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▶ 이 책은 계량경제학을 다룬 이론서입니다. 계량경제학의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다.

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

6-2a 로그 함수 형태의 사용에 대한 추가 논의 209
6-2b 2차항이 있는 모형 212
6-2c 상호작용항이 있는 모형 218
6-2d 평균부분효과의 계산 220
6-3 적합도와 회귀변수 선택에 관한 추가 사항 221
6-3a 조정된 R 제곱 223
6-3b 조정된 R 제곱을 사용하여 서로 포함되지 않는 모형들 중 선택하기 225
6-3c 회귀분석에서 너무 많은 요소들을 통제하는 것 228
6-3d 오차 분산을 줄이기 위해 변수를 추가하는 것 229
6-4 예측과 잔차분석 231
6-4a 예측 시 신뢰구간 231
6-4b 잔차 분석 235
6-4c 종속변수가 log(y) 일 때 y 의 예측 237

제7장 질적인 정보와 다중회귀분석 244
7-1 질적인 정보의 표현 245
7-2 더미 독립변수가 1개일 때 247
7-2a 종속변수가 log(y) 일 때 더미변수의 계수의 해석 253
7-3 더미변수들을 이용하여 여러 범주를 나타내기 256
7-3a 순서형 독립변수와 더미변수 258
7-4 더미변수와 상호작용 항 262
7-4a 더미변수 간의 상호작용 항 262
7-4b 기울기 계수의 집단별 차이와 상호작용 항 264
7-4c 집단 간 회귀함수의 차이 여부에 대한 검정 268
7-5 이진 종속 변수: 선형 확률 모형 272
7-6 정책 및 프로그램 효과 분석: 추가 사항 278
7-6a 프로그램 평가와 제약없는 회귀를 이용한 조정 280
7-7 이산 종속 변수일 때 회귀 결과의 해석 285

제8장 이분산 288
8-1 이분산이 OLS에 초래하는 결과 288
8-2 OLS를 이용한 이분산에 견고한 추론 289
8-2a 이분산에 견고한 LM 검정값의 계산 295
8-3 이분산의 검정 297
8-3a White의 이분산 검정 301
8-4 가중최소제곱 추정 303
8-4a 이분산 형태가 알려진 함수의 미지의 상수 배일 때 303
8-4b 이분산 함수를 추정해야 하는 경우: Feasible GLS 310
8-4c 가정한 이분산 함수가 틀렸으면? 315
8-4d 이분산하에서 예측과 예측 구간 318
8-5 선형 확률 모형의 재조명 320

제9장 모형 설정과 자료에 관한 추가적인 내용 323
9-1 잘못된 함수 형태 설정 324
9-1a RESET ? 일반적인 함수 형태 오류에 대한 검정 327
9-1b 서로 포함되지 않은 모형들에 대한 검정 329
9-2 관측되지 않은 변수들에 대한 대리변수(proxy variables) 330
9-2a 대리변수로서 시차 종속변수의 이용 336
9-2b 대리변수에 대한 다른 관점 338
9-2c 잠재 성과 변수와 대리 변수 339
9-3 임의계수 모형 340
9-4 측정오차 존재 시 OLS의 성질 343
9-4a 종속변수의 측정 오차 344
9-4b 설명변수의 측정 오차 346
9-5 관측값의 결손, 비임의표본, 이상값 351
9-5a 관측값의 결손 351
9-5b 비임의표본 353
9-5c 이상값과 영향력이 있는 관측값 356
9-6 최소절대편차 추정 362

부록A 오차의 자기상관 366
A-1 시계열 상관이 존재할 때 OLS의 성질 366
A-2 시계열 상관에 견고한 OLS 표준오차 369
A-3 시계열 상관의 검정 371
A-3a 설명변수가 강하게 외생적일 때 AR(1) 시계열 상관의 t 검정 371
A-3b 고전적 가정 아래에서 Durbin-Watson 검정 372
A-3c 일반적인 경우의 AR(1) 시계열 상관 검정 372
A-3d 고차의 시계열 상관 검정 373
A-4 강한 외생성 아래에서 시계열 상관의 교정 374
A-4a AR(1) 모형에서 BLUE 374
A-4b AR(1) 오차의 경우 FGLS 추정 375
부록B 통계표 377

참고문헌 384
찾아보기 393

[역자 서문]
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.
처치효과추정 분야에 관련되어 추가된 내용을 번역하며 역자들이 겪은 한 가지 어려움은 아직까지도 이 분야에서 사용되는 우리말 학술적 용어들이 정리되어 가는 과정에 있다는 점이었다. 우리말과 영어의 차이로 인해 때로는 이미 쓰이고 있는 번역 용어들이 정확한 의미를 전달하는 데에 다소 아쉬움이 남는 경우도 있었고, 때로는 아예 번역 용어가 없는 경우도 있었다. 부족하게나마 최선을 다해 적절한 번역 용어들을 찾으려고 노력하였지만 독자들에게는 충분한 수준으로 느껴지지 않을지도 모르겠다.
5판 번역에 보내 준 독자들의 성원과 지적 덕분에 오탈자나 오류들이 많이 개선되었 음에도 불구하고 여전히 많은 오류가 있을 수 있음은 다시 말할 필요가 없을 것이다. 특히 추가된 내용인 처치효과추정 부분에 대해서는 독자들의 피드백을 바라 마지않는다.