[계량경제학]회귀분석과 시계열분석 전말
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- 목차
-
1.가설검정과정
2.자료선택의 방법 및 기준
3.단위근
4.공적분
5.모형 추정 문제 해결
6.정성적 분석
7.회귀분석 모형 선택 기준
8.회귀분석의 장점
9.시계열 자료의 분해
10.시계열 분석 방법
11.AC, PAC
12. 시계열 분석 모형 선택 기준
13. 시계열 분석의 장점
- 본문내용
-
1. 가설 검정 과정
가설 검정을 위해서는 먼저 가설을 세워야 하는데, 모집단의 특성에 관하여 서술한 것을 귀무가설(H0)라고 하고, 귀무가설이 타당하지 못할 경우의 가설을 대립가설(H1)이라 한다. 쉽게 봐서 등호가 붙는 부분을 귀무가설로 세운다고 보면 된다. OLS를 이용한 회귀분석에서는 ‘변수간의 관계가 없다. 독립적이다’를 귀무가설 H0: ß=0으로 하여 OLS를 돌려 각 변수의 P-value를 유의 수준에 따라 검정을 하게 된다. P-value가 기각역이면 귀무가설 기각을 채택역이면 귀무가설을 채택하게 되는데,(단, 귀무가설이 채택 혹은 기각되었다고 하며, 대립가설이 채택 혹은 기각되었다는 표현은 쓰지 않는다) 기각역으로 나와서 귀무가설을 기각해야만 변수간이 독립적이지 않고 상호 관계를 지닌다고 볼 수 있어서 기각역으로 나와야 좋다. 여기서 유의해야 할 점은 P-value 값을 보기 전에 그 가설검정이 단측검정에 해당하는지 양측검정에 해당하는지를 먼저 판단해야 한다. 양측이냐 단측이냐에 따라 채택, 기각 등의 여부가 달라질 수 있으므로 중요하다. 보통 ‘모집단이 무엇 무엇과 같다라’는 모집단의 특성에 관한 검정이라면 양측 검정이 된다. 우리가 했던 다중 회귀 분석에서 가설 검정도 모두 양측검정에 해당한다. ‘모평균에 대한 가설 검정’이면 t-통계량을 이용하는 것이기 때문에 t-통계량을 활용하였다. (모분산에 대한 추정이나 가설 검정이라면 카이 통계량을, 둘 이상의 모집단에서 모분산의 비교를 위한 가설검정이라면 F-통계량을 이용한다.)
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