2013 년도연구용역보고서 공공기관임금프리미엄추계 - 2013. 12.- 이연구는국회예산정책처의연구용역사업으로수행된것으로서, 보고서의내용은연구용역사업을수행한연구자의개인의견이며, 국회예산정책처의공식견해가아님을알려드립니다. 연구책임자 한국노동연구원선임연구위원정진호 공공기관임금프리미엄추계 2013. 12. 연구책임자정진호 ( 한국노동연구원선임연구위원 ) 연구원오호영
한국정책학회학회보
한국정책학회보제 22 권 2 호 (2013.6): 181~206 정부신뢰에대한연구 - 대통령에대한신뢰와정부정책에대한평가비교를중심으로 * - 주제어 : 민주화이후정부신뢰, 대통령신뢰, 정부정책만족도 Ⅰ. 서론 182 한국정책학회보제 22 권 2 호 (2013.6) 정부신뢰에대한연구 183 Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅱ. 정부신뢰에대한이론적논의 184 한국정책학회보제 22
PowerPoint 프레젠테이션
응용식물통계학 Statistics of Applied Plants Science 친환경식물학부유기농생태학전공황선구 13 장상관분석 1. 상관계수 2. 상관분석의가정과특성 3. 모상관계수의검정과신뢰한계 4. 순위상관 14 장회귀분석 1. 회귀직선의추정 2. 회귀직선의검정및추론 3. 모집단절편과회귀계수의구간추정 4. 곡선회귀 - 실습 - 상관분석 지금까지한가지확률변수에의한현상을검정하였다.
저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할
저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우,
제 3 장평활법 지수평활법 (exponential smoothing) 최근자료에더큰가중값, 과거로갈수록가중값을지수적으로줄여나가는방법 시스템에변화가있을경우변화에쉽게대처가능 계산이쉽고많은자료의저장이필요없다 예측이주목적단순지수평활법, 이중지수평활법, 삼중지수평활법, Wint
제 3 장평활법 지수평활법 (exponential smoothing) 최근자료에더큰가중값, 과거로갈수록가중값을지수적으로줄여나가는방법 시스템에변화가있을경우변화에쉽게대처가능 계산이쉽고많은자료의저장이필요없다 예측이주목적단순지수평활법, 이중지수평활법, 삼중지수평활법, Winters의계절지수평활법 이동평균법 (moving average method) 평활에의해계절성분또는불규칙성분을제거하여전반적인추세를뚜렷하게파악
Microsoft Word - SPSS_MDA_Ch6.doc
Chapter 6. 정준상관분석 6.1 정준상관분석 정준상관분석 (Canonical Correlation Analysis) 은변수들의군집간선형상관관계를파악하는분석방법이다. 예를들어신체적조건 ( 키, 몸무게, 가슴둘레 ) 과운동력 ( 달리기, 윗몸일으키기, 턱걸이 ) 사이의선형상관관계가있는지알아보고, 관계가있다면어떤관계가있는지분석하는것이다. 정준상관분석은 (
untitled
요한젠검정을이용한고용활동과주택가격간의공적분관계분석 韓正熙 * 김주영 ** < 요약 > 부동산가격의예측과관련된기존의연구들은대부분 VAR, ARIMA 모형을이용하고있으며전국단위의예측치를제시하고있다. 그러나, 거시경제변수를활용한전국단위의기존예측모형은양극화 국지화되어가는부동산시장예측에한계를보이고있다. 지역부동산시장의예측에적합한변수의개발이시급한것으로보인다. 본연구에서는지역부동산시장으로서강남지역
untitled
통계청 통계분석연구 제 3 권제 1 호 (98. 봄 ) 91-104 장기예측방법의비교 - 전도시소비자물가지수를중심으로 - 서두성 *, 최종후 ** 본논문의목적은소비자물가지수와같이시간의흐름에따라변동의폭이크지않은시계열자료의장기예측에있어서쉽고, 정확한예측모형을찾고자하는데에있다. 이를위하여네가지의장기예측방법 - 1회귀적방법 2Autoregressive error 방법
R t-..
