분류 전체보기328 계량경제학 스터디 Lecture 6. Panel Data 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 잘 설명된 블로그 잘 설명된 블로그2 1. Motivation ① Confounder • 인과추론의 핵심은, 관측된 confounder 들을 control 하는 것으로, covariates 에 대해 condition 을 부여하거나, treatment 가 error 와 상관관계가 존재하지 않아야 한다. • 그러나 대부분의 변수들은 본질적으로 관측될 수 없다. confounder 가 관측될 수 없는 경우, IV 를 사용해볼 수 있다. 그러나 좋은 도구변수는 찾기가 어렵다. ② Panel data • 패널 데이터 구조에서, 관측될 수는 없지만 fixed 된 confounder 를 control 할 수 있는 추가적인 방법이 있다. 즉, 패널 데이터에서 time-inv.. 2023. 5. 16. 계량경제학 강의_한치록_다중회귀 8장 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 8. 다중회귀 모형과 그 추정 ① 다중회귀 모형 ◯ 단일회귀모형에서의 문제점 • Y = β0 + β1•X + u • E(u|X) = 0 이라면 β1 는 X의 변화가 Y에 평균적으로 미치는 영향을 측정한다. • 만약 Y가 임금이고, X가 학력이라면, "경력" 의 영향이 u 에 포함되고, 학력과 경력 사이에는 상관성이 존재하기 때문에 (학력이 높은 사람은 평균적으로 경력이 적음) 설명변수와 오차항이 서로 관련을 갖게 되어, 최소제곱법을 써서 나온 추정량은 무용지물이 된다. ◯ 오차평균 0 가정 • 경력으로 인한 차이가 오차항에 포함되어 오차평균0의 가정이 위배되고, 평균임금 차이가 학력으로 인한것인지 여타 요소 (경력) 때문인건지 알 수 없게 된다. 가령 학력이 .. 2023. 5. 16. 계량경제학 스터디 Lecture 5. Instrumental variables 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. ⁕ Summary ⁕ 1. IV estimation 은 identification challenges 를 해결하는 방법 중 하나이다. 2. 좋은 IV 는 Relevance 조건과 Exclusion 조건을 만족한다. 3. Relevant IV 는 institutional knowledge 와 economic theory 로부터 발견된다. 4. Exclusion condition 은 test 될 수 없다. 이때는 economic argument 를 사용해서 뒷받침해야 한다. 5. Weak IV, Multiple IV 1. Motivation and Intuition ① Motivation • 위와 같을 때, βk 의 추정치는 consistent 하지 않다. xk .. 2023. 5. 15. 계량경제학 강의_한치록_단순회귀 7장 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 7. 표본 크기가 클 때 • 표본의 크기가 크면, 정보의 양이 많으므로 OLS 추정량의 정확도가 매우 높다. 이는 consistency 라는 개념으로 정리된다. 수많은 확률변수들이 합산되기 때문에 오차항의 분포가 정규분포인지 상관없이 OLS 추정량의 분포가 정규분포에 가까워진다. ① 일관성의 의미 • 일관성을 위해 비편향 추정량일 필요는 없으며, 편향되어 있을지라도 평균이 n→∞ 이면서 참값으로 수렴하면 된다. 어떤 추정량이 참값에 대해 일관적이지 않으면, 표본크기가 아무리 커도 그로부터 구한 추정량이 참값과 가까우리라는 보장이 없다. ② 최소제곱 추정량의 일관성 • OLS 추정량은 여전히 확률변수이다. 표본의 크기가 크던 작던, 비특이성, 설명변수값 고정, .. 2023. 5. 15. 계량경제학 스터디 Lecture 4. Causality 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 1. Causality in Practice ① Motivation • 세상은 연관관계로 구성되어 있다. 사람들은 종종 상관관계를 인과관계로 착각하곤 한다. • 연구자들은 인과관계를 정의하는데 관심이 있다. ② What do we mean by causality? • 선형회귀 모델에서, 만약 E[u | x1,x2,...,xk] = E[u] 가정 (Conditional mean independence : u의 평균은 x에 독립적이다) 을 만족한다면, β1은 y에 대한 x1의 인과효과로 볼 수 있다. (※ 한치록 계량경제학 설명 참고하기 : 고정된 설명변수) • CMI 는 u 와 x가 uncorrelated 되어있다는 것을 의미한다. ↪ 쉽게 설명하면, X와 Y가.. 2023. 