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베이지안 계량경제학(양장본 HardCover) [계량경제학]
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베이지안 계량경제학(양장본 HardCover) [계량경제학]

  • 강규호
  • |
  • 박영사
  • |
  • 2016-04-15 출간
  • |
  • 256페이지
  • |
  • 195 X 263 mm /773g
  • |
  • ISBN 9791130303048
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평

서 문

집필 동기
저자는 2013년 12월 미국 듀크대에서 개최된 Bayes250이라는 베이지안 통계학회에 참석한 적이 있다. Thomas Bayes의 기념비적인 논문, An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances (1763) 발표 250주년을 기념하는 학회였다. 이 학회의 경제경영 세션 모임에 미국이나 유럽 학자 외에도 중국과 일본 베이지안 계량경제학자들이 다수를 차지한 반면, 아쉽게도 다른 한국인 학자는 만날 수 없었다. 비록 이 학회에 참가하지 않은 한국인 베이지안 계량경제학자들이 다수 있긴 하지만 확실히 우리나라가 중국이나 일본에 비해서 베이지안 계량경제학의 저변이 약하다는 인상을 지울 수 없었다. 결국 2014년 가을, 우리나라에 베이지안 계량경제학의 철학과 분석 방법을 보다 널리 알려야 한다는 어쭙잖은 사명감에 책을 쓰기로 마음을 굳혔다. 원고는 본 저자가 2014년 봄 대학원에서 처음으로 베이지안 계량경제학 강의를 하면서 정리한 강의노트를 기반으로 하였다.

대상
이 교과서는 경제학과 4학년이나 대학원생들을 대상으로 작성하였다. 매틀랩(Matlab) 프로그래밍에 대한 기초가 있고, 학부 계량경제학을 수강한 학생이라면 어렵지 않게 읽을 수 있는 수준이라고 믿는다. 하지만 저자의 믿음과 달리 학생들 입장에서는 계량경제학이라는 과목이 혼자 공부하기에는 쉽지 않은 과목이다. 독자의 이해를 돕기 위해 웹사이트(https://sites.google.com/site/kangkh1121/bayes_econometrics)에 교과서 내용과 관련된 모든 매틀랩 코드와 통계자료를 올려놓았다. 뿐만 아니라, 기회가 있을 때마다 베이지안 강의를 녹화하여 동영상을 제공할 계획이다.

책의 구성
이 책은 베이지안 통계분석에 대한 직관적인 소개로 시작해서 선형회귀모형 추정을 통해 보다 구체적인 분석과정을 설명한다. 그런 다음, 최근 베이지안 분석기법의 표준이 되는 마코프 체인 몬테 까를로 시뮬레이션을 설명하고, 토빗, 구조 VAR, 마코프-스위칭, 상태공간 모형 등 여러 계량 모형 추정 과정을 실제 사례와 함께 구체적으로 소개한다. 더불어 추정의 효율성이나 정확도를 판단하고, 예측력을 평가하는 방법들에 대해서도 기술하였다.

도움주신 분들
본 교과서 작성에 직접적인 도움을 주신 분은 미국 박사 과정시 여러모로 많이 부족했던 저자를 인내심을 갖고 지도하셨던 미국 Washington University in St. Louis 경영대 Siddhartha Chib 교수님이다. 동 대학 경제학과 Edward Greenberg 교수님의 쉽고 자세한 베이지안 계량경제학 수업을 통해서도 많은 도움을 받았다. 한국에서의 석사 과정 중 김창진, 신관호, 전병헌 교수님은 강의실 안팎에서 학문의 가치와 즐거움을 일깨워주셨고, 본 저자는 이 분들 덕분에 공부를 즐거운 업으로 삼을 수 있게 되었다. 한치록 교수님은 직접 제작하신 한글 Latex template을 제공해주시어 조판 작업에 절대적인 도움을 주셨다.
이 책의 집필을 가능케 해준 여러 학생들의 헌신적인 노고에도 진심으로 감사한다. 이창훈, 최아진, 김영민, 김윤정, 김동환은 저자의 강의를 성실히 강의노트로 정리하여 초고 작성에 큰 도움이 되었다. 특히, 이창훈 군은 일년 여에 걸친 원고의 전반적인 교정을 도와 주었다. 마지막으로 항상 산과 같은 마음으로 크고 변함없는 지지와 격려를 보내주신 아내 박유림과 부모님께 깊은 감사의 마음을 전한다. 이 책에 있는 모든 내용상의 오류는 본 저자의 책임이다.

