1장 준비 1
1부 단순회귀 22
2장 단순 선형회귀 모형과 그 해석 23
3장 단순회귀 모형의 추정 42
4장 추정값과 참값의 관계 100
5장 통계적 검정의 기초 143
6장 최소제곱을 이용한 가설검정 157
7장 표본크기가 클 때 188
2부 다중회귀 207
8장 다중회귀 모형과 그 추정 208
9장 다중회귀 추정량의 성질 235
10장 다중회귀 모형에서 가설검정 259
11장 다중회귀 관련 추가 주제 285
3부 가정의 현실화 334
12장 정규분포의 문제 335
13장 이분산 346
14장 오차의 자기상관 368
4부 내생적인 설명변수 380
15장 확률적인 설명변수 381
16장 도구변수 추정 401
5부 특수주제들 438
17장 이항반응모형 439
18장 검열된 자료와 표본선택 494
부록 516
부록 A 연습문제 답 517
부록 B 수학 525
부록 C R 명령 요약 538
부록 D 통계표 541
참고문헌 548
찾아보기 552
제3판 서문 vii
제2판 서문 viii
초판 서문 ix
제1장 준비 1
1.1 질문들 1
1.2 계량경제학의 근본문제 2
1.3 인과관계 3
1.4 통계학의 기초 8
1.5 계산과 생각 16
1.6 통계 소프트웨어 R 17
제2장 단순 선형회귀 모형과 그 해석 23
2.1 선형모형 23
2.2 회귀 25
2.3 단순 선형회귀 모형 26
2.4 인과적 영향 대 평균의 차이 29
2.5 기울기에 대한 자세한 설명 31
2.6 로그와 증가율 32
2.7 백분율의 변화와 변화율 38
제3장 단순회귀 모형의 추정 42
3.1 자료 42
3.2 직선 그리기 48
3.3 최소제곱법 51
3.4 짧은 예제들 60
3.5 설명변수 표본값들이 모두 동일할 때 76
3.6 맞춘값과 잔차 78
3.7 종속변수가 로그일 때 계수 추정값의 해석 83
3.8 제곱합 85
3.9 R제곱: 모형의 설명력 88
3.10 기하학 91
3.11 측정단위의 변환 93
3.12 최소제곱법에 관하여 주의할 점 98
제4장 추정값과 참값의 관계 목차 100
4.1 표본을 반복하여 추출한다면? 100
4.2 표본추출 반복시행 시 추정값들의 분포 102
4.3 상상 속의 표본추출은 어떻게? 103
4.4 최소제곱 추정량의 평균 116
4.5 최소제곱 추정량의 표집분산 126
4.6 분산과 효율성 127
4.7 최소제곱 추정량은 선형추정량 133
4.8 최소제곱법의 효율성 134
4.9 오차분산의 추정 136
4.10 표준오차 139
4.11 최소제곱 추정량의 표집분포 140
제5장 통계적 검정의 기초 143
5.1 통계적 검정의 기초 143
5.2 가설 설정 144
5.3 검정통계량 147
5.4 검정의 크기와 힘 149
5.5 기각영역 151
5.6 귀무가설의 기각과 채택 155
5.7 귀무가설을 채택하는가 기각하지 못하는가? 156
제6장 최소제곱을 이용한 가설검정 157
6.1 가설들 157
6.2 검정통계량의 도출 158
6.3 '영향없음' 이라는 귀무가설의 검정 162
6.4 p 값 169
6.5 신뢰구간 176
6.6 β1 \u003d a 라는 귀무가설의 검정 180
6.7 설명변수 표본값 고정의 가정을 완화 185
제7장 표본크기가 클 때 188
7.1 일관성(일치성) 의 의미 188
7.2 최소제곱 추정량의 일관성 193
7.3 최소제곱 추정량이 일관성을 가질 조건 196
7.4 정규분포의 가정이 맞지 않다면? 196
7.5 중심극한정리 197
