James H. Stock, Mark W. Watson  | 이나무러닝

37,000원  | 20250220  | 9789813351691

계량경제학은 합리적인 아이디어와 터무니없는 아이디어를 구분하고 중요한 정량적 질문에 대한 구체적인 답을 찾는데 도움을 준다. 그리고 복잡한 세상의 창을 열어 사람들,기업,정부가 의사결정을 내리는 데 기반이 되는 관계를 이해할 수 있게 해준다. 이 책은 계량경제학 입문서로서 흥미로운 응용 사례가 이론에 동기를 부여하고,이론이 응용 사례와 부함하도록 저술되었다. 즉 구체적인 응용 사례를 통해 해당 방법론의 필요성을 제시한 후,응용 사례에 부합하는 가정을 제공한다. 제 4판의 새로운 내용 *빅데이터와 기계학습(머신러닝)관련 내용 *대규모 데이터 세트를 활용한 시계열 데이터 예측 *동적요인모형 *회귀분석을 이용한 예측과 인과추론의 병행적 접근 *실현 변동성 및 자기회귀 조건부 이분산성 *약도구변수에 대한 최신 내용

한치록  | 박영사

0원  | 20220220  | 9791130314976

제4판에서는 머신러닝과 예측에 대한 장(19장)을 추가하였다. 인과관계 분석을 주요 대상으로 하는 계량경제학에서 머신러닝에 대한 관심은 상대적으로 제한되는 것이 사실이나, 최근 급격히 증대하는 관심을 반영하여 이번 개정판에서 포함시키기로 하였다. 19장을 추가하면서 분량이 너무 늘지 않도록 불필요하다고 생각되는 부분들을 제외시켰고 아직은 지울 수 없지만 독자들의 주의를 너무 끌기도 바라지 않는 부분들은 후주(Endnotes)로 따로 정리하였다. 여타 내용에서는 실제 응용연구에서 주의해야 할 내용들을 중심으로 보완하였다. 또한 오해를 야기할 수 있는 내용들을 명료하게 하고 지나치게 미묘하게 서술된 부분들은 과감하게 단순화시키려고 노력하였다. 지나친 단순화가 가져올지도 모를 위험에도 불구하고 앞으로 내용을 더 단순화할 수 있기를 바란다.