R 과데이터분석 집단의차이비교 t- 검정 양창모 청주교육대학교컴퓨터교육과 2015 년겨울 t- 검정 변수의값이연속적이고정규분포를따른다고할때사용 t.test() 는모평균과모평균의 95% 신뢰구간을추청함과동시에가설검증을수행한다. 모평균의구간추정 - 일표본 t- 검정 이가설검정의귀무가설은 모평균이 0 이다 라는귀무가설이다. > x t.test(x)
공휴일 전력 수요에 관한 산업별 분석
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 15, Number 1, March 2016 : pp. 99 ~ 137 공휴일전력수요에관한산업별분석 1) 99 100 ~ 101 102 103 max m ax 104 [ 그림 1] 제조업및서비스업대표업종전력사용량추이 105 106 [ 그림 2] 2014 년일별전자및전자기기업종 AMR
에너지경제연구 제12권 제2호
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 12, Number 2, September 2013 : pp. 33~58 지구온난화가가정부문에너지소비량에미치는 영향분석 : 전력수요를중심으로 33 ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ 34 ~ 35 ~ 36 ~ 37 < 표 1> 변수들의기초통계량 ~ ~ ~ ~ 38 [ 그림 1] 로그변수들의시간에대한추세
시스템경영과 구조방정식모형분석
2 st SPSS OPEN HOUSE, 2009 년 6 월 24 일 AMOS 를이용한잠재성장모형 (Latent Growth Model ) 세명대학교경영학과김계수교수 (043) 649-242 gskim@semyung.ac.kr 목차. LGM개념소개 2. LGM모형종류 3. LGM 예제 4. 결과치비교 5. 정리및요약 2 적합모형의판단방법 Tips SEM 결과해석방법
untitled
통계청 통계분석연구 제 2 권제 1 호 ( 97. 봄 )23-56 벡터자기회귀 (VAR) 모형의이해 (Vector Autoregressive Model: VAR) 문권순 * 본논문은예측뿐만아니라어떠한변수의일시적인충격에대한효과분석을위하여연립방정식체계로구성된벡터자기회귀 (VAR) 모형을소개한글이다. VAR모형의가장큰특징은첫째, 충격반응분석 (impulse response
(Hyunoo Shim) 1 / 24 (Discrete-time Markov Chain) * 그림 이산시간이다연쇄 (chain) 이다왜 Markov? (See below) ➀ 이산시간연쇄 (Discrete-time chain): : Y Y 의상태공간 = {0, 1, 2,..., n} Y n Y 의 n 시점상태 {Y n = j} Y 가 n 시점에상태 j 에있는사건
164
에너지경제연구제 16 권제 1 호 Korean Energy Economic Review Volume 16, Number 1, March 2017 : pp. 163~190 학술 시변파라미터일반화해밀턴 -plucking 모형을이용한전력소비의선제적경기국면판단활용연구 * 163 164 165 166 ~ 167 ln 168 [ 그림 1] 제조업전력판매량 (a) 로그변환
에너지경제연구 제12권 제2호
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 12, Number 2, September 2013 : pp. 59~83 부문별에너지소비와경제성장의 인과관계분석 59 60 61 < 표 1> 주요경제및에너지지표변화, 1990 년 2011 년 ~ [ 그림 1] 우리나라의경제및에너지관련주요지표변화, 1990 년 ~2011 년 62
외국인투자유치성과평가기준개발
2010 년도연구용역보고서 외국인투자유치의성과평가기준개발 - 2010. 10. - 이연구는국회예산정책처의연구용역사업으로수행된것으로서, 보고서의내용은연구용역사업을수행한연구자의개인의견이며, 국회예산정책처의공식견해가아님을알려드립니다. 책임연구원 국립부경대학교지역사회연구소권오혁 수신 : 대한민국국회예산정책처장귀하. 2010 10 : : : : 요약문 I. 서론 1.
소표본 ( EViews 의개요 (the nature of EViews) EViews 란무엇인가? EViews(Econometric Views) 는 QMS(Quantitative Micro Software) 사가제작한윈도우바탕의계량경제분석프로그램임. EViews 를통해경제통계간관계
제 7 장 EViews 의기초 EViews 의개요 (the nature of EViews) EViews 란무엇인가? EViews(Econometric Views) 는 QMS(Quantitative Micro Software) 사가제작한윈도우바탕의계량경제분석프로그램임. EViews 를통해경제통계간관계를신속하게작성할수있으며이와같은관계를바탕으로예측을할수있음. EViews
<B1A4B0EDC8ABBAB8C7D0BAB85F31312D31C8A35F33C2F75F E687770>
기업의경영성과와광고비간의인과관계분석 1)2) 권오박 * 협성대학교광고홍보학과부교수 고재모 ** 협성대학교국제통상학과부교수 본연구는기업이기업수준에서의광고비를결정함에있어서어떤요인의영향을비교적많이받으며, 또광고비가매출액이나영업이익등에영향을미치는투자로서의성격을갖는지, 아니면기업이그러한경영성과의결과로서광고비를증감시키는지에대한판단준거를얻기위한분석이었다. 분석방법은크게두분야로나누어서진행되었다.
슬라이드 1
Principles of Economerics (3e) Ch. 4 예측, 적합도, 모형화 013 년 1 학기 윤성민 4.1 OLS 예측 (1) 점예측 x0 y0 - 설명변수일때, 종속변수의값을예측하고자함 y ˆ = b + 0 1 b x 0 Ch. 4 예측, 적합도, 모형화 /60 4.1 OLS 예측 예측오차 (forecas error), f 예측오차의기대값
PowerPoint Presentation
09 th Week Correlation Analysis 상관관계분석 Jongseok Lee Business Administration Hallym University 변수형태와통계적분석방법 H 0 : X ㅗ Y H 1 : X ~ Y X Categorical Y Categorical Chi-square Test X Categorical Y Numerical
