파이썬을 이용한 경제 및 금융 데이터 분석

Chapter 1 경제와 데이터
공공데이터포털에 가입하고 인증키 받기
<개념>
1.1 경제와 데이터
1.2 경제 및 금융 데이터 분석을 위해 필요한 지식
<데이터 분석>
1.3 파이썬: 변수, 주석과 들여쓰기
1.4 파이썬: 모듈과 패키지
1.5 공공데이터포털에 가입하고 인증키 받기
분석 과제: 파이썬 설치 및 공공데이터포털 인증키 받기

Chapter 2 기술통계분석
주택실거래가 데이터 분석
<개념>
2.1 데이터의 대표값과 퍼진 정도
2.2 히스토그램과 사분위수
2.3 정규분포로의 근사
<데이터 분석>
2.4 파이썬: 데이터 형식, 반복문
2.5 API를 이용한 주택실거래가 데이터 수집
2.6 주택실거래가 데이터의 기술통계량
2.7 주택실거래가 히스토그램과 상자그림 그래프
2.8 주택실거래가 데이터를 정규분포로 근사
분석 과제: 본인 거주지역의 주택실거래가 기초통계 구하기

Chapter 3 확률
오픈 API를 이용하여 주가 데이터 입수
<개념>
3.1 확률
3.2 확률법칙
3.3 결합확률과 주변확률
<데이터 분석>
3.4 파이썬: 함수
3.5 확률로 원주율(π) 구하기
3.6 공공데이터포털에서 증권거래소 종목 가져오기
3.7 오픈 API로 주가 데이터 가져오기
3.8 주가 캔들 그래프 그리기
분석 과제: 관심 있는 주가 데이터 입수 및 이동평균선 그리기

Chapter 4 분포
주가수익률 분포
<개념>
4.1 이항분포
4.2 대수의 법칙
4.3 기댓값과 표준오차
4.4 히스토그램과 정규분포곡선
<데이터 분석>
4.5 주가수익률 분포
4.6 주가 등락을 이항분포로 설명하기
4.7 주식투자 시 최대 예상손실액 구하기
분석 과제: 특정 주식투자 시 최대 예상손실액 구하기

Chapter 5 표본추출
가구 평균 소득에 대한 신뢰구간
<개념>
5.1 모집단과 표본
5.2 확률오차와 표준오차
5.3 신뢰도와 신뢰구간
5.4 표본평균의 정확성
<데이터 분석>
5.5 파이썬: 조건문
5.6 가계금융복지조사 데이터 수집
5.7 가계금융복지조사 데이터 분석
5.8 가구 평균 소득에 대한 신뢰구간
분석 과제: 최근 가계금융복지조사 분석하기

Chapter 6 차이 검정
가구주 직업별 소득 차이 검정
<개념>
6.1 동일 집단 간 차이 검정
6.2 두 집단 간 차이 검정
6.3 세 개 이상 집단 간 차이 검정
<데이터 분석>
6.4 동일 가구 소득 차이 검정
6.5 30대 1인 가구주 성별에 따른 소득 차이 검정
6.6 성별, 직업군별 소득 차이 검정
분석 과제: 30대 1인 가구주 성별과 교육연수 간 독립 검정

Chapter 7 회귀분석
30대 1인 가구의 소득과 자산 간 관계
<개념>
7.1 상관관계
7.2 회귀분석
7.3 회귀분석의 오차
7.4 회귀직선
7.5 회귀직선의 설명력
<데이터 분석>
7.6 교육연수와 소득과의 상관관계
7.7 30대 1인 가구의 소득과 자산 간 회귀분석
분석 과제: 아파트 연령과 평당가격과의 회귀관계

Chapter 8 회귀분석과 유의성 검정
대학졸업 30대 1인 가구의 소득 예측
<개념>
8.1 회귀분석 계수추정치에 대한 표준오차
8.2 회귀분석을 이용한 예측
<데이터 분석>
8.3 대학졸업 30대 1인 가구의 교육연수와 소득 간 회귀계수 해석
8.4 대학졸업 30대 1인 가구의 소득 예측
분석 과제: 아파트 연령에 따른 평당가격 예측

Chapter 9 다중회귀분석
소득에 영향을 미치는 다양한 요인
<개념>
9.1 변수변환
9.2 다중회귀분석
9.3 행렬을 이용한 다중회귀분석
9.4 회귀분석에 이용한 행렬 성질
<데이터 분석>
9.5 파이썬을 이용한 행렬 표현
9.6 행렬을 이용한 계수 및 신뢰구간 추정
9.7 회귀분석: 변수변환
9.8 교육연수, 나이, 성별, 직업 등이 소득에 미치는 영향
분석 과제: 소득 결정요인에 대한 다중회귀분석

Chapter 10 회귀분석과 머신러닝
주택가격지수 예측
<개념>
10.1 머신러닝
10.2 머신러닝을 이용한 회귀분석
<데이터 분석>
10.3 TensorFlow와 Colab 이용
10.4 텐서의 개념
10.5 TensorFlow 주요 명령어
10.6 ML을 이용한 회귀분석 원리
10.7 ML을 이용한 주택가격지수 예측
분석 과제: ML을 이용한 회귀분석

Chapter 11 로짓분석
교육기간이 결혼에 미치는 영향
<개념>
11.1 로짓분석
11.2 최대우도추정법
11.3 분류평가지표
<데이터 분석>
11.4 파이썬 예외처리
11.5 공부시간이 합격에 미치는 영향
11.6 소득, 나이, 교육연수 등이 결혼에 미치는 영향
분석 과제: 결혼에 영향을 미치는 다양한 요인 분석

Chapter 12 로짓분석과 머신러닝
불황과 호황 예측
<개념>
12.1 두 가지 분류
12.2 세 가지 이상 분류
12.3 머신러닝 수행 시 고려사항
<데이터 분석>
12.4 시그모이드, 소프트맥스 함수
12.5 한국은행 경제통계시스템(ECOS)에 가입하고 인증키 받기
12.6 ECOS API를 이용하여 거시데이터 입수하기
12.7 불황과 호황 예측
12.8 주거행태 예측
분석 과제: Colab을 이용한 로짓분석

Chapter 13 시계열분석
이동평균법과 지수평활법으로 주가 예측
<개념>
13.1 시계열 데이터
13.2 시계열 회귀분석
13.3 이동평균법과 지수평활법
<데이터 분석>
13.4 시계열 예측모델
13.5 이동평균법으로 주가 예측
13.6 단일지수평활법으로 주가 예측
13.7 이중지수평활법으로 주가 예측
분석 과제: 시계열모델과 이중지수평활법으로 주가 예측

Chapter 14 ARIMA 모델
ARIMA 모델을 이용한 주가 예측
<개념>
14.1 ARIMA 모델
14.2 정상시계열 데이터
14.3 MA모델과 자기상관계수
14.4 AR모델과 편자기상관함수
14.5 BOX-JENKINS ARIMA 모델
<데이터 분석>
14.6 ARIMA 모델을 이용한 주가 예측
분석 과제: ARIMA 모델을 이용한 관심 주가 예측

부록 쥬피터 노트북 설치
참고문헌
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