(서적) 금융계량경제학입문 I

설명

일반통계학과 계량경제학에서 사용되는 통계적 기법은 궁극적으로 동일하지만 계량경제학에서는 일반통계적 기법이 적용되기 위해 꼭 필요한 조건들이 충족될 수 없는 경우가 많다. 대표적 예를 들자면, 반복 실험 또는 실험 환경을 통제하여 필요한 데이터를 비교적 자유롭게 생성해낼 수 있는 자연과학과는 달리 사회과학인 경제학에서는 이런 실험을 통하거나 데이터 생성 과정을 통제하여 원하는 데이터를 얻는다는 것이 사실상 불가능하다. 즉, 자연과학에 비해 훨씬 더 많은 제약 조건 하에서 통계적 추정과 검증 작업을 해야 하는 사회과학으로서 경제학의 특수성을 감안하여 개척되어온 분야가 바로 계량경제학이다.

금융데이터도 경제데이터와 기본적으로 여러 속성을 공유하고 있다. 그러나, 계량경제학 기법을 금융데이터에 그대로 적용할 경우 금융데이터가 지니는 특수성을 제대로 반영하기가 어렵다. 무엇보다도 일반적인 경제데이와는 달리 금융데이터는 관찰주기가 매우 짧다. 예를 들자면 GDP 데이터는 분기에 한 번 생성되지만 주가 데이터, 특히 high-frequency 데이터의 경우 초당 수십~수백 차례가 기록되기도 한다. 금융데이터는 그 양이 방대하다는 장점을 지니고 있기도 하지만 신호의 양만큼이나 잡음도 많아 데이터에서 이 둘을 분리해 내는 작업이 쉽지 않다. 또한 금융분야에서 개발된 독특한 모형은 기존의 그 어떤 계량경제학 기법으로도 분석이 불가능한 경우가 종종 있다.

금융데이터가 지니는 특수성을 감안하여 개발된, 이 분야에 특화된 계량분석기법을 통칭하여 금융계량경제학이라고 부른다. “금융계량경제학입문 I” 에서는 선형회귀분석 기법에 대해 입문 수준에서 중급 수준까지의 내용을 다루고 있다. 특히 여기서 다루고 있는 선형회귀모형은 금융데이터에서 큰 비중을 차지하는 시계열 데이터 분석에 초점을 두고 있다.

본서는 도서 형태의 출판물이 아니라 강의록 형태의 인쇄물을 제본한 것입니다. 이용에 참고하시길 바랍니다.