2016년 봄 우당교양관 연구실에서

목차

1 베이지안 계량경제학의 이해 1
1.1 베이지안 통계분석의 기본 개념 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.1 사전 분포, 우도함수 그리고 사후 분포 . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.2 계량모형이란 무엇인가? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2 베이지안 추론 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2.1 점추정치 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2.2 신용구간 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.2.3 예측 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.2.4 모형 선택과 가설검정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2 깁스 샘플링 21
2.1 다중선형회귀모형 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.1.1 Case 1. s 2 이 알려져 있는 경우 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.1.2 Case 2. b 가 알려져 있는 경우 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.1.3 Case 3. b 와 s 2 이 모두 알려져 있지 않은 경우 . . . . . . . . . . 30
2.2 완전 조건부 분포와 깁스 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.2.1 완전 조건부 분포 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.2.2 깁스 샘플링 알고리즘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.2.3 예: 유위험 이자율 평형식 추정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.2.4 예: 우리나라 물가상승률 예측 모형 . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.3 깁스 샘플링을 이용한 구조변화모형 추정 . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.3.1 모형설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.3.2 사후 분포 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2.3.3 예: 유위험 이자율 평형식의 구조변화시점 추정 . . . . . . . . . 47
2.4 깁스 샘플링의 한계 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

3 몬테 까를로 시뮬레이션 51
3.1 Method of Composition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.2 Probability Integral Transformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.2.1 예: 절단된 정규 분포 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.3 Acceptance-Rejection Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.3.1 시뮬레이션 방법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.3.2 이론적 배경 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.3.3 예: 베타 분포 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.4 Importance 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.4.1 시뮬레이션 방법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.4.2 이론적 배경 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.4.3 예: Importance 샘플링으로 EX [g(X)] 근사하기 . . . . . . . . . . . 68

4 Metropolis-Hastings 알고리즘 71
4.1 Metropolis-Hastings 알고리즘의 소개 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
4.2 Metropolis-Hastings 알고리즘의 이해 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
4.2.1 마코프 체인 측면에서의 이해 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
4.2.2 Acceptance-Rejection 측면에서의 이해 . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.3 임의보행 Metropolis-Hastings 알고리즘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
4.3.1 임의보행 분산이 지나치게 작은 경우 . . . . . . . . . . . . . . . . 81
4.3.2 임의보행 분산이 지나치게 큰 경우 . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
4.3.3 임의보행 분산이 적절한 경우 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.4 다블록 Metropolis-Hastings 알고리즘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.4.1 다블록 M-H 기법의 소개 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.4.2 다블록 임의보행 M-H 기법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.4.3 다블록 M-H 기법이 유용한 경우와 이유 . . . . . . . . . . . . . . 88
4.4.4 블록을 나누는 기준 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
4.5 깁스 샘플링과 M-H 알고리즘의 관계 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
4.6 고급 Metropolis-Hastings 알고리즘: Tailored M-H 기법 . . . . . . . . . . . 92
4.6.1 Tailored Independent M-H method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.6.2 Tailored Dependent M-H method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.7 예: M-H 기법을 이용한 선형회귀식 추정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
4.7.1 임의보행 M-H 기법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
4.7.2 단블록 Tailored Independent M-H 기법 . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.7.3 단블록 Tailored Dependent M-H 기법 . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.7.4 라플라스 근사 기법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
4.7.5 추정결과 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
4.8 예: M-H 기법을 이용한 통화정책반응함수 추정 . . . . . . . . . . . . . . 104
4.8.1 모형 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
4.8.2 추정결과 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

5 수렴여부 및 효율성 측정 109
5.1 비효율성 계수 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
5.2 Geweke’s p-값 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

6 응용 115
6.1 오차항이 스튜던트-t 분포인 다중선형회귀모형 . . . . . . . . . . . . . . 115
6.1.1 모형 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
6.1.2 사후 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
6.1.3 예: 오차항이 스튜던트-t 분포인 유위험 이자율 평형설 추정 . . . 119
6.2 프라빗 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
6.2.1 모형 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
6.2.2 사후 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
6.2.3 예: 취업 결정식 추정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
6.3 토빗 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
6.3.1 모형 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
6.3.2 사후 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
6.3.3 예: 야구경기장 잔여석수 추정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
6.4 Seemingly Unrelated Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
6.4.1 모형 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
6.4.2 사후 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
6.5 구조 벡터자기회귀모형 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
6.5.1 모형 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
6.5.2 충격반응함수 도출 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
6.5.3 사후 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
6.5.4 예: Stock and Watson Recursive VAR . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
6.6 GARCH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
6.6.1 모형 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
6.6.2 사후 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
6.6.3 변동성과 예측분포 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
6.6.4 예: 주가변동성 추정과 예측 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150

