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https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10016750&local_id=10015552
제한적 정보하에서 적률조건을 이용한 계량경제학적 추론 방법
Reports NRF is supported by Research Projects( 제한적 정보하에서 적률조건을 이용한 계량경제학적 추론 방법 | 2007 Year | 김재영(서울대학교) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number B00087
Year(selected) 2007 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2009년 06월 03일
Year type 결과보고
Year(final report) 2009년
Research Summary
  • Korean
  • 경제학 등 사회과학분야의 실증분석에서 우리는 모형에 관한 적률조건 (moment condition)의 형태로 주어진 제한적 정보만을 가지고 분석을 진행해야 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 제한적 정보하에서의 실증분석에 적용할 수 있는 새로운 계량경제학적 분석방법을 연구한다. 이 새로운 방법은 결정이론(decision theory)에 기초를 두고 있으며 기존의 여러 방법들을 포괄하는 일반적 방법이라 할 수 있다. 또한, 본 논문에서 개발된 방법은 기존의 방법들이 갖는 방법론상의 중요한 한계를 극복할 수 있는 방법이다.

    본 논문의 분석방법을 간략히 설명하면 다음과 같다. 주어진 적률조건에 부합되는 손실함수(loss function)를 구축한다. 여기서 하나의 학률척도(probability measure)를 설정하면 그에 따라 주어진 손실함수로부터 기대손실(expected loss)을 구할 수 있다. 이제, 주어진 적률조건을 충족하는 일단의 확률척도들 중에서 기대손실을 최소화하는 확률척도를 Shannon (1948)의 정보이론을 이용하여 찾아낼 수 있는데, 그 확률척도는 주어진 적률조건이 함축하고 있는 모형의 정보를 최적으로 반영하는 확률척도이다. 이 최적확률척도로부터 우리는 준우도함수(semi-parametric likelihood)를 유도해 낸다.

    이러한 준우도함수에 기초하여 본 연구에서는 몇 가지 유용한 추론방법을 개발한다. 첫째, 고전적 검정법들 - 우도비검정 (likelihood ratio test), Wald 검정, Lagrange multiplier 검정법 등 – 을 준우도함수에 적용하여 모수에 대한 일반적 가설을 검정하는 방법들을 유도한다. 둘째, 주어진 적률조건의 타당성을 검정하는 방법을 유도한다. 이 검정법은 우도비검정법을 응용한 방법으로서 적률조건이 부과된 상태와 부과되지 않은 상태의 준우도함수 극대치를 비교하는 방법이다. 셋째, 주어진 모형에 내포되어 있는 몇 가지 다른 적률조건들의 상대적 적합성을 비교하는 추론방법을 개발한다. 이 추론방법은 특히 non-nested 적률조건들의 상대적 적합성을 비교 분석하는 경우에 유용하다. 이를 위해 본 연구에서는 다음의 두 가지 접근법을 개발한다: (1) 각 적률조건에 포함되어 있는 자료정보의 양을 Shannon(1948)류의 정보이론을 적용하여 측정하고 이를 비교, 분석하는 방법과 (2) 사후적 모형/적률 선택의 방법이 그 두 가지이다. 모의 실험 결과 본 연구에서 개발된 방법은 그 분석력이 탁월하다는 사실을 확인할 수 있었다.
  • English
  • In many cases of empirical study researchers have only limited information on the data generation mechanism. In many empirical applications the limited information is expressed in the form of moment conditions. In this paper we develop a new econometric method that can be applied for such a situation. We use a decision theoretic approach in this paper to develop our method. It generalizes existing methods for the analysis of cases when the existing ones do not apply.

    Our method is developed in the following way based on the decision theory. Given a set of moment conditions, we construct a corresponding loss function. If the underlying probability measure for the data generating mechanism is known, we can compute the expected loss from the constructed loss function. Under the situation that the probability measure is unknown, we can derive a probability measure that has certain desirable properties based on Shannon (1948)’s entropy maximization. Such derived measure optimally utilizes information on the underlying model implied in the moment conditions and is supposed to be the closest probability measure to the true one in some information distance. We can derive a semi-parametric likelihood function from such derived probability measure.

