R을 활용한 금융 데이터 분석 : 횡단면·시계열 방법론의 원리와 응용

I 횡단면 방법론

1장 선형회귀모형의 이해
1.1 벡터와 행렬의 표기
1.2 자료의 구조
1.3 선형회귀모형의 정의
1.4 회귀모형의 주요 가정
1.5 회귀모형의 해석
1.6 가변수를 포함한 회귀모형
1.7 로그변환된 종속변수와 독립변수

2장 회귀모형의 추정
2.1 최소제곱 추정법
2.2 OLS의 기하학적 해석
2.3 부분회귀
2.4 모형 적합도
2.5 OLS 추정량의 점근분포
2.6 통계적 추론
2.7 R의 개요와 활용
2.8 R 실습

3장 일반화회귀모형
3.1 횡단면회귀모형
3.2 시계열회귀모형
3.3 일반적인 오차 구조와 OLS 추정
3.4 일반화최소제곱 추정법
3.5 가중최소제곱 추정법
3.6 R 실습

4장 내생성
4.1 내생성편의
4.2 생략변수편의
4.3 측정오차
4.4 동시성편의
4.5 도구변수 접근법
4.6 R 실습

5장 일반화적률법
5.1 GMM 추정법의 이해
5.2 효율적 GMM 추정량
5.3 GMM 검정
5.4 외생변수로 구성된 선형회귀모형
5.5 내생변수를 포함하는 선형회귀모형
5.6 소비기반자산가격결정모형
5.7 R 실습

6장 패널회귀모형
6.1 패널자료와 생략변수편의
6.2 결합모형
6.3 고정효과모형
6.4 OLS 추정량의 점근공분산행렬
6.5 랜덤효과모형
6.6 FE 모형과 RE 모형의 비교
6.7 Fama?MacBeth 모형
6.8 R 실습

7장 회귀모형 체계
7.1 회귀모형 체계의 이해
7.2 SUR 모형
7.3 동시방정식모형
7.4 R 실습

8장 최대우도 추정법
8.1 우도함수의 정의
8.2 최대우도 추정법의 이해
8.3 ML 추정량의 점근분포
8.4 가설검정

9장 이산선택모형
9.1 이산선택모형의 정의
9.2 이항선택모형
9.3 순서형선택모형
9.4 다항선택모형
9.5 R 실습

10장 절단, 중절, 지속기간
10.1 자료의 절단
10.2 우발적 절단
10.3 자료의 중절
10.4 지속기간
10.5 R 실습

11장 처리효과
11.1 이중차분회귀모형
11.2 매칭분석
11.3 R 실습

II 시계열 방법론

12장 수익률
12.1 단순수익률
12.2 로그수익률
12.3 주식분할과 배당 지급
12.4 왜도, 첨도, 정규성검정
12.5 수익률의 분포 가정
12.6 R 실습

13장 정상시계열
13.1 정상성
13.2 표본자기상관함수
13.3 평균회귀
13.4 자기회귀모형
13.5 이동평균모형
13.6 자기회귀이동평균모형
13.7 ARMA 오차를 갖는 선형회귀모형
13.8 R 실습

14장 비정상시계열
14.1 추세정상과정
14.2 단위근과정
14.3 단위근검정
14.4 계절성모형
14.5 R 실습

15장 변동성
15.1 조건부이분산모형
15.2 GARCH 모형
15.3 레버리지효과
15.4 비모수적 접근법
15.5 R 실습

16장 비선형시계열모형
16.1 비선형시계열과 BDS 검정
16.2 자기여기임계자기회귀모형
16.3 MSA 모형
16.4 신경망모형
16.5 R 실습

17장 벡터자기회귀모형
17.1 다변량시계열
17.2 벡터자기회귀모형의 이해
17.3 Granger 인과성검정
17.4 IRF
17.5 예측오차분산분해
17.6 R 실습

18장 공적분
18.1 공적분 관계의 이해
18.2 오차수정모형
18.3 OLS 접근법
18.4 ML 접근법
18.5 페어트레이딩
18.6 R 실습

19장 다변량변동성
19.1 다변량변동성의 이해
19.2 지수가중이동평균모형
19.3 대각 VEC 모형
19.4 BEKK 모형
19.5 동적조건부상관모형
19.6 일반화직교 GARCH 모형
19.7 R 실습

20장 위험관리
20.1 Value at Risk
20.2 RiskMetrics 접근법
20.3 시계열모형 접근법
20.4 극단값이론 접근법
20.5 임곗값초과 접근법
20.6 R 실습

21장 요인모형
21.1 요인모형의 이해
21.2 요인모형 공분산행렬의 추정
21.3 거시경제요인모형
21.4 기초요인모형
21.5 통계요인모형
21.6 R 실습

22장 상태공간모형
22.1 상태공간모형의 이해
22.2 상태공간표현
22.3 Kalman 필터링
22.4 Kalman 평활화
22.5 Kalman 예측
22.6 R 실습