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계량경제학 통합과정
김재현 교수님 경북대학교 대학원 경제학과 박사졸업
| 강의 신청하기 | 총 합계금액 : 420,000원 |
| 제목 | 강의시간 | 상세내용 |
|---|---|---|
| 1장. 계량경제학 기초 - 단순회귀모형 | ||
|
[1강] 계량경제학이란? (1)
|
0 :
38 :
36
|
|
계량경제학이란? (1) | ||
|
[2강] 계량경제학이란? (2)
|
1 :
00 :
05
|
|
계량경제학이란? (2) | ||
|
[3강] 통계학 기초 (1)
|
1 :
11 :
10
|
|
통계학 기초 (1) | ||
|
[4강] 통계학 기초 (2)
|
1 :
09 :
38
|
|
통계학 기초 (2) | ||
|
[5강] 통계학 기초 (3)
|
1 :
20 :
16
|
|
통계학 기초 (3) | ||
|
[6강] 단순회귀모형
|
1 :
12 :
52
|
|
단순회귀모형 | ||
|
[7강] 단순회귀모형의 추정 (1)
|
0 :
55 :
27
|
|
단순회귀모형의 추정 (1) | ||
|
[8강] 단순회귀모형의 추정 (2)
|
0 :
36 :
51
|
|
단순회귀모형의 추정 (2) | ||
|
[9강] 단순회귀모형의 추정 (3)
|
0 :
41 :
36
|
|
단순회귀모형의 추정 (3) | ||
|
[10강] 단순회귀모형의 추정 (4)
|
0 :
43 :
26
|
|
단순회귀모형의 추정 (4) | ||
|
[11강] 단순회귀모형의 추정 (5)
|
0 :
48 :
40
|
|
단순회귀모형의 추정 (5) | ||
|
[12강] Gauss-Markov 정리 (1)
|
0 :
42 :
40
|
|
Gauss-Markov 정리 (1) | ||
|
[13강] Gauss-Markov 정리 (2)
|
0 :
49 :
37
|
|
Gauss-Markov 정리 (2) | ||
| 2장. 단순회귀모형 확장 | ||
|
[14강] 단순회귀모형 확장 (1)
|
0 :
45 :
34
|
|
단순회귀모형 확장 (1) | ||
|
[15강] 단순회귀모형 확장 (2)
|
0 :
22 :
25
|
|
단순회귀모형 확장 (2) | ||
|
[16강] 단순회귀모형 확장 (3)
|
1 :
01 :
56
|
|
단순회귀모형 확장 (3) | ||
| 3장. 다중회귀모형 | ||
|
[17강] 다중회귀모형 (1)
|
0 :
47 :
04
|
|
다중회귀모형 (1) | ||
|
[18강] 다중회귀모형 (2)
|
1 :
22 :
26
|
|
다중회귀모형 (2) | ||
| 4장. 다중회귀모형에서의 가설검정 | ||
|
[19강] 결합귀무가설을 통한 가설검정 설정 (1)
|
0 :
31 :
31
|
|
결합귀무가설을 통한 가설검정 설정 (1) | ||
|
[20강] 결합귀무가설을 통한 가설검정 설정 (2)
|
0 :
41 :
26
|
|
결합귀무가설을 통한 가설검정 설정 (2) | ||
|
[21강] 콥-더글라스 함수 검정. 우도비 검정
|
0 :
33 :
43
|
|
콥-더글라스 함수 검정. 우도비 검정 | ||
| 5장. 더미변수 | ||
|
[22강] 더미변수
|
0 :
41 :
50
|
|
더미변수 | ||
| 6장. 다중공선성 | ||
|
[23강] 고전적 모형의 가정완화. 다중공선성 개요
|
0 :
41 :
24
|
|
고전적 모형의 가정완화. 다중공선성 개요 | ||
|
[24강] 다중공선성 하에서 추정량의 성질. 다중공선성의 탐지
|
0 :
42 :
49
|
|
다중공선성 하에서 추정량의 성질. 다중공선성의 탐지 | ||
|
[25강] 다중공선성의 치료 (1)
|
1 :
05 :
16
|
|
다중공선성의 치료 (1) | ||
|
[26강] 다중공선성의 치료 (2)
|
0 :
39 :
33
|
|
다중공선성의 치료 (2) | ||
| 7장. 이분산 | ||
|
[27강] 이분산을 무시한 최소제곱법. 이분산의 탐지 (1)
|
0 :
57 :
42
|
|
이분산을 무시한 최소제곱법. 이분산의 탐지 (1) | ||
|
[28강] 이분산의 탐지 (2)