5. 14. 계량경제학 강의_한치록_단순회귀 5장, 6장 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 5. 통계적 검정의 기초 • 검정력은 귀무가설을 제대로 기각할 확률이고, 검정의 크기 (1종 오류를 범할 확률) 는 귀무가설을 잘못 기각할 확률이다. • 통계적 검정에서는 검정의 크기를 일정한 수준 (유의수준) 으로 유지하고, 귀무가설이 틀릴 때 검정력 (검정의 힘)을 최대한 크게 하고자 한다. • 검정의 크기가 1%로 통제되면, 귀무가설이 옳은 경우에도 100번에 1번꼴로 귀무가설을 기각하는 오류를 범한다. 6. 최소제곱을 이용한 가설검정 • OLS 를 사용해 모수들을 추정하는 방법 ↪ 비편향성 : 설명변수값들을 고정시킨채 반복시행되고, 오차항의 평균이 0이면 OLS 추정량의 평균은 모수의 참값과 동일 ↪ 가우스 마코프 정리 : 오차항들의 분산이 동일하고 표.. 2023. 5. 13. 계량경제학 강의_한치록_단순회귀 4장 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. • 표본추출을 반복하여 시행하고 표본추출시마다 추정값을 계산 4. 추정값과 참값의 관계 ① 표본을 반복 추출 • 우리의 관심사는 모집단의 속성을 나타내는 모수 (파라미터) 이다. 그러나 모집단을 관측할 수 없으며, 일부인 표본만을 관측한다. • OLS 같은 하나의 추정 방법으로 표본에 대해 추정값을 계산하면, 데이터마다 상이한 추정값을 얻게 되고, 이들을 모두 모으면 하나의 분포가 형성될 것이다. 한 추정량에 대해 무한히 반복하며 얻는 추정값들의 분포를 Sampling distribution 이라고 한다. ② 표본추출 반복시행 시 추정값들의 분포 • 모집단과 반복적인 표본추출 방식에 대해 아래와 같은 가정들을 세운다. 1️⃣ 설명변수 값들에 대한 가정 • 설명.. 2023. 5. 12. 인과추론과 데이터사이언스 👀 인과추론 개인 공부용 포스트 글입니다. 출처는 첨부한 링크를 참고해주세요! ① 글1 : 인과성, 인공지능, 기계학습, 데이터 사이언스 • 인공지능은 어떤 에이전트가 목표를 성취하기 위해 주어진 환경에서 합리적인 액션을 취하는 것이다. 이때 환경에 변화를 주어, 원하는 상태로 변화시키는 인과관계로 해석이 가능하다. 기계학습은 데이터의 상관성을 학습하는 것인데, 이때 인과관계를 통해 해석하는 것도 가능하다. 데이터를 통해 풀고자 하는 질문에 따라 다르겠지만, 어떤 데이터를 수집하고 처리, 분석하고 해당 결과를 인간과 어떻게 상호작용할 것인가 하는 많은 부분에서 상관성과 인과성 모두 복합적으로 고려한다. ◯ Pearl's Causal Hierarchy (1) Associational or Observati.. 2023. 5. 12. 계량경제학 스터디 Lecture 3. Matching 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 1. Treatment conditional on covariates ① Conditional Independence Assumption ◯ Motivation • treatment effect 의 신뢰성을 어떻게 측정할까 ▸ Cetris Paribus : all else being equal ▸ Treatment 는 treatment 와 control group 의 유일한 차이여야 한다. (다른 건 다 동일) • treatment 가 모든 setting 에서 진짜로 random 할까 ▸ observational study 뿐만 아니라, lab experiment 에서도 treatment 는 randomly 하게 할당되지 않을 수 있다. ▸public poli.. 2023. 5. 12. 5월 둘째주 신문읽기 1️⃣ 산업 🔹 카카오, 아쉬운 1분기 실적 • AI, 클라우드, 헬스케어, 데이터센터 등 공격적인 신사업 투자로 인해 1분기 영업이익이 전년 동기 대비 절반 수준으로 감소했다. • 카카오 엔터프라이즈, 카카오 브레인, 카카오 헬스케어 등 미래 성장동력을 위한 공격적인 투자도 수익성 악화에 일조했다. 그러나 카카오는 이러한 투자를 계속 확대할 전망이다. • 코GPT : 카카오가 개발 중인 한국어 특화 초대형 AI 모델 • 카카오는 카카오톡을 통해 수익성을 개선할 계획이다. 오픈채팅 기능을 개편하여 관심사 기반 커뮤니케이션 플랫폼으로의 역할을 확장하는 것이 목표다. 또한 최근 인수한 SM 과의 협력을 강화하여 가상인간 등 미래사업과 K-pop 글로벌 확장 사업에도 힘쓰겠다고 밝혔다. 🔹 새로운 SNS 등장.. 2023. 5. 12. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 17 ··· 33 다음 728x90