7.6 기본적인 중심극한정리의 증명 201
7.7 더 일반적인 중심극한정리 204
7.8 중심극한정리와 오차항의 분포의 문제 206
제8장 다중회귀 모형과 그 추정 208
8.1 다중회귀 모형 208
8.2 모수의 해석 213
8.3 최소제곱법 214
8.4 OLS 추정량이 유일할 조건 221
8.5 맞춘값, 잔차, 제곱합, R제곱 228
8.A 부록: 최소제곱추정량의 행렬 표현 231
제9장 다중회귀 추정량의 성질 235
9.1 모형의 구성항목들에 대한 가정 235
9.2 OLS추정량의 평균 236
9.3 변수를 누락시키면 어떻게 될까 237
9.4 OLS 추정량의 분산 246
9.5 가우스 마코프 정리 249
9.6 설명변수의 추가 또는 누락과 추정량의 분산 250
9.7 OLS추정량의 분산의 추정과 표준오차 252
9.8 OLS 추정량의 표집분포 254
9.9 신뢰구간 255
9.A 행렬연산을 이용한 가우스 마코프 정리의 증명 257
제10장 다중회귀 모형에서 가설검정 259
10.1 하나의 계수에 관한 가설의 t 검정 259
10.2 하나의 선형 제약으로 이루어진 가설의 t 검정 261
10.3 잔차제곱합을 비교하여 검정하는 방법 269
10.4 여러 선형제약으로 이루어진 가설의 검정 279
10.5 라그랑지 승수 검정 282
제11장 다중회귀 관련 추가 주제 285
11.1 이진적 설명변수 285
11.2 상호작용항 288
11.3 이중차분 295
11.4 제곱항 307
11.5 0이 될 수 있는 변수의 로그 변환 315
11.6 예측 324
11.7 함수형태 설정 오류의 검정 329
제12장 정규분포의 문제 335
12.1 표본크기와 정규분포 335
12.2 정규분포 가정의 완화 335
12.3 오차항이 정규분포인지 검정 337
12.4 최우추정법과 오차항 분포에 대한 가정의 활용 338
제13장 이분산 346
13.1 오차의 이분산 346
13.2 오차항이 이분산적일 때 OLS 추정량의 분산 347
13.3 이분산에 견고한 분산추정 방법 348
13.4 표본이 크지 않을 때 HC 분산추정량 교정하기 351
13.5 이분산하에서 OLS를 이용한 가설검정 353
13.6 이분산하에서 BLUE 구하기: 가중최소제곱법 358
13.7 분산의 구조를 모를 때 GLS하기: FGLS 361
13.8 이분산이 존재하는지 검정 365
제14장 오차의 자기상관 368
14.1 클러스터로 묶이는 자료 368
14.2 클러스터의 개수에 따른 조정 372
14.3 시계열자료 373
14.4 오차의 시계열 상관 374
제15장 확률적인 설명변수 381
15.1 확률적인 설명변수 381
15.2 횡단면 자료에서 설명변수 확률성 383
15.3 시계열자료에서 설명변수의 확률성 385
15.4 설명변수의 내생성 388
15.5 설명변수 내생성의 해결책 1: 대리변수 392
15.6 설명변수 내생성의 해결책 2: 도구변수 395
15.A 반복평균의 법칙 399
제16장 도구변수 추정 401
16.1 자료에 의한 모수의 식별 401
16.2 2단계 최소제곱법 403
16.3 2SLS 추정량의 분산 409
16.4 2SLS와 관련된 검정들 413
16.5 예제: 교육수익률 421
16.6 통제함수 방법 429
16.7 내생적 설명변수의 제곱항과 상호작용항 433
16.8 약한 도구변수의 문제 437
제17장 이항반응모형 439
17.1 선형확률모형 439
17.2 일반화된 선형모형 444
