행렬대수를 이용한 시계열자료의 안정성 검정

박성훈  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제1호, 1~11페이지(총11페이지)

Stata는 행렬대수(matrix algebra)의 표현이 가능하다. 본 논문에서는 Stata의 행렬대수 명령어를 사용하여 시계열의 안정성을 검정하는 방법을 소개한다. 검정과정에서 회귀분석을 하게 되며 계수추정치, 오차추정치, 오차자승합, 표본분산, 추정치분산 및 표준편차, t값, 결정계수 등을 행렬대수를 사용하여 구하는 방법을 소개한다.

TAG matrix, mkmat, svmat, Dickey-Fuller검정

Stata를 이용한 경제성 분석: 비용편익 분석(Cost-Benefit Analysis)을 중심으로

구창모  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제1호, 1~10페이지(총10페이지)

사업에 대한 경제성을 평가하는 방법으로는 여러 가지 방법이 있다. 본 활용 Tip에서는 현재 일정한 조건하의 정부 신규 사업에 대해 실무적으로 사용하고 있는 경제성 평가방법에 대해 간략히 언급하고, stata를 이용하여 경제성을 평가하는 방법을 소개한다. 아울러 간단한 macro 변수를 이용하여 분석내용을 기록하는 Tip을 소개하고, scalar를 사용하는데 있어 유의사항을 언급한다. 본 활용 Tip은 Stata의 기본적인 프로그래밍 또는 경제성 분석에 관심이 있는 학생, 실무자에게 일부 도움이 될 것이라 기대한다.

TAG 경제성 분석, macro, scalar

Stata를 이용한 한국노동패널(KLIPS)자료 활용 (3)

유종순  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제1호, 1~10페이지(총10페이지)

본 논문은 Stata를 이용하여 한국노동패널(KLIPS) 자료를 활용하는 방법을 제시한다. 노동패널 자료로부터 정규직과 비정규직의 비율, 그리고 임금/비임금 종사자의 주당 평균 근로시간을 계산하는 방법을 제시한다. 또한 부모의 학력 및 종사상 지위를 개인자료에 merge시킨 후에 본인과 부모의 학력을 비교하거나 본인과 부모의 종사상 지위를 비교 분석하는 방법을 제시한다.

TAG 한국노동패널, KLIPS, 주당 평균근로시간, 부모의 학력

Kalman Filtered One Step Ahead Forecast Error를 이용한 금리 예측 모형

이동훈  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2008] 제1권 제1호, 1~13페이지(총13페이지)

본 논문은 STATA를 이용하여 Kalman Filter에서 추출된 One-Step-Ahead-Forecast-Error(OSAFE)를 설명변수로 설정하고, OSAFE가 종속변수인 금리에 영향력이 있다는 분석결과를 제시한다. Kalman Filter는 데이터가 하나씩 추가 될 때마다 Recursive한 추정치(estimate)와 오차(Shock)를 계산하기 때문에 각 시점에서의 정확한 오차 또는 충격을 구해낼 수 있다. 이 분석은 크게 두 과정으로 이루어지는데, (i) 금리를 종속변수로 Federal Funds rate(FFR)과 환율을 독립변수로 설정한 다중회귀모형에서 Kalman Filter를 이용하여 OSAFE를 추출한다. (ii) 추출된 OSAFE를 다중회귀모형의 설명변수...

TAG Kalman filter, One-Step-Ahead-Forecast-error, OSAFE, FFR, 환율

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