|
0 :
52 :
28
|
|
이분산의 탐지 (2) | ||
|
[29강] 자기상관 개요. 자기상관하에서 추정량 성질 (1)
|
0 :
43 :
56
|
|
자기상관 개요. 자기상관하에서 추정량 성질 (1) | ||
|
[30강] 자기상관하에서 추정량 성질 (2). 자기상관의 탐지 (1)
|
0 :
55 :
11
|
|
자기상관하에서 추정량 성질 (2). 자기상관의 탐지 (1) | ||
|
[31강] 자기상관의 탐지 (2)
|
0 :
34 :
54
|
|
자기상관의 탐지 (2) | ||
|
[32강] 자기상관의 탐지 (3). 자기상관의 치료
|
1 :
06 :
37
|
|
자기상관의 탐지 (3). 자기상관의 치료 | ||
| 보강 | ||
|
[33강] 보강 (1)
|
1 :
06 :
19
|
|
보강 (1) | ||
|
[34강] 보강 (2)
|
0 :
50 :
43
|
|
보강 (2) | ||
| 9장. 모형식별문제, 내생성문제 | ||
|
[35강] 모형설정오류 문제
|
0 :
51 :
26
|
|
모형설정오류 문제 | ||
|
[36강] 모형설정오류의 식별
|
0 :
21 :
23
|
|
모형설정오류의 식별 | ||
|
[37강] 모형설정오류의 교정
|
0 :
59 :
28
|
|
모형설정오류의 교정 | ||
|
[38강] 측정오차. 내생성 문제
|
0 :
50 :
55
|
|
측정오차. 내생성 문제 | ||
|
[39강] 도구변수 추정법
|
0 :
33 :
55
|
|
도구변수 추정법 | ||
|
[40강] 적률추정법
|
1 :
10 :
52
|
|
적률추정법 | ||
| 10장. 이항종속변수 모형 | ||
|
[41강] 이항종속변수 모형 개요. 선형확률모형
|
0 :
55 :
58
|
|
이항종속변수 모형 개요. 선형확률모형 | ||
|
[42강] Logit 모형 (1)
|
0 :
53 :
40
|
|
Logit 모형 (1) | ||
|
[43강] Logit 모형 (2)
|
0 :
51 :
45
|
|
Logit 모형 (2) | ||
|
[44강] Probit 모형 (1)
|
0 :
51 :
48
|
|
Probit 모형 (1) | ||
|
[45강] Probit 모형 (2)
|
0 :
25 :
43
|
|
Probit 모형 (2) | ||
|
[46강] Tobit 모형
|
0 :
38 :
47
|
|
Tobit 모형 | ||
| 11장. 연립방정식 모형Ⅰ | ||
|
[47강] 연립방정식 모형 개요
|
0 :
31 :
32
|
|
연립방정식 모형 개요 | ||
|
[48강] 최소제곱 추정량의 불일치성
|
0 :
21 :
39
|
|
최소제곱 추정량의 불일치성 | ||
|
[49강] 식별문제와 적정식별조건 (1)
|
1 :
17 :
25
|
|
식별문제와 적정식별조건 (1) | ||
|
[50강] 식별문제와 적정식별조건 (2)
|
1 :
16 :
16
|
|
식별문제와 적정식별조건 (2) | ||
| 12장. 연립방정식 모형Ⅱ | ||
|
[51강] 내생성검정. 외생성검정. 축차모형 추정법
|
0 :
43 :
01
|
|
내생성검정. 외생성검정. 축차모형 추정법 | ||
|
[52강] 간접최소제곱법. 2단계 최소제곱법 (1)
|
1 :
07 :
22
|
|
간접최소제곱법. 2단계 최소제곱법 (1) | ||
|
[53강] 2단계 최소제곱법 (2)
|
0 :
50 :
21
|
|
2단계 최소제곱법 (2) | ||
|
[54강] 도구변수 추정법. 기타 연립방정식 추정법. 연립방정식 추정법 비교
|
0 :
43 :
18
|
|
도구변수 추정법. 기타 연립방정식 추정법. 연립방정식 추정법 비교 | ||
| 13장. 행렬을 이용한 다중회귀분석 : 추정 | ||
|
[55강] 행렬을 이용한 다중회귀분석: 개요
|
0 :
26 :
50
|
|
행렬을 이용한 다중회귀분석: 개요 | ||
|
[56강] 행렬연산 기초 (1)
|
0 :
38 :
23
|
|
행렬연산 기초 (1) | ||
|
[57강] 행렬연산 기초 (2)
|
0 :
41 :
05
|
|
행렬연산 기초 (2) | ||
|
[58강] 행렬연산 기초 (3)
|