17.3 이항반응모형의 맞춘값 448
17.4 잠재변수 모형과 최우추정 454
17.5 이항반응모형의 설명력 460
17.6 로짓과 프로빗의 관계 465
17.7 계수의 해석과 부분효과 468
17.8 복잡한 경우의 부분효과 474
17.9 표준오차와 신뢰구간 480
17.10 통제집단과 처치집단 각각의 평균 부분효과 486
17.11 예제: 주택담보대출 승인에서 차별 분석 488
제18장 검열된 자료와 표본선택 494
18.1 검열된 자료 494
18.2 검열된 자료와 OLS 498
18.3 토빗 추정 503
18.4 표본선택 507
부록 A 연습문제 답 517
부록 B 수학 525
B.1 합산 부호 525
B.2 로그함수 527
B.3 확률변수의 평균 529
B.4 분산과 공분산 531
B.5 조건부 기댓값과 반복평균의 법칙 534
부록 C R 명령 요약 538
부록 D 통계표 541
참고문헌 548
찾아보기 552

제3판에서는 비율 변수와 관련된 해석 문제를 2.7절에 추가하였고, 실제 다중회귀 분석에서 많이 등장하는 내용들을 별도의 장(11장) 으로 분리하였다. 실증분석에서 매우 널리 사용 되는 이중차분의 방법(11.3절) 과 변수가 0의 값을 가질 수 있을 때 로그 모형을 사용하는 주제(11.5절) 에 관한 내용을 11장에 추가하였다. 더미변수와 상호작용항(제2판의 8.5절), 제곱항(제2판의 8.6절), 예측(제2판의 9.10절), 함수형태 설정오류 검정(RESET 검정, 제 2판의 10.4절) 은 제3판에서는 각각 11.1절(이진적 설명변수) 과 11.2절(상호작용항), 11.4 절(제곱항), 11.6절(예측), 11.7절(RESET 검정) 로 이동시켰다. 11장이 추가되다 보니 제2 판의 11–17장이 12–18장으로 한 장씩 밀리게 되었다.
제3판에서는 또한 중급 계량경제학의 내용을 보강하였다. 우선 최우추정법 (MLE) 에 대한 설명과 예제를 추가하였다. 최우추정법은 계량경제학을 배울 때 이해도 어렵고 수학도 어려운 부분이다. 이에 12.4절에 예제를 추가하여 독자들이 실제 R을 이용하여 최우추정법을 실습해 볼 수 있도록 하였다. 이와 더불어, 이항반응모형에서 이항변수를 예측하는 방법 (17.3절), 이항반응모형에서 모형의 설명력을 나타내기 위하여 사용하는 여러 지표들(17.5절), R을 이용하여 평균부분효과의 표준오차를 계산하는 방법(17.9절) 에 대한 논의를 추가하였다. 이제 독자들은 R만으로도 웬만한 분석은 거의 수행할 수 있을 것으로 기대한다.
그 밖에도 토빗 추정(18.3절) 과 관련된 수학을 더 자세하게 하였으며 표본선택(18.4절) 에 관한 논의를 보강하였다. 또한, 제2판에 설명이 부족하였다고 생각되는 부분에는 그림 등을 추가하여 전반적으로 이해를 돕고자 하였다. 기본적인 수학에 관한 내용을 요약한 부록 B를 추가하였고, 우리나라와 외국의 다양한 자료와 예제를 추가하였으며, 그동안 R 에 대해서도 더 많은 공부를 하게 되어 R 코드도 많이 다듬을 수 있었다. 업데이트되고 추가된 자료는 이 책의 웹사이트(econ.korea.ac.kr/~chirokhan/book) 에 올려 둔다. 제3판이 나오기까지 도움을 준 독자 여러분, 학생들, 동료교수들, 그리고 출판사 관 계자들께 깊은 감사를 드린다. 이 책을 통해 독자들이 계량경제학을 좀 더 쉽게 이해하고
활용하게 된다면 저자로서 더 큰 기쁨은 없을 것이다.

2019년 9월

한치록