[계량경제] 계량경제학 실증분석

목차

1.우리 나라 생산함수의 추정
1.콥더글라스 생산함수

2. 회귀분석
1. 회귀분석을 위한 준비
2. 시계열자료 수집과 Log변환
1) 시계열 자료 수집
2) 각변수의 LOG 변환
3. 회귀분석결과
4. 추정결과의 유의성 검증
1) T-검정
2) F-검정

3.생산함수의 경제학적 의미와 생산의 추정
1. 경제학적 의미
2. 생산의 추정치
3. 추정치 그래프

4. 회귀모형의 문제들
1. 다중공선성
1) 다중공선성의 의의
2) 다중공선성의 문제점
3) 다중공선성의 탐지
2. 이분산 분석
1) 이분산의 의의
2) 이분산의 문제점
3) 이분산의 탐지
3. 자기상관분석
1) 자가상관의 의의
2) 자기상관의 원인과 문제점
3) 자기상관의 탐지
4) 자기상관의 해결방법

5. 회귀분석을 마치며..

본문내용

4. 회귀모형의 문제들
지금까지 앞에서 추정된 모형을 통해 적합성 판정과 모형의 경제학적의미에 관해서 살펴보았다. 이러한 논의를 할 수 있었던 것은 다음과 같은 고전적 회귀모형 가정하에서 이루어진 것이다.
1) 교란항은 동분산을 가지며,
2) 변수의 자기상관이 없으고,
3) 변수들간에는 어느 정도의 독립성이 존재한다.
4) 또한 함수설정에 있어서도 전혀 문제가 없다는 것이다.
그러나 이상의 가정은 모든 상황에서 항상 충족되는 것이 아니다. 따라서 적합성 판정 후에 이제부터는 이상의 가정이 앞에서 설정한 모형에 유효한 것인가를 검증해 보아야한다.
즉 독립변수들간의 상관관계가 있는지를 알아보고, 변수들의 교란항간에 자기상관이 존재 여부와 교란항의 분산이 같은가 다른가의 여부를 살펴보기로 한다.

1. 다중공선성

1) 다중공선성의 의의
다중공선성(multicollinearity)이란 독립변수들간에 상관관계가 존재할 때 다중공선성이 있다. 라고 한다. 완전한 다중공선성이란 변수들간의 완전한 선형관계가 있을 때를 말한다. 즉 설명변수 들이 이 관계를 가질 때이다. 따라서 다중회귀모형의 모수를 추정하는 경우에 독립변수들간에 완전한 선형관계가 존재해서는 안된다. 그러나 현실적으로 특히 시계열 자료를 이용한 회귀분석에서는 어느 정도의 상관관계가 존재한다. 즉 독립변수들간에 어느 정도의 상관관계가 존재하는 것이 일반적이며, 따라서 다중공선성의 문제는 정도의 문제인 것이다. 그리고 만약 독립변수들간에 상관관계가 전혀 없다면 이때는 다중회귀분석이 필요없다. 왜냐하면 설명변수 각각에 대하여 단순회귀로 구한 계수와 다중회귀를 통해 구해진 계수가 일치하기 때문이다. 또한 다중공선성이 존재한다고 할지라도 계수추정치는 편의를 잦지 않고 결정계수도 영향을 받지 않는다. 그러므로 다중회귀분석을 통해 경제현상의 미래를 예측하고자 할 때는 비록 다중공선성의 문제가 있다고 해도 의 값이 크다면 예측하는데 있어서는 별 문제가 없다.

2) 다중공선성의 문제점
다중공선성의 가장 큰 문제점은 계수추정치의 분산이 커져서 추정치의 신뢰성이 떨어지는 것이다. 이것은 일반적으로 횡단면자료에서보다는 시계열자료에서 많이 나타나는데, 그 이유는 각 시계열자료들이 시간에 대하여 강한 추세를 갖는다면 시계열자료들간에 상당한 정도의 상관관계가 존재하여 다중공선성을 유발하기 때문이다.
이러한 다중공선성이 모형의 추정에 어떠한 영향을 미치느냐에 대한 일반적인 결론은 없고, 다면 견해에 따라 다음과 같은 주장이 있다.

참고 자료

없음