1 :
00 :
31
|
|
행렬연산 기초 (3) | ||
|
[59강] 행렬연산 기초 (4)
|
0 :
49 :
01
|
|
행렬연산 기초 (4) | ||
|
[60강] 행렬연산 기초 (5)
|
0 :
30 :
48
|
|
행렬연산 기초 (5) | ||
|
[61강] 행렬연산 기초 (6)
|
0 :
38 :
52
|
|
행렬연산 기초 (6) | ||
|
[62강] 행렬연산 기초 (7)
|
0 :
40 :
41
|
|
행렬연산 기초 (7) | ||
|
[63강] 행렬연산 기초 (8)
|
0 :
40 :
19
|
|
행렬연산 기초 (8) | ||
|
[64강] 행렬연산 기초 (9)
|
1 :
11 :
44
|
|
행렬연산 기초 (9) | ||
|
[65강] 행렬연산 기초(10)
|
0 :
45 :
26
|
|
행렬연산 기초(10) | ||
|
[66강] 다변량 통계 기초. 행렬을 이용한 최소제곱추정 (1)
|
1 :
05 :
05
|
|
다변량 통계 기초. 행렬을 이용한 최소제곱추정 (1) | ||
|
[67강] 행렬을 이용한 최소제곱추정 (2)
|
0 :
28 :
20
|
|
행렬을 이용한 최소제곱추정 (2) | ||
|
[68강] 행렬을 이용한 최소제곱 추정량의 분포 (1)
|
0 :
38 :
34
|
|
행렬을 이용한 최소제곱 추정량의 분포 (1) | ||
|
[69강] 행렬을 이용한 최소제곱 추정량의 분포 (2)
|
1 :
00 :
33
|
|
행렬을 이용한 최소제곱 추정량의 분포 (2) | ||
|
[70강] 행렬을 이용한 최소제곱 추정량의 분포 (3)
|
0 :
43 :
41
|
|
행렬을 이용한 최소제곱 추정량의 분포 (3) | ||
|
[71강] 행렬을 이용한 최소제곱 추정량의 분포 (4)
|
0 :
41 :
27
|
|
행렬을 이용한 최소제곱 추정량의 분포 (4) | ||
|
[72강] 다중공선성 문제
|
0 :
52 :
06
|
|
다중공선성 문제 | ||
| 14장. 행렬을 이용한 다중회귀분석 : 가설검정 | ||
|
[73강] 행렬을 이용한 가설검정 (1)
|
0 :
51 :
32
|
|
행렬을 이용한 가설검정 (1) | ||
|
[74강] 행렬을 이용한 가설검정 (2)
|
0 :
56 :
36
|
|
행렬을 이용한 가설검정 (2) | ||
|
[75강] 행렬을 이용한 가설검정 (3)
|
1 :
21 :
47
|
|
행렬을 이용한 가설검정 (3) | ||
| 15장. 행렬을 이용한 다중회귀분석 : GLS | ||
|
[76강] 행렬을 이용한 일반화 최소제곱법 (1)
|
0 :
59 :
20
|
|
행렬을 이용한 일반화 최소제곱법 (1) | ||
|
[77강] 행렬을 이용한 일반화 최소제곱법 (2)
|
0 :
48 :
09
|
|
행렬을 이용한 일반화 최소제곱법 (2) | ||
|
[78강] 행렬을 이용한 일반화 최소제곱법 (3)
|
0 :
27 :
16
|
|
행렬을 이용한 일반화 최소제곱법 (3) | ||
|
[79강] 이분산. 자기상관
|
0 :
35 :
28
|
|
이분산. 자기상관 | ||
| 16장. 확률과정, 안정성, 시계열분해 | ||
|
[80강] 시계열분석 개요. 확률과정. 시계열자료의 안정성 (1)
|
0 :
53 :
06
|
|
시계열분석 개요. 확률과정. 시계열자료의 안정성 (1) | ||
|
[81강] 시계열자료의 안정성 (2)
|
0 :
37 :
42
|
|
시계열자료의 안정성 (2) | ||
|
[82강] 이동평균법
|
0 :
33 :
07
|
|
이동평균법 | ||
|
[83강] 평활화법
|
0 :
45 :
04
|
|
평활화법 | ||
|
[84강] 시계열분해. 예측오차
|
1 :
02 :
08
|
|
시계열분해. 예측오차 | ||
| 17장. 자기회귀, 이동평균 모형 | ||
|
[85강] 자기회귀, 이동평균 모형 개요
|
0 :
39 :
52
|
|
자기회귀, 이동평균 모형 개요 | ||
|
[86강] 이동평균 모형. 자기회귀 모형 (1)
|
1 :
03 :
41
|
|
이동평균 모형. 자기회귀 모형 (1) | ||
|
[87강] 자기회귀 모형 (2)
|
1 :
