계량경제학

1. 모회귀선(PRL) 교란항 ε_i, 표본회귀선(SRL), 잔차 e_i, 최소자승법(OLS), 표본회귀함수의 성질
2. 최소자승추정량 (LSE) α̂, β̂ 의 분산의 추정, α̂, β̂ 의 공분산의 추정
3. 잔차의 분산 σ̂², 가우스-마코프 정리 (Gauss-Markov)(=BLUE), 일치성 (Consistency)
4. 우도함수 (likelihood function), α, β 의 최우추정량 (MLE), 적합도검정 (결정계수 R² 에 의한), 표본상관계수 R
5. σ² 의 최소자승추정량 (LSE) σ̂² 의 불편성, χ² 분포, t 분포, 회귀계수 α, β 의 신뢰구간, σ² 의 신뢰구간, 가설검정, P-값 (유의확률), 2-t 법칙, σ² 의 유의도검정, F 검정
6. 예측오차의 기대치와 분산, 신뢰구간, E(Y₀/X₀) 의 신뢰구간
7. 행렬을 이용한 추정
8. 원점을 통과하는 회귀, 표준화된 변수에 대한 회귀, Double 로그 모형, 쌍곡선모형(=반비례모형)

1. 다중회귀모형에서의 OLS 추정량
2. 편회귀계수의 의미, 회귀모형설정의 편의
3. F-value 와 제약최소자승, 콥-더글라스 생산함수에 있어서 제약최소자승
4. 중요변수를 빠뜨린 회귀에서의 편의, 관련없는 변수의 편의, 설명변수의 추가적 기여
5. chow 검정(회귀모형의 구조변화의 검정)

1. 더미변수 모형의 정의, 질적변수의 범주에 따른 더미변수의 개수
2. 절편의 변화를 나타내는 더미변수 모형, 기울기의 변화를 나타내는 더미변수모형, 절편과 기울기의 동시변화를 나타내는 더미변수모형
3. chow 검정과 더미변수 기법
4. 더미변수를 이용한 상호작용 효과
5. 계절더미변수

1. 완전한 다중공성, 분산확대인자 (VIF), 불완전한 다중공선성
2. 다중공선성의 탐지 (높은 R² 유의하지 않는 t값들, 설명변수들간의 상관계수가 높을 때, Farrar & Glauber 판정법, 보조회귀, 분산확대인자 이용)
3. 다중공선성의 해결 (선험적 정보이용, 설명변수제거방법, 변수들의 변환, 표본관측치의 추가)

1. 이분산의 본질, 이분산이 존재하는 경우의 OLS추정, 일반화 최소자승추정(GLS)
2. 이분산의 탐지 ( 그래프에 의한 방법, Park 검정, Glejser 검정, Spearman의 순위검정, Goldfeld-Quandt 검정, BPG 검정, White 검정 )
3. 이분산의 교정 ( σ_i² 가 알려져 있을 때 GLS )
4. 이분산의 교정 ( σ_i² 이 알려져 있지 않을 때 함수형가정 )
5. 행렬을 이용한 일반화 최소 자승법 (오차분산에 이분산이나 자기상관이 있는 경우)

1. 자기상관의 본질
2. 자기상관의 탐지 ( Durbin-Watson d 검정, Breusch-Godfrey (BG) 검정 )
3. 자기상관의 교정 (σ 의 추정 : 잔차로부터 추정, d통계량으로 추정, Theil-Nagar 방법, Cochrane-Orcutt 방법 )
4. 일반화차분방정식 (GLS), Newey-west 방법

1. 선형확률모형 ( LPM )
2. 이원로짓모형 ( Logit model )
3. 프로빗모형 ( Probit model )
4. 다항로짓모형 ( MLM )
5. 조건부다항로짓모형 ( CLM )
6. 서열다항로짓모형 ( OLM )( =순서다항로짓모형 = 비례 odds 모형 )
7. 중도절단자료 토빗모형 ( Tobit model )

1. 시차분포모형 ( lag distributed model )
2. Koyck모형
3. 적응적 기대모형 ( progressive expectation ), 부분조정모형 ( =스탁조정모형 stock adjustment )
4. 시차종속변수가 있는 모형(=자기회귀모형 )의 자기상관의 검정 = Durbin의 h 검정
5. Almon 모형
6. Granger 인과관계 검정 (Granger Test)

1. 패널자료, 합동 OLS모형
2. 고정효과 모형(FEM), 고정효과 최소자승 가변수 (LSDV) 모형
3. 고정효과 집단내 (WG) 모형
4. 확률효과모형 (REM) = 오차성분모형 (ECM), Hausman 검정

1. 연립방정식 모형의 정의와 예, 일치성, 식별불능(=과소식별), 적도식별, 과다식별
2. 식별을 위한 위수조건 ( Order Condition ) ( =차수조건 ), 식별을 위한 계수조건 ( Rank Condition )
3. 연립성의 검정 ( Hausman 표기검정 )
4. 연립방정식 모형의 추정 : 간접최소자승법(ILS), 2단계 최소자승법(2SLS)

1. 확률과정(stochastic processes), 시계열의 정상성(=안정성), 가역성, 자기상관함수, 편자기상관함수
2. 자기회귀(AR)모형, 이동평균(MA) 모형, 자기회귀 이동평균(ARMA)모형
3. 비정상시계열(분산안정화 변환, 평균의 안정화) 결정적추세를 갖는 시계열, 확률적추세를 갖는 시계열(=단위근 시계열), 차분방법
4. 비정상시계열의 검정, 단위근 검정(DF 검정, ADF 검정), ARIMA 모형

1. Box-Jenkins 방법(ARIMA모형)
2. 계절승법 ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s 모형
3. 벡터자기회귀(VAR)모형