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1 베이지안 계량경제학의 이해
2 깁스 생플링 3 몬테 까를로 시뮬레이션 4 Metropolis-Hastings 알고리즘 5 수렵여부 및 효율성 측정 6 응용 7 모형선택과 주변 우도 계산 8 예측 9 고급 시계열 모형 A 확률 분포 B 참고문헌 C 찾아보기 |
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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. |