노동경제논집 38권 3호 (전체).hwp
* ** ***. (18-24 ), (18-22 ), (60 ), (60 ) 4..,,, OLS VAR VEC., VEC (-)., : 2015 7 9, : 2015 9 1, : 2015 9 7 * 2.. ** () (kangsb7077@naver.com) *** (cheolsung@hanyang.ac.kr). 勞動經濟論集第 卷第 號.,. 1980 1990
KDI정책포럼제221호 ( ) ( ) 내용문의 : 이재준 ( ) 구독문의 : 발간자료담당자 ( ) 본정책포럼의내용은 KDI 홈페이지를 통해서도보실수있습니다. 우리나라경
KDI정책포럼제221호 (2010-01) (2010. 2. 10) 내용문의 : 이재준 (02-958-4079) 구독문의 : 발간자료담당자 (02-958-4312) 본정책포럼의내용은 KDI 홈페이지를 통해서도보실수있습니다. http://www.kdi.re.kr 우리나라경기변동성에대한요인분석및시사점 이재준 (KDI 부연구위원 ) * 요 약,,, 1970. * (,
untitled
산업노동연구 제14권제2호 2008; 1~21 1) 법정근로시간단축이실근로시간, 고용, 실질임금에미친영향 * 김유선 * 1989~91년과 2004~7년에이루어진법정근로시간단축이실근로시간과고용, 실질임금에미친영향을분석했다. 통상적인회귀분석과벡터오차수정모형을병행해서추정한결과확인된사실은다음과같다. 첫째, 법정근로시간단축으로실근로시간과월근로일수가감소했다. 법정근로시간을
자연채무에대한재검토 1. 서론 2. 선행연구 9 Journal of Digital Convergence 214 May; 12(5): 89-99
종합주가지수 서울지역아파트가격 전국주택매매가격지수 경기선행지수의상관관계와선행성분석 최정일 *, 이옥동 성결대학교경영대학 *, 성결대학교부동산학과 ** ** 요약주식시장에서종합주가지수를부동산시장에서서울지역아파트가격과전국주택매매가격지수를선정하여경기 선행지수와함께각지표들사이의상관관계를찾아보았다 또한각지표들사이의흐름을서로비교하여선행성이 성립되는지도살펴보았다본연구의목적은종합주가지수와서울지역아파트가격전국주택매매가격경기선행지수의
제 1 절 two way ANOVA 제1절 1 two way ANOVA 두 요인(factor)의 각 요인의 평균비교와 교호작용(interaction)을 검정하는 것을 이 원배치 분산분석(two way ANalysis Of VAriance; two way ANOVA)이라
제 절 two way ANOVA 제절 two way ANOVA 두 요인(factor)의 각 요인의 평균비교와 교호작용(interaction)을 검정하는 것을 이 원배치 분산분석(two way ANalysis Of VAriance; two way ANOVA)이라고 한다. 교호작용은 두 변수의 곱에 대한 검정으로 유의확률이 의미있는 결과라면 두 변수는 서로 영향을
에너지경제연구제 16 권제 1 호 Korean Energy Economic Review Volume 16, Number 1, March 2017 : pp. 35~55 학술 전력시장가격에대한역사적요인분해 * 35
에너지경제연구제 16 권제 1 호 Korean Energy Economic Review Volume 16, Number 1, March 2017 : pp. 35~55 학술 전력시장가격에대한역사적요인분해 * 35 36 37 38 39 40 41 < 표 1> 표본자료의기초통계량 42 [ 그림 1] 표본시계열자료의추이 43 < 표 2> 수준및로그차분변수에대한단위근검정결과
2156년올림픽 100미터육상경기에서여성의우승기록이남성의기록보다빠른첫해로남을수있음 2156년올림픽에서 100m 우승기록은남성의경우 8.098초, 여성은 8.079초로예측 통계적오차 ( 예측구간 ) 를고려하면빠르면 2064년, 늦어도 2788년에는그렇게될것이라고주장 유사
회귀분석 올림픽 100m 우승기록 2004년 9월과학저널 Nature에발표된 Oxford 대학교의임상병리학자인 Andrew Tatem과그의연구진의논문 1900~2004년까지의남성과여성의육상 100m 우승기록을분석하고앞으로최고기록이어떻게변할것인지를예측 2008년베이징올림픽에서남자의우승기록은 9.73±0.144(9.586, 9.874), 여자는 10.57±0.232(10.338,
제 4 장수요와공급의탄력성
제 4 장수요와공급의탄력성 탄력성 (elasticity) 의개념 u 탄력성 (elasticity) è 탄력성은소비자와생산자가시장환경의변화에어떻게 반응하는가를보여주는지표임. è 현실경제에는무수히많은현상들이원인과결과로 연결되어있음. è 즉, 탄력성은원인변수에대해결과변수가얼마나민감하게 반응하는가를나타내는지표임. è 원인변수 ( 독립변수 ) 와결과변수 ( 종속변수
歯표지_최종H_.PDF
21 5 LG < > / 5 5 Chen, Roll, Ross,, (-) (+) (-), (-) (+) / (-), (+) J, /, (-) IMF, /,,, 5bp 5bp 1 1 3 ( )/ ( ) ( :p) 1 3 6 / 1-23 45 55 1% 2 33 42 1p 296 234 175 1%p -13 147 171 1%p 1 81 7 1% 48 57 54
저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할
저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우,
(Microsoft PowerPoint - Ch21_NumAnalysis.ppt [\310\243\310\257 \270\360\265\345])
![(Microsoft PowerPoint - Ch21_NumAnalysis.ppt [\310\243\310\257 \270\360\265\345])](/thumbs/89/97664370.jpg "(Microsoft PowerPoint - Ch21_NumAnalysis.ppt [\310\243\310\257 \270\360\265\345])")
