[경제학]기초통계이론(회귀분석)

소개글

경제변수들에 대한 기초적인 통계적 해석에 필요한 회귀분석을 하는 요령을 터득하게 하는 리포트입니다!

목차

제1절 상관분석 및 단순회귀분석
1. 상관분석
2. 단순회귀분석

제2절 다중회귀분석
1. 다중회귀모형(multiple regression model)
2. 회귀계수의(보통최소자승법)
3. 분산의 추정

제3절 예측(forecasting, prediction)
1. 단순회귀모형의 점예측 및 구간예측
2. 다중회귀모형의 점예측 및 구간예측

본문내용

1. 상관분석
경제변수들은 상호의존관계를 가지는 경우가 대부분이다. 예를 들어 통화량과 물가는 상호 관련성을 가지고 있고, 경제성장률과 실업률도 일정한 관계를 가지고 있다. 경제변수들의 이러한 관계를 관측하면 이를 이용하여 경제변수를 미래를 예측할 수 있다.
경제변수들 간의 관계를 밝히는 방법에는 회귀분석과 상관분석이 있다. 회귀분석(regression analysis)이란 한 변수 혹은 여러 변수가 다른 변수에 미치는 영향력의 크기를 회귀방정식이라고 불리는 수학적 관계식으로 추정하고 분석하는 통계적 분석방법을 말하며 상관분석(correlation analysis)이란 두 변수간의 관계를 나타내는 수학적 관계식보다는 두 변수가 관련된 정도를 밝히는 것이다.
두 확률변수 X와 Y의 선형관계를 측정하는 지표로 상관계수(correlation coefficient)가 있는데 상관계수는 다음과 같이 정의되며 상관계수는 -1과 +1 사이의 값을 갖는다.

상관계수의 부호와 크기를 이용한 선형관계의 판정은 다음과 같다.

첫째, 상관계수가 +1인 경우는 완전한 비례관계를 의미한다. 즉, 다음의 그림 (a)와 같이 두 변수가 완전한 직선관계이고 기울기가 (+)인 경우를 의미한다.
둘째, 상관계수가 0인 경우는 다음의 그림 (b)와 같이 두 변수가 서로 선형적인 관계가 없음을 의미한다.
셋째, 상관계수가 -1인 경우는 두 변수가 완전한 반비례관계임을 의미한다. 즉, 다음의 그림 (c)와 같이 두 변수가 완전한 직선관계이고 기울기가 (-)인 경우를 의미한다.
넷째, 상관계수가 (+)인 경우는 (예를 들어 0.5) 다음의 그림 (d)와 같이 두 변수가 서로 비례적인 선형적인 관계가 있음을 의미하며 상관계수가 1에 가까울수록 두 변수 사이의 관계가 높아짐을 의미한다.
다섯째, 상관계수가 (-)인 경우는 (예를 들어 -0.5) 다음의 그림 (e)와 같이 두 변수가 서로 반비례적인 선형적인 관계가 있음을 의미하며 상관계수가 -1에 가까울수록 두 변수 사이의 관계가 높아짐을 의미한다.

참고 자료

없음