(서적) 금융계량경제학입문 II

설명

금융계량경제학입문 II에서는 금융시계열을 분석하는 데 직접 사용되는 시계열 모형에 대해 설명한다. 우선 일변량 시계열모형을 통해서 시계열모형을 구축하는 기본적인 요령을 설명한 다음 이를 다변량 모형으로 확장한다.

이번 과정에서 주로 다루고 있는 모형은 정주형(stationary) 시계열모형인데, “정주형”의 의미는 시간이 지나도 시계열의 기본적인 속성이 변하지 않는다는 것이다. 그러나, 이러한 모형은 현실과 잘 부합하지 않는데, 특히 대부분의 금융시계열은 정주성을 지니지 않는다. 그럼에도 불구하고 이 모형에 대한 설명이 필요한 이유는 첫째, 정주형 모형은 그 속성을 파악하기 편리하고 둘째, 정주성을 지니지 않는 시계열일지라도 적절한 변환을 통해 정주형 모형을 적용할 수 있는 경우가 많다. 따라서, 이번 과정에서는 정주형 모형에 대한 설명에 덧붙여 어떤 시계열이 정주성을 지니는지를 검증하는 방법과,

먼저 1장에서는 단일변수에 시계열 자료를 이용하여 모형을 구축하는 방법과 이렇게 구축된 모형을 이용하여 변수의 미래값을 예측하는 방법에 대해 살펴본다. 미래에 대한 예측의 전제조건으로는 안정적인 DGP(data generating process)가 필요한데, 정주성이 이에 대해 어떤 의미를 가지는지 자세히 설명된다.

2장에서는 일변량 모형을 다변량 모형으로 확장하는데, 이 과정에서 변수들간의 상관관계를 어떻게 처리해야 하는지가 관건이 된다. 연립방정식 체계를 통해 시계열 모형과 구조모형의 차이와 장단점을 설명하고, 이 양자의 장점을 동시에 활용하는 VAR 모형의 정의와 활용 예제를 살펴본다.

3장에서는 1장과 2장에서 설명된 시계열 모형들의 전제조건인 정주성이 유지되는지를 검증하는 방법에 대해 설명한다.

금융데이터의 상당 부분을 차지하는 시계열 자료의 속성을 분석하는 데 본 과정이 좋은 길잡이가 되기를 기대한다.