수치해석 161009 Ch21. Numerical Differentiation 21.1 소개및배경 (1/2) 미분 도함수 : 독립변수에대한종속변수의변화율 y = x f ( xi + x) f ( xi ) x dy dx f ( xi + x) f ( xi ) = lim = y = f ( xi ) x 0 x 차분근사 도함수 1 차도함수 : 곡선의한점에서접선의구배 21.1
자료의 이해 및 분석
어떤실험이나치료의효과를측정할때독립이아닌표본으로부터관찰치를얻었을때처리하는방법 - 동일한개체에어떤처리를하기전과후의자료를얻을때 - 가능한동일한특성을갖는두개의개체에서로다른처리를하여그처리의효과를비교하는방법 (matching) 1 예제 : 혈청 cholesterol 치를줄이기위해서 12 명을대상으로운동과함께식이요법의효과를 측정하기위한실험실시 2 식이요법 - 운동실험전과후의
DBPIA-NURIMEDIA
The e-business Studies Volume 17, Number 4, August, 30, 2016:319~332 Received: 2016/07/28, Accepted: 2016/08/28 Revised: 2016/08/27, Published: 2016/08/30 [ABSTRACT] This paper examined what determina
중소기업경기지수및경영환경지수 개발에관한연구 - 제조업중심으로 - A Study on Development of the Business Indicators in SMEs focused on manufacturing 요약 1) 125 IPISA 124 ISISA 120 120 115 110 105 100 95 116 112 108 104
Microsoft PowerPoint - IPYYUIHNPGFU
분산분석 분산분석 (ANOVA: ANALYSIS OF VARIANCE) 두개이상의모집단의차이를검정 예 : 회사에서세종류의기계를설치하여동일한제품을생산하는경우, 각기계의생산량을조사하여평균생산량을비교 독립변수 : 다른변수에의해영향을주는변수 종속변수 : 다른변수에의해영향을받는변수 요인 (Factor): 독립변수 예에서의요인 : 기계의종류 (I, II, III) 요인수준
제 5강 리만적분
제 5 강리만적분 리만적분 정의 : 두실수, 가 을만족핚다고가정하자.. 만일 P [, ] 이고 P 가두끝점, 을모두포함하는유핚집합일때, P 을 [, ] 의분핛 (prtitio) 이라고핚다. 주로 P { x x x } 로나타낸다.. 분핛 P { x x x } 의노름을다음과같이정의핚다. P x x x. 3. [, ] 의두분핛 P 와 Q 에대하여만일 P Q이면 Q
21세기 미국의 패권과 유엔
126 김지열 국제 지역연구 14 권 2 호 2005 여름 pp. 125 141 I. 서론 중동권경제에서의장기기억에관한연구 : 주식수익률을중심으로 김지열 아시아대학교보건한방학부전임강사 τ τ τ 주제어 : 중동권국가, 주식시장, 수정 R/S분석, 허스트지수, V 통계량 중동권국가 (Middle East country) 는아직까지우리나라에서분쟁의지역이나관광지로만인식되어있을뿐,
Microsoft Word - 동태적 모형.doc
동태적모형 - 시차분포모형 (lag disribued model) I. 개요 A. 경제적행위나결정들의효과는즉시적으로다나타나지않고미래의상당기간동안분포됨 i. 기의행위나결정들이 기뿐아니라 + 기, + 기등에도영향을미치는경우 ii. 경제적정책변수 x 의변화가경제적결과 y, y +, y +, y +3 등에영향을미침 iii. 이는다시말하면, y 가 x, x -, x
완벽한개념정립 _ 행렬의참, 거짓 수학전문가 NAMU 선생 1. 행렬의참, 거짓개념정리 1. 교환법칙과관련한내용, 는항상성립하지만 는항상성립하지는않는다. < 참인명제 > (1),, (2) ( ) 인경우에는 가성립한다.,,, (3) 다음과같은관계식을만족하는두행렬 A,B에
1. 행렬의참, 거짓개념정리 1. 교환법칙과관련한내용, 는항상성립하지만 는항상성립하지는않는다. < 참인명제 > (1),, (2) ( ) 인경우에는 가성립한다.,,, (3) 다음과같은관계식을만족하는두행렬 A,B에대하여 AB=BA 1 가성립한다 2 3 (4) 이면 1 곱셈공식및변형공식성립 ± ± ( 복호동순 ), 2 지수법칙성립 (은자연수 ) < 거짓인명제 >
생존분석의 추정과 비교 : 보충자료 이용희 December 12, 2018 Contents 1 생존함수와 위험함수 생존함수와 위험함수 예제: 지수분포
생존분석의 추정과 비교 : 보충자료 이용희 December, 8 Cotets 생존함수와 위험함수. 생존함수와 위험함수....................................... 예제: 지수분포.......................................... 예제: 와이블분포.........................................
Ⅰ. 서론 < 주제어 > R&D 투자, 물적자본, 그랜저인과관계, 지식자본, 비경합성 <Key Words> R&D investment, Physical capital, Granger causality, Knowledge capital, nonrivalry 최근기업의수출
< 초록 > 투자와설비투자 목차 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 배경 : R&D와설비투자 Ⅲ. R&D 투자와물적투자간장기균형관계 Ⅳ. R&D 투자와물적투자간선행성및인과관계 Ⅴ. 시사점 R&D를통해축적되는지식자본은한번공개되면그것을공유하는데비용이들지않는비경합성 (nonrivalry) 을가진다. 비경합성은지식자본과경합적생산요소즉, 물적자본, 노동, 천연자원을통해최종생산물을생산할때이가규모수익체증
금융연구-21권-1호-2차수정.hwp
국제비교를통한한 미주식시장동조화의평가 * 윤종인 ** 국내주식가격을관찰하다보면, 미국주식시장의영향이지대함을실감하게된다. 하지만보다장기적으로보면, 미국주식가격과국내주식가격의추이는그렇게비슷하지않았다. 이와같은의문은장기적추세와단기적순환을구분하였을때자연스럽게해소될수있다. 단기적으로동조화되어있더라도장기적으로는동조화되지않을수있다. 본연구는주식시장의수익률동조화를장기동조화와단기동조화로구분한다.
