1장 준비 1 1부 단순회귀 20 2장 단순 선형회귀 모형과 그 해석 21 3장 단순회귀 모형의 추정 39 4장 추정값과 참값의 관계 95 5장 통계적 검정의 기초 135 6장 최소제곱을 이용한 가설검정 149 7장 표본크기가 클 때 179 2부 다중회귀 198 8장 다중회귀 모형과 그 추정 199 9장 다중회귀 추정량의 성질 226 10장 다중회귀 모형에서 가설검정 249 11장 다중회귀 관련 추가 주제 274 3부 가정의 현실화 322 12장 정규분포의 문제 323 13장 이분산 334 14장 오차의 자기상관 356 4부 내생적인 설명변수 368 15장 확률적인 설명변수 369 16장 도구변수 추정 388 5부 특수주제들 425 17장 이항반응모형 426 18장 검열된 자료와 표본선택 480 19장 머신러닝과 예측 503 부록 520 부록 A 연습문제 답 521 부록 B 수학 529 부록 C R 명령 요약 542 부록 D 통계표 545 참고문헌 556 찾아보기 561 I

제4판 서문 제4판에서는 머신러닝과 예측에 대한 장(19장)을 추가하였다. 인과관계 분석을 주요 대상으로 하는 계량경제학에서 머신러닝에 대한 관심은 상대적으로 제한되는 것이 사실이나, 최근 급격히 증대하는 관심을 반영하여 이번 개정판에서 포함시키기로 하였다. 19장을 추가하면서 분량이 너무 늘지 않도록 불필요하다고 생각되는 부분들을 제외시켰고 아직은 지울 수 없지만 독자들의 주의를 너무 끌기도 바라지 않는 부분들은 후주(Endnotes)로 따로 정리하였다. 여타 내용에서는 실제 응용연구에서 주의해야 할 내용들을 중심으로 보완하였다. 또한 오해를 야기할 수 있는 내용들을 명료하게 하고 지나치게 미묘하게 서술된 부분들은 과감하게 단순화시키려고 노력하였다. 지나친 단순화가 가져올지도 모를 위험에도 불구하고 앞으로 내용을 더 단순화할 수 있기를 바란다. 그리고 그동안 csv 파일과 rds 파일로 혼재되어 있던 자료를 loedata라는 R 패키지로 정리하였다. 다음과 같이 하여 패키지를 설치할 수 있다. repos 〈? "http://econ.korea.ac.kr/~chirokhan/local?cran"install.packages("loedata", repos = repos) 위 방법으로 데이터 패키지를 설치할 수 없으면 이 책 웹사이트(econ.korea.ac.kr/~chirokhan/book)를 참고하기 바란다. 앞으로 독자들은 예를 들어 다음과 같은 방식으로 데이터를 읽어들일 수 있을 것이다. data(Fastfood, package = "loedata") ㅇ 이와 더불어 데이터 색인을 추가하여 쉽게 검색할 수 있도록 하였다. 제4판이 나오기까지 도움을 준 독자 여러분, 학생들, 동료교수들, 그리고 출판사 관계자들께 깊은 감사를 드린다. 이 책을 통해 독자들이 계량경제학을 좀 더 쉽게 이해하고 활용하게 된다면 저자로서 더 큰 기쁨은 없을 것이다. 2022년 1월 한치록