02 :
29
|
|
자기회귀 모형 (2) | ||
|
[88강] 자기회귀 모형 (3). Lag Operator와 차분방정식 (1)
|
0 :
51 :
36
|
|
자기회귀 모형 (3). Lag Operator와 차분방정식 (1) | ||
|
[89강] Lag Operator와 차분방정식 (2)
|
0 :
56 :
09
|
|
Lag Operator와 차분방정식 (2) | ||
|
[90강] 자기회귀 모형
|
0 :
40 :
28
|
|
자기회귀 모형 | ||
|
[91강] AR모형-충격반응분석 (1)
|
0 :
36 :
24
|
|
AR모형-충격반응분석 (1) | ||
|
[92강] AR모형-충격반응분석 (2)
|
0 :
51 :
33
|
|
AR모형-충격반응분석 (2) | ||
|
[93강] AR모형-충격반응분석 (3)
|
0 :
39 :
28
|
|
AR모형-충격반응분석 (3) | ||
|
[94강] 시계열의 안정성 검정 - 자기상관계수 검정
|
0 :
46 :
37
|
|
시계열의 안정성 검정 - 자기상관계수 검정 | ||
|
[95강] 시차분포모형. 자기회귀이동평균(ARMA) 모형
|
1 :
02 :
31
|
|
시차분포모형. 자기회귀이동평균(ARMA) 모형 | ||
| 18장. ARIMA 모형 | ||
|
[96강] ARIMA 모형 개요. ARIMA 모형
|
0 :
45 :
20
|
|
ARIMA 모형 개요. ARIMA 모형 | ||
|
[97강] Box-Jenkins 방법. ARIMA 모형의 추정 방법 (1)
|
1 :
22 :
37
|
|
Box-Jenkins 방법. ARIMA 모형의 추정 방법 (1) | ||
|
[98강] ARIMA 모형의 추정 방법 (2). 차수의 선택-정보기준
|
0 :
35 :
15
|
|
ARIMA 모형의 추정 방법 (2). 차수의 선택-정보기준 | ||
| 19장. 단위근 검정 | ||
|
[99강] 단위근 검정 (1)
|
0 :
47 :
45
|
|
단위근 검정 (1) | ||
|
[100강] 단위근 검정 (2)
|
1 :
00 :
29
|
|
단위근 검정 (2) | ||
| 20장. 변동성 모형 | ||
|
[101강] 변동성 모형 (1)
|
0 :
36 :
50
|
|
변동성 모형 (1) | ||
|
[102강] 변동성 모형 (2)
|
0 :
56 :
41
|
|
변동성 모형 (2) | ||
| 21장. VAR 모형 | ||
|
[103강] VAR 모형 (1)
|
0 :
58 :
19
|
|
VAR 모형 (1) | ||
|
[104강] VAR 모형 (2)
|
0 :
47 :
31
|
|
VAR 모형 (2) | ||
|
[105강] VAR 모형 (3)
|
0 :
42 :
19
|
|
VAR 모형 (3) | ||
|
[106강] VAR 모형 (4)
|
0 :
39 :
25
|
|
VAR 모형 (4) | ||
|
[107강] VAR 모형 (5)
|
1 :
04 :
55
|
|
VAR 모형 (5) | ||
| 22장. VECM 모형 | ||
|
[108강] VECM 모형 (1)
|
0 :
29 :
52
|
|
VECM 모형 (1) | ||
|
[109강] VECM 모형 (2)
|
1 :
09 :
47
|
|
VECM 모형 (2) | ||
|
[110강] 보강 (3)
|
0 :
30 :
46
|
|
보강 (3) | ||
| 23장. 패널모형 소개 | ||
|
[111강] 패널모형 소개
|
0 :
56 :
59
|
|
패널모형 소개 | ||
| 24장. 고정효과 vs 변동효과 | ||
|
[112강] 고정효과 vs 확률효과 (1)
|
0 :
45 :
03
|
|
고정효과 vs 확률효과 (1) | ||
|
[113강] 고정효과 vs 확률효과 (2)
|
0 :
36 :
40
|
|
고정효과 vs 확률효과 (2) | ||
| 강의 정오표 | ||
|
[114강] 정오표
|
0 :
10 :
00
|
|
교재만 있어요 | ||
;)
|
|
| 오늘 팝업 보이지 않기 | 닫기 |
;)
|
|
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