( ) ( e- ) ( ) ( ) ( ) , IMF., 1000.,..,. SAS ARIMA OLS, SUR, 3SLS. 2004-2006 1999 1-2003 12 5. 2004-2006 9.31%, 5.37% 8.08% 40%.. < > 2004-2006 2004 2005 2006 131,752,662 138,832,342 150,060,656 65,500,904
선형모형_LM.pdf
변수선택 8 경제성의 원리로 불리우는 Occam s Razor는 어떤 현상을 설명할 때 불필요한 가정을 해서는 안 된다는 것이다. 같은 현상을 설 명하는 두 개의 주장이 있다면, 간 단한 쪽을 선택하라. 통계학의 유 의성 검정, 유의하지 않은 설명변 수 제거의 근거가 된다. 섹션 1 개요 개념 1) 경험이나 이론에 의해 종속변수에 영향을 미칠 것 같은 설명변수를
조사연구 권 호 연구논문 한국노동패널조사자료의분석을위한패널가중치산출및사용방안사례연구 A Case Study on Construction and Use of Longitudinal Weights for Korea Labor Income Panel Survey 2)3) a
조사연구 권 호 연구논문 한국노동패널조사자료의분석을위한패널가중치산출및사용방안사례연구 A Case Study on Construction and Use of Longitudinal Weights for Korea Labor Income Panel Survey 2)3) a) b) 조사연구 주제어 패널조사 횡단면가중치 종단면가중치 선형혼합모형 일반화선형혼 합모형
<C7A5C1F620BEE7BDC4>
연세대학교 상경대학 경제연구소 Economic Research Institute Yonsei Universit 서울시 서대문구 연세로 50 50 Yonsei-ro, Seodaemun-gS gu, Seoul, Korea TEL: (+82-2) 2123-4065 FAX: (+82- -2) 364-9149 E-mail: yeri4065@yonsei.ac. kr http://yeri.yonsei.ac.kr/new
3.고봉현
Price Volatility, Seasonality and Day-of-the Week Effect for Aquacultural Fishes in Korean Fishery Markets.. 1. 2.. 1. 2. 3. ARCH-LM.. 1. 2. Abstract.,,,. 2000,,.. 2008 1,382 3,363 41.1%, 1995 2009 7 17
수도권과비수도권근로자의임금격차에영향을미치는 집적경제의미시적메커니즘에관한실증연구 I. 서론
수도권과비수도권근로자의임금격차에영향을미치는 집적경제의미시적메커니즘에관한실증연구 I. 서론 Ⅱ. 선행연구고찰 집적경제메커니즘의유형공유메커니즘매칭메커니즘학습메커니즘 내용기업이군집을형성하여분리불가능한생산요소, 중간재공급자, 노동력풀등을공유하는과정에서집적경제발생한지역에기업과노동력이군집을이뤄기업과노동력사이의매칭이촉진됨에따라집적경제발생군집이형성되면사람들사이의교류가촉진되어지식이확산되고새로운지식이창출됨에따라집적경제발생
(001~006)개념RPM3-2(부속)
www.imth.tv - (~9)개념RPM-(본문).. : PM RPM - 대푯값 페이지 다민 PI LPI 알피엠 대푯값과산포도 유형 ⑴ 대푯값 자료 전체의 중심적인 경향이나 특징을 하나의 수로 나타낸 값 ⑵ 평균 (평균)= Ⅰ 통계 (변량)의 총합 (변량의 개수) 개념플러스 대푯값에는 평균, 중앙값, 최 빈값 등이 있다. ⑶ 중앙값 자료를 작은 값부터 크기순으로
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 17, Number 1, March 2018 : pp. 37~65 가정부문전기수요의결정요인분석 : 동태적패널 FD GMM 기법을중심으로 37
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 17, Number 1, March 2018 : pp. 37~65 가정부문전기수요의결정요인분석 : 동태적패널 FD GMM 기법을중심으로 37 38 39 40 41 ln ln ln ln ln ln ln 42 ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln
슬라이드 1
Pairwise Tool & Pairwise Test NuSRS 200511305 김성규 200511306 김성훈 200614164 김효석 200611124 유성배 200518036 곡진화 2 PICT Pairwise Tool - PICT Microsoft 의 Command-line 기반의 Free Software www.pairwise.org 에서다운로드후설치
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 11, Number 2, September 2012 : pp. 1~26 실물옵션을이용한해상풍력실증단지 사업의경제성평가 1
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 11, Number 2, September 2012 : pp. 1~26 실물옵션을이용한해상풍력실증단지 사업의경제성평가 1 2 3 4 5 6 ln ln 7 8 9 [ 그림 1] 해상풍력단지건설로드맵 10 11 12 13 < 표 1> 회귀분석결과 14 < 표 2> 미래현금흐름추정결과
슬라이드 1