    Based on the semi-parametric likelihood function we derive some new inference procedures. First, we derive variants of the classical test procedures - likelihood ratio test, Wald test and Lagrange multiplier test – that can be used for empirical applications in the case when only a set of moment conditions are given. Second, we derive a procedure for testing validity of given moment conditions based on a likelihood ratio of the semi-parametric likelihood function. Third, we derive a procedure for comparing the appropriateness of different nested or non-nested sets of moment conditions. This method is particularly useful for comparing different non-nested sets of moment conditions. Two approaches are developed for this purpose in this paper: (1) Evaluate the amount of information contents contained in a set of moment conditions based on Shannon (1948)’s information theory, (2) Post-data (posterior) model selection method derived from the semi-parametric likelihood. A Monte Carlo simulation reveals that our procedure shows superior performance.
Research result report
  • Abstract
  • 실제의 실증분석에서 우리는 모형의 적률조건 (moment condition) 형태로 주어진 제한적 정보만을 가지고 분석을 진행해야 하는 경우가 많다. 본 연구에서는 이러한 제한적 정보하에서의 실증분석에 적용할 수 있는 새로운 계량경제학적 분석방법을 연구하고 있다. 이 새로운 방법은 결정이론(decision theory)에 기초를 두고 있으며 기존의 여러 방법들을 포괄하는 일반적 방법이라 할 수 있다. 또한, 본 연구에서 개발된 방법은 기존의 방법들이 갖는 방법론상의 중요한 한계를 극복할 수 있는 방법이다. 뿐만 아니라 본 연구의 방법은 결정이론으로부터 유도한 준 우도함수를 기초로 몇 가지 새로운 추론 방법을 개발하고 있다. 첫째, 고전적 검정법들 - 우도비검정 (likelihood ratio test), Wald 검정, Lagrange multiplier 검정법 등 - 을 준우도함수에 적용하여 모수에 대한 일반적인 형태의 가설을 검정하는 방법들을 개발한다. 둘째, 주어진 적률조건의 타당성을 검정하는 방법을 유도한다. 셋째, 주어진 모형에 내포되어 있는 몇 가지 다른 nested 및 non-nested 적률조건들의 상대적 적합성을 비교하는 추론방법을 개발한다. 모의실험의 결과 본 연구에서 개발한 방법이 추론상의 이점이 있음을 확인할 수 있었다.
  • Research result and Utilization method
  • 경제학 등의 사회과학에서는 분석대상(또는 모형)에 대한 정보가 적률조건 (moment condition)의 형태로 주어지는 경우가 많다. 모형에 대한 정보로 이러한 적률조건만 주어진 상황에서 실증분석에 적용할 수 있는 계량경제학적 방법에 대해 그 동안 학계에서 매우 활발한 연구가 진행되어 왔음에도 불구하고 기존에 제시된 방법들은 실제의 실증분석에 적용하기에는 중요한 한계점을 안고 있다. 이에 대해 본 연구에서 개발한 방법은 이론 및 실제 응용에 있어 다음과 같은 중요한 기여를 하고 있다. 첫째, 본 연구에서는 적률조건에 기초한 기존의 여러 추론방법들을 포괄하는 일반적인 추론방법을 개발하고 있다. 또한, 본 연구에서는 이러한 일반적인 분석의 틀 안에서 기존의 각 분석방법의 상대적 우월성을 비교할 수 있는 추론방법을 개발하고 있다. 둘째, GMM이외의 기존의 방법들이 실제적으로 적용되기 어려운 상황인 종속성 및 이분산성의 경우에도 비교적 편리하게 실증분석에 적용될 수 있는 추론방법이 본 연구에서 개발된 분석의 틀 안에서 자연스럽게 유도된다. 셋째, 본 연구에서
    개발된 분석의 틀 안에서 손실함수를 적절히 설정함으로써 새로운 추정 및 추론방법을 유도할 수 있으며, 또한 모형의 misspecification 문제가 있는 경우에도 적용할 수 있는 추론방법을 개발할 수 있다.

    본 연구에서 개발한 계량경제학적 추론방법의 이러한 장점 및 유용도에 대한 의의는 크다. 본 연구의 이러한 결과물들은 방법론에 대한 이론적 기여와 함께 실제 실증분석에 있어서도 그 활용도가 매우 높을 것으로 기대한다. 저자는 본 연구에서 개발된 방법을 적용하여 경제학 및 재무금융분야의 여러 가지 문제에 대한 실증분석을 수행할 계획이다. 또한, 본 연구에서 개발된 방법을 저자가 담당하는 학부 및 대학원의 수업내용에 포함시켜 학생들에게 새로운 방법론에 대해 학습할 기회를 제공함과 동시에 논문연구 등에서의 실증분석에서 활용토록 할 계획이다.
  • Index terms
  • 준우도함수, 적률조건, 결정이론, 고전검정법의 확장, 엔트로피비교, 적률조건선택
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