7 모형선택과 주변 우도 계산 151
7.1 해석적인 방법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154
7.2 사전 분포 시뮬레이션 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
7.3 Importance 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
7.4 라플라스 기법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
7.5 베이지안 정보기준 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
7.6 Deviance 정보기준 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
7.7 조화평균 기법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
7.8 Chib 기법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
7.8.1 단블록인 경우 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
7.8.2 블록이 두 개인 경우 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162
7.8.3 블록이 세 개인 경우 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
7.8.4 모형에 잠재 요인이 존재하는 경우 . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
7.9 Savage-Dickey Density Ratio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
7.10 예: 유가의 우리나라 물가상승률 예측력 검증 . . . . . . . . . . . . . . . 168
7.10.1 라플라스 기법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
7.10.2 Chib 기법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
7.10.3 조화평균 기법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
7.10.4 Savage-Dickey density ratio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
7.10.5 주변 우도 추정결과 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171

8 예측 173
8.1 모형 확실성하의 예측 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
8.1.1 사후 예측 분포 시뮬레이션 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
8.1.2 Mean Squared Error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
8.1.3 사후 예측 우도 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
8.2 모형 불확실성하의 예측 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
8.2.1 베이지안 모형 평균 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
8.2.2 사후 예측 우도를 이용한 예측 분포 조합 . . . . . . . . . . . . . 182
8.2.3 예: 우리나라 물가상승률 예측 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183

9 고급 시계열 모형 187
9.1 마코프-스위칭 모형 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
9.1.1 더미 변수 모형 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
9.1.2 사후 분포 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
9.1.3 사후 예측 분포 샘플링과 사후 예측 밀도 . . . . . . . . . . . . . 201
9.1.4 상태의 식별제약 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203
9.1.5 구조변화 모형 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204
9.1.6 예: 마코프-스위칭 변동성 모형 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
9.1.7 예: 우리나라 물가상승률 구조변화 시점 추정 . . . . . . . . . . . 206
9.2 상태공간 모형 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211
9.2.1 모형 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211
9.2.2 사후 분포 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215
9.2.3 예: 동태적 넬슨-시겔 모형 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
9.2.4 예: 시변 통화정책 반응함수 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230
9.3 확률적 변동성 모형 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
9.3.1 모형 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
9.3.2 사후 분포 샘플링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233
9.3.3 예: 주가 변동성 추정과 예측 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237

A 확률 분포 241
A.1 이산확률분포 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241
A.1.1 베르누이 분포 (Bernoulli) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241
A.1.2 이항 분포 (Binomial) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241
A.1.3 음이항 분포 (Negative Binomial) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242
A.1.4 다항 분포 (Multinomial) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242
A.1.5 포아송 분포 (Poisson) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242
A.2 연속확률분포 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
A.2.1 균일 분포(Uniform) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
A.2.2 감마 분포(Gamma) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
A.2.3 지수 분포(exponential) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244
A.2.4 카이제곱 분포(Chi-square) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244
A.2.5 역감마 분포(Inverted or Inverse Gamma) . . . . . . . . . . . . . . 244
A.2.6 베타 분포(Beta) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245
A.2.7 디리클레 분포(Dirichlet) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
A.2.8 정규 분포 (Normal or Gaussian) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
A.2.9 다변수 정규 분포(Multivariate Normal or Gaussian) . . . . . . . . 246
A.2.10 절단된 정규 분포(Truncated Normal) . . . . . . . . . . . . . . . . 247
A.2.11 스튜던트-t 분포(Student’s t) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
A.2.12 다변수 스튜던트-t 분포(Multivariate t) . . . . . . . . . . . . . . . 248
A.2.13 위샤트 분포(Wishart) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
A.2.14 역위샤트 분포(Inverted or Inverse Wishart) . . . . . . . . . . . . . 249

B 참고문헌 251
C 찾아보기 253

저자소개

저자 강규호는 고려대학교 경제학과 조교수

도서소개

▶ 이 책은 베이지안 계량경제학에 대해 다룬 이론서입니다. 베이지안 계량경제학의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있도록 구성했습니다.
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