장연립방정식을 풀기위한반복법. 선형시스템 : Guss-Sedel. 비선형시스템 . 선형시스템 : Guss-Sedel (/0) 반복법은초기근을가정한후에더좋은근의값을추정하는체계적인절차를이용한다. G-S 방법은선형대수방정식을푸는반복법중에서 가장보편적으로사용되는방법이다. 개의방정식에서 인 ( 대각원소들이모두 0 이아닌 ) 경우를다루자. j j b j b j j j
DBPIA-NURIMEDIA
수송용휘발유와경유수요의 가격및소득탄력성추정 1) 김민성 * 김성수 ** < 目次 > Ⅰ. 서론 Ⅱ. 휘발유및경유수요의탄력성에관한선행연구의고찰 1. 국내연구 2. 국외연구 3. 선행연구의시사점 Ⅲ. 자료의구축및분석 1. 자료의구축 2. 자료의통계적검정 Ⅳ. 모형의설정 1. 단일방정식모형 2. 연립방정식모형 Ⅴ. 수요모형및탄력성의추정결과 1. 휘발유및경유수요모형
시계열분석의개요 (the nature of time series analysis) 시계열자료 (time series data) 연도별 (annual), 분기별 (quarterly), 월별 (monthly), 일별 (daily) 또는시간별 (hourly) 등시간의경과 (
시계열분석의개요 (the nature of time series analysis) 시계열자료 (time series data) 연도별 (annual), 분기별 (quarterly), 월별 (monthly), 일별 (daily) 또는시간별 (hourly) 등시간의경과 ( 흐름 ) 에따라순서대로 (ordered in time) 관측되는자료를시계열자료 (time
<4D F736F F D20BDC3B0E8BFADBAD0BCAE20C1A B0AD5FBCF6C1A45FB0E8B7AEB0E6C1A6C7D E646F63>
Par II. 다중회귀모형및기본가정의완화 I. 다중회귀모형 A. 다중회귀모형에대한가정 = β+β x + +β x +ε, =,..., ( x ) 관측치의수, 설명변수의수 K-, 추정모수의수 K 개별모수들의의미 : E( ) 예컨대, β = : 다른설명변수들이일정할때, x 의한 x 단위변화에대한종속변수의평균값의변화 즉다른변수들의영향력이통제 (conrol) 된상황에서첫번째설명변수의종속변수에대한영향력을나타내는값임
저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할
저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우,
C 언어 프로그래밊 과제 풀이
과제풀이 (1) 홀수 / 짝수판정 (1) /* 20094123 홍길동 20100324 */ /* even_or_odd.c */ /* 정수를입력받아홀수인지짝수인지판정하는프로그램 */ int number; printf(" 정수를입력하시오 => "); scanf("%d", &number); 확인 주석문 가필요한이유 printf 와 scanf 쌍
MATLAB for C/C++ Programmers
오늘강의내용 (2014/01/16) 회귀분석 1 회귀분석 (Regression Analysis) 2 회귀분석 회귀분석이란? 연관된변수들간의관계를찾는통계적방법 즉, 어떠한변수 x가변수 Y에함수관계를통해영향을미친다는것을찾아내는것 예를들어 강우량 ( 변수 x) 이곡물의수확량 ( 변수 Y) 에미치는영향 화학공정의수율 ( 변수 x) 이촉매의사용량 ( 변수 Y) 에따라어떻게변하는지..
<4D F736F F F696E74202D2035BBF3C6F2C7FC5FBCF8BCF6B9B0C1FA2E BC8A3C8AF20B8F0B5E55D>
5. 상평형 : 순수물질 이광남 5. 상평형 : 순수물질 상전이 phase transition 서론 ~ 조성의변화없는상변화 5. 상평형 : 순수물질 전이열역학 5. 안정성조건 G ng ng n G G 자발적변화 G < 0 G > G or 물질은가장낮은몰Gibbs 에너지를갖는상 가장안정한상 으로변화하려는경향 5. 상평형 : 순수물질 3 5. 압력에따른Gibbs
(Microsoft PowerPoint - Ch19_NumAnalysis.ppt [\310\243\310\257 \270\360\265\345])
![(Microsoft PowerPoint - Ch19_NumAnalysis.ppt [\310\243\310\257 \270\360\265\345])](/thumbs/82/85170746.jpg "(Microsoft PowerPoint - Ch19_NumAnalysis.ppt [\310\243\310\257 \270\360\265\345])")
수치해석 6009 Ch9. Numerical Itegratio Formulas Part 5. 소개 / 미적분 미분 : 독립변수에대한종속변수의변화율 d vt yt dt yt 임의의물체의시간에따른위치, vt 속도 함수의구배 적분 : 미분의역, 어떤구간내에서시간 / 공간에따라변화하는정보를합하여전체결과를구함. t yt vt dt 0 에서 t 까지의구간에서곡선 vt
슬라이드 1
계량경제학강의소개 2013 년 1 학기 윤성민 < 교재 > Principles of Econometrics / 계량경제학 (3판) 저자 : Hill, Griffiths and Lim / 이병락역 출판사 : Wiley / 시그마프레스 http://principlesofeconometrics.com/poe3/poe3.htm - 예제 program, data 등등
1 경영학을 위한 수학 Final Exam 2015/12/12(토) 13:00-15:00 풀이과정을 모두 명시하시오. 정리를 사용할 경우 명시하시오. 1. (각 6점) 다음 적분을 구하시오 Z 1 4 Z 1 (x + 1) dx (a) 1 (x 1)4 dx 1 Solut
