STATA: 이론과 함께하는 계량경제 데이터분석
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계량경제(econometrics)는 말 그대로 경제활동에 수반되는 다양한 요인들이 서로 연관된 정도를 통계에 기반하여 객관화하고 이를 정량적인 수치로서 설명하고자 하는 학문 분야이다. 수학과 통계에 대한 전문적인 이해를 요구하는 쉽지 않은 분야이다 보니 결과적으로 도구에 대한 의존성이 매우 높은 분야이기도 하다.
본 서는 Stata라는 도구를 활용하여 계량경제 관련 이슈들을 해결하는 접근법을 소개하
고 있다. Stata는 통계(statistics)와 자료(data)를 합한 것이라는 소개와 같이 기본적으로 데이터 분석을 위한 통계 패키지라고 할 수 있다. 계량경제에 한정되지 않은 범용통계 솔루션이라는 의미이다. 시중에 다양한 통계 패키지들이 나와 있고 각자 주로 활용되는 영역과 특장점이 있지만, Stata만이 가지고 있는 강력한 기능과 확장성은 데이터 분석을 요구하는 다양한 분야에서 높은 활용성을 제공한다. 넘어가기 쉬운 기본적인 개념의 소개에 충실 하고자 하였고, 쉽게 접근할 수 있도록 수식 또한 상세하게 풀이하고자 노력하였다. Stata의 강력한 기능과 높은 자유도를 체감할 수 있는 예시들을 Do-File에서 실행할 수 있는 코드와 함께 제시하고자 하였다.
본 서는 Stata라는 도구를 활용하여 계량경제 관련 이슈들을 해결하는 접근법을 소개하
고 있다. Stata는 통계(statistics)와 자료(data)를 합한 것이라는 소개와 같이 기본적으로 데이터 분석을 위한 통계 패키지라고 할 수 있다. 계량경제에 한정되지 않은 범용통계 솔루션이라는 의미이다. 시중에 다양한 통계 패키지들이 나와 있고 각자 주로 활용되는 영역과 특장점이 있지만, Stata만이 가지고 있는 강력한 기능과 확장성은 데이터 분석을 요구하는 다양한 분야에서 높은 활용성을 제공한다. 넘어가기 쉬운 기본적인 개념의 소개에 충실 하고자 하였고, 쉽게 접근할 수 있도록 수식 또한 상세하게 풀이하고자 노력하였다. Stata의 강력한 기능과 높은 자유도를 체감할 수 있는 예시들을 Do-File에서 실행할 수 있는 코드와 함께 제시하고자 하였다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
CHAPTER 01 STATA 개요
현대 사회와 사이버 공간/생태계
사이버 범죄
기업 사이버 보안의 경향
사이버 범죄는 국경을 넘는다
CHAPTER 02 도움이 되는 개념들
가설검정과 오류
자유도
Model Fitness
탄력성
한계효과
계수의 해석
선형성
공분산
주성분 분석
Diebold-Mariano
CHAPTER 03 선형회귀
단순 선형 회귀
주요 추정량
신뢰구간
CHAPTER 04 STATA
데이터 불러오기
로그와 도움말
Factor Variable
Descriptive Statistics
회귀분석
절편 모의변수
기울기 모의변수
시계열 데이터
AR(Auto Regressive)
MA(Moving Average)
ARMA(Auto Regressive Moving Average)
ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average)
ARDL(Auto Regressive Distributed Lag)
IC(Information Criterion)
이분산 시계열 모형
기술 통계
특성 분석
단위근 검정
정상성 확보
모형 선택
예측
CHAPTER 05 Advanced Topic
Do File Programming
Data Types
Python Interface
Machine Learning
참고 Delta Method
Out of Bag
찾아보기
참고문헌
현대 사회와 사이버 공간/생태계
사이버 범죄
기업 사이버 보안의 경향
사이버 범죄는 국경을 넘는다
CHAPTER 02 도움이 되는 개념들
가설검정과 오류
자유도
Model Fitness
탄력성
한계효과
계수의 해석
선형성
공분산
주성분 분석
Diebold-Mariano
CHAPTER 03 선형회귀
단순 선형 회귀
주요 추정량
신뢰구간
CHAPTER 04 STATA
데이터 불러오기
로그와 도움말
Factor Variable
Descriptive Statistics
회귀분석
절편 모의변수
기울기 모의변수
시계열 데이터
AR(Auto Regressive)
MA(Moving Average)
ARMA(Auto Regressive Moving Average)
ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average)
ARDL(Auto Regressive Distributed Lag)
IC(Information Criterion)
이분산 시계열 모형
기술 통계
특성 분석
단위근 검정
정상성 확보
모형 선택
예측
CHAPTER 05 Advanced Topic
Do File Programming
Data Types
Python Interface
Machine Learning
참고 Delta Method
Out of Bag
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참고문헌
저자
저자
신우철
부산대학교 경제학박사
現 한국예탁결제원 정보보호최고책임자
現 한국예탁결제원 정보보호최고책임자
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