경영학을 위한 수학 Fial Eam 5//(토) :-5: 풀이과정을 모두 명시하시오. 정리를 사용할 경우 명시하시오.. (각 6점) 다음 적분을 구하시오 4 ( ) (a) ( )4 8 8 (b) d이 성립한다. d C C log log (c) 이다. 양변에 적분을 취하면 log C (d) 라 하자. 그러면 d 4이다. 9 9 4 / si (e) cos si
<342E20C8AEB7FCC0FB20BAAFB5BFBCBA20B8F0C7FCC0BB20C0CCBFEBC7D120C3D6C0FBC8A5C7D520C7ECC1F6BAF1C0B220C3DFC1A42D4B4F C1F6BCF6B8A620C1DFBDC9C0B8B7CE2E687770>
확률적변동성모형을이용한최적혼합헤지비율측정 73 일반적으로헤지효율성은헤지포트폴리오의분산감소로평가한다. 헤지하지않은포트폴리오수익률의분산을, 헤지포트폴리오수익률의분산을 라하면헤지포트폴리오의분산감소는식 (1.1) 과같이표현할수있고헤지포트폴리오분산감소가크다는것은헤지하지않은포트폴리오에비해헤지포트폴리오의분산이크게감소했음을의미한다. 헤지포트폴리오분산감소 (1.1) 역사적으로최적헤지비율을구하기위한다양한시도들이있어왔으며현대적형태의최소분산헤지비율
Vector Differential: 벡터 미분 Yonghee Lee October 17, 벡터미분의 표기 스칼라미분 벡터미분(Vector diffrential) 또는 행렬미분(Matrix differential)은 벡터와 행렬의 미분식에 대 한 표
Vector Differential: 벡터 미분 Yonhee Lee October 7, 08 벡터미분의 표기 스칼라미분 벡터미분(Vector diffrential) 또는 행렬미분(Matrix differential)은 벡터와 행렬의 미분식에 대 한 표기법을 정의하는 방법이다 보통 스칼라(scalar)에 대한 미분은 일분수 함수 f : < < 또는 다변수 함수(function
1 1 Department of Statistics University of Seoul August 29, 2017 T-test T 검정은스튜던트 t 통계량의분포를귀무가설하에서살펴봄으러써가설의기각여부를결정하는의사결정모형임 검정 : X i iid N(µ, σ 2 ) 이라고가정하고, 귀무가설과대립가설을아래와같이놓자. 귀무가설즉, µ = µ 0 하에서 H : µ
i f i f (disposition effect) 의확률 의확률 i f i f i f i f i f i f GARCH-in-Mean GARCH-in-Mean , ( ) ( ). ( ), / ( ), (1 ), S&P500,,. 상승반응계수 로 ~2008.12 15) ~ ~ m 10 20 (8) (10) (11) (8) (10) (11) 0.011 (0.23)
untitled
정책과제 2008-27 환율 및 국제유가 변화에 따른 관광부문 영향 분석 연구자: 이강욱 연구책임 : 이강욱 (한국문화관광연구원 연구위원) 공동연구자: 모수원 (목포대학교 교수) 연구조원 : 김민경 서 문 환율 및 국제 유가의 불안정 등 외부환경 변화에 따라 관광산업 에 대한 전망이 어려운 상황입니다. 미국에서 시작된 세계 경기의 침체는 관광부문에도 위축을
PowerPoint 프레젠테이션
응용식물통계학 Statistics of Applied Plants Science 친환경식물학부유기농생태학전공황선구 14 장회귀분석 1. 회귀직선의추정 2. 회귀직선의검정및추론 3. 모집단절편과회귀계수의구간추정 4. 곡선회귀 15 장공분산분석 1. 공분산분석의통계적모형 2. 공분산분석에의한처리효과검정 3. 공분산분석과정 - 실습 - 회귀분석 두확률변수간에관계가있는지검정
DBPIA-NURIMEDIA
한국항만경제학회지제 23 권제 1 호 (2007. 3) Journal of Korea Port Economic Association, Vol.23(1), 2007, pp.1~18 www.portea.or.r 환율변동성과컨테이너물동량과의관계 최봉호 * 1) A Study on the Relation Exchange Rate Volatility to Trading
슬라이드 1
1 장수치미분 1.1 소개및배경 1. 고정확도미분공식 1.3 Richardson 외삽법 1.4 부등간격의미분 1.5 오차가있는데이터의도함수와적분 1.6 MATLAB 을이용한수치미분 1.1 소개및배경 (1/4) 미분이란무엇인가? 도함수 : 독립변수에대한종속변수의변화율 y f( xi + x) f( xi) dy f( x = i + x) f( xi) = lim =
장연립방정식을풀기위한반복법 12.1 선형시스템 : Gauss-Seidel 12.2 비선형시스템 12.1 선형시스템 : Gauss-Seidel (1/10) 반복법은초기근을가정한후에더좋은근의값을추정하는체계적인절차를이용한다. G-S 방법은선형대수방정
. 선형시스템 : GussSedel. 비선형시스템. 선형시스템 : GussSedel (/0) 반복법은초기근을가정한후에더좋은근의값을추정하는체계적인절차를이용한다. GS 방법은선형대수방정식을푸는반복법중에서 가장보편적으로사용되는방법이다. 개의방정식에서 인 ( 대각원소들이모두 0 이아닌 ) 경우를다루자. j j b j j b j j 여기서 j b j j j 현재반복단계
statistics
수치를이용한자료요약 statistics hmkang@hallym.ac.kr 한림대학교 통계학 강희모 ( 한림대학교 ) 수치를이용한자료요약 1 / 26 수치를 통한 자료의 요약 요약 방대한 자료를 몇 개의 의미있는 수치로 요약 자료의 분포상태를 알 수 있는 통계기법 사용 중심위치의 측도(measure of center) : 어떤 값을 중심으로 분포되어 있는지
금오공대 컴퓨터공학전공 강의자료
C 프로그래밍프로젝트 Chap 13. 포인터와배열! 함께이해하기 2013.10.02. 오병우 컴퓨터공학과 13-1 포인터와배열의관계 Programming in C, 정재은저, 사이텍미디어. 9 장참조 ( 교재의 13-1 은읽지말것 ) 배열이름의정체 배열이름은 Compile 시의 Symbol 로서첫번째요소의주소값을나타낸다. Symbol 로서컴파일시에만유효함 실행시에는메모리에잡히지않음
Chapter4.hwp
Ch. 4. Spectral Density & Correlation 4.1 Energy Spectral Density 4.2 Power Spectral Density 4.3 Time-Averaged Noise Representation 4.4 Correlation Functions 4.5 Properties of Correlation Functions 4.6
<4D F736F F D20C0C0BFEBB0E8B7AE20C1A B0AD202D20B0E8B7AEB0E6C1A6C7D E646F63>
제 강계량경제학 Review Par I. 단순회귀모형 I. 계량경제학 A. 계량경제학 (Economerics 이란? i. 경제적이론이설명하는경제변수들간의관계를경제자료를바탕으로통 계적으로추정 (esimaion 고검정 (es 하는학문 거시소비함수 (Keynse. C=f(Y, 0
<4D F736F F D20BDC3B0E8BFADBAD0BCAE202D20BDC3B0E8BFADC0DAB7E1BAD0BCAE E646F63>
Par III. 계량시계열모형 변동성모형 I. 변동성모형 ( ARCH and GARCH models) A. 변동성모형 변동성은자산수익의표준편차혹은분산으로측정되며금융자산의전체적위험 (risk) 에대한대체적인 (crude) 척도로종종사용됨. 주가, 환율, 인플레율등은주식투자자, 수출입업자, 거시경제당국등의입장에서볼때, 그평균적수준보다는변동성에더큰관심을가지게될수있음.
제 3강 역함수의 미분과 로피탈의 정리
제 3 강역함수의미분과로피탈의정리 역함수의미분 : 두실수 a b 와폐구갂 [ ab, ] 에서 -이고연속인함수 f 가 ( a, b) 미분가능하다고가정하자. 만일 f '( ) 0 이면역함수 f 은실수 f( ) 에서미분가능하고 ( f )'( f ( )) 이다. f '( ) 에서 증명 : 폐구갂 [ ab, ] 에서 -이고연속인함수 f 는증가함수이거나감소함수이다 (
- 2 -
- 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 1 - - 2 - 구분청구 심결 (B) 취하절차무효미처리 (A) 인용기각각하소계 (C) (D) (E=A-(B+C+D) 2015 505 0 165 0 165 176 116 48 2016 3 0 2 0 2 0 0 1 합계 508 0 167 0 167 176 116 49 구분 심결년 2013 2014 2015 2016
<4D F736F F F696E74202D20332E20B0F8B0A3B0E8B7AEB0E6C1A6B8F0C7FCC0C720C3DFC1A428C3D6B8EDBCB72C20C0B1BCBAB5B52C20B1E8C0C7C1D8292E7
제3회지역분석여름학교 2008. 08. 26 서울대학교농경제사회학부지역정보전공 최명섭 / 윤성도 / 김의준 목 차 I. 공간계량경제모형의기본구조 II. 공간가중치행렬 III. 공간자기상관 IV. 추정사례및주요이슈 V. 기타공간계량경제모형 I. 공간계량경제모형의기본구조 공간계량경제학 (Spatial Econometrics) - 공간종속성 (Spatial Dependence)
Microsoft PowerPoint - ºÐÆ÷ÃßÁ¤(ÀüÄ¡Çõ).ppt
수명분포및신뢰도의 통계적추정 포항공과대학교산업공학과전치혁.. 수명및수명분포 수명 - 고장 까지의시간 - 확률변수로간주 - 통상잘알려진분포를따른다고가정 수명분포 - 확률밀도함수또는 누적 분포함수로표현 - 신뢰도, 고장률, MTTF 등신뢰성지표는수명분포로부터도출 - 수명분포추정은분포함수관련모수의추정 누적분포함수및확률밀도함수 누적분포함수 cumulav dsbuo
Chap 6: Graphs
5. 작업네트워크 (Activity Networks) 작업 (Activity) 부분프로젝트 (divide and conquer) 각각의작업들이완료되어야전체프로젝트가성공적으로완료 두가지종류의네트워크 Activity on Vertex (AOV) Networks Activity on Edge (AOE) Networks 6 장. 그래프 (Page 1) 5.1 AOV
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 18, Number 1, March 2019 : pp 에너지전환정책및고령화가국민경제에미치는영향 : 확률적중첩세대일반균형모형 (Stochastic Overlapping Genera
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 18, Number 1, March 2019 : pp. 1 31 에너지전환정책및고령화가국민경제에미치는영향 : 확률적중첩세대일반균형모형 (Stochastic Overlapping General Equilibrium Model) 을이용한분석 1 2 3 4 5 6 α and 7 exp