목차
1. 서론 …………………………………………………………………………………1
(1) 연구의 목적 ………………………………………………………………………1
(3) 연구의 구성 ………………………………………………………………………3
2. 선행 연구 고찰 ………………………………………………………………………3
3. 분석틀 및 가설설정 …………………………………………………………………4
(1) 분석틀 ……………………………………………………………………………4
(2) 가설 설정 …………………………………………………………………………5
4. 연구의 범위 및 자료수집 ……………………………………………………………6
(1) 연구의 범위 ………………………………………………………………………6
(2) 자료의 수집 ………………………………………………………………………6
5. 통계적 분석 …………………………………………………………………………6
(1) 자료의 기술적 통계 ………………………………………………………………6
(2) 가설 검정 …………………………………………………………………………8
6. 결론 …………………………………………………………………………………11
(1) 연구의 요약 및 한계점 ……………………………………………………………11
(2) 결론 및 시사점 ……………………………………………………………………11
[참고문헌] ………………………………………………………………………………13
# 분석도구 ……………………………………………………………………………13
끝.(p.16)
(1) 연구의 목적 ………………………………………………………………………1
(3) 연구의 구성 ………………………………………………………………………3
2. 선행 연구 고찰 ………………………………………………………………………3
3. 분석틀 및 가설설정 …………………………………………………………………4
(1) 분석틀 ……………………………………………………………………………4
(2) 가설 설정 …………………………………………………………………………5
4. 연구의 범위 및 자료수집 ……………………………………………………………6
(1) 연구의 범위 ………………………………………………………………………6
(2) 자료의 수집 ………………………………………………………………………6
5. 통계적 분석 …………………………………………………………………………6
(1) 자료의 기술적 통계 ………………………………………………………………6
(2) 가설 검정 …………………………………………………………………………8
6. 결론 …………………………………………………………………………………11
(1) 연구의 요약 및 한계점 ……………………………………………………………11
(2) 결론 및 시사점 ……………………………………………………………………11
[참고문헌] ………………………………………………………………………………13
# 분석도구 ……………………………………………………………………………13
끝.(p.16)
본문내용
구를 통해 조작적 정의를 실시하여 우리는 유가, 환율, 임금, 금리, 원자재 가격 이렇게 5개의 독립변수를 선별하였다. 하지만 이 변수들 간이 실제로 독립적이지 않았기 때문에, 각 변수들과 소비자 물가와의 상관도가 상당히 높게 나왔다. 이러한 것으로 볼 때, 이 변수들이 독립적이지 못하고 서로 영향을 주고 있다는 기본적인 생각이 옳다는 것을 추론해 낼 수 있다.
● 유가상승은 소비자 물가에 얼마나 영향을 미치는가?
우리의 예상대로 유가가 상승하면 소비자물가가 오른다는 결론이 도출되었다. 회귀방정식의 계수는 0.0662로 다른 변수가 고정 될 때, 다른 변수들은 변화가 없을 때, 유가상승은 원자재 가격의 0.062 비율로의 상승을 유발한다.
● 유가가 소비자물가에 미치는 영향은 우려할 만한가?
회귀방정식의 계수는 0.0662로써, 다른 변수들은 변화가 없을 때, 유가상승은 소비자물가지수의 0.062의 비율로의 상승을 유발한다. 이는 소비자물가지수가 1부터 100까지 임을 고려할 때, 상당히 큰 영향이라 할 수 있다. 원자재와 유가의 상관을 고려할 때, 미치는 영향 또한 가중될 것이라는 분석도 해 볼 수 있겠다. 우리가 사용한 수식으로는 영향을 미치는지의 여부는 알 수 있으나, 다른 자료에 비한 크기 비교는 할 수 없다. 하지만 어느 변수에도 유가는 조금이나마 영향을 미치게 되며, 계속되는 유가상승 추세와 우리나라의 석유 의존도로 볼 때 유가상승이 미칠 영향력은 우려할 만하다.
● 유가상승에 따른 소비자 물가상승에 대비하여 물가안정을 위해서 어떤 방법이 가장 바람직할까?
회귀방정식을 통하여 금리가 소비자 물가에 미치는 영향력이 매우 큰 것을 알 수 있었다. 회귀방정식 [소비자물가 = 62.7 + 0.0662 유가 - 0.0275 원자재 + 0.0263 환율 + 0.000004 임금 + 1.48 금리] 라는 공식에서 볼 수 있듯이 5가지 변수 모두 소비자 물가에 영향을 미친다. 즉, 유가상승에 따른 소비자 물가상승에 대한 물가안정을 위해서는 여러변수들간의 상호적인 관계를 고려하여, 상황에 맞게 적절하게 대처해야한다.
우리가 분석한 것을 기초로 하여볼 때, 실제로 국제 유가는 소비자물가에 큰 영향력을 미친다. 또한 각 변수간에 미치는 상관관계 또한 크기 때문에 그 영향력은 실로 클 것이다. 통계자료로 보아 유가는 2001년 이래로 꾸준히 상승해 왔다. 이 꾸준한 오름세 속에서 본 연구는 우리나라의 경제구조 즉, 석유 의존도가 너무 높아 이를 개선해야 함을 간접적으로나마 알 수 있게 한다.
지금까지 유가가 소비자물가에 미치는 영향에 대하여 알아보았다. 미약하나마 유의한 결과를 도출한 것에 대하여 다행스럽게 생각하며, 기회가 된다면 좀더 많은 변수와 자료수로 결과를 도출하여, 조금 더 신뢰성 있는 연구가 되길 희망한다.
[참고문헌]
#1 분석 도구
(1) 분산 분석(ANOVA)
분산분석(Analysis of variance, ANOVA)는 통계학에서 두 개 이상 다수의 집단을 비교하고자 할때 집단내의 분산, 총평균과 각 집단의 평균의 차이에 의해 생긴 집단 간 분산의 비교를 통해 만들어진 F분포를 이용하여 가설검정을 하는 방법이다. 통계학자이자 유전학자인 로날드 피셔(R.A. Fisher)에 의해 1920년대에서 1930년대에 걸쳐 만들어 졌다.
분산분석은 다음과 같은 절차에 따라 시행하게 된다.
1) 가설설정
2) 분산분석표의 작성
분산원
제곱합
자유도
평균제곱
검정통계량(F)
집단간
오차
전체
각 공란에 숫자들을 기입하여 분산분석표를 작성하게 되는데, 각각에 들어갈 수치는 다음과 같다.
① 제곱합(총분산 : SST)
SST =
② 집단간 분산(SSB)
SSB =
③ 오차 분산(SSE)
SSE =
④ 자유도 계산
⑤ 평균제곱계산(MSB, MSE)
이러한 과정으로 계산된 자료를 분산분석표(ANOVA table)에 기입하여 넣는다.
3) 기준치 설정 : F분포를 사용하여 유의수준을 정한다.
4) 가설의 채택과 기각 : 사용자가 임의로 정한 오차범위(유의수준)내에 가설의 범위가 들어간다면 이것은 귀무가설 H0의 기각을 의미하며 또한 대립가설 H1의 채택을 의미한다.
(2) 다중 선형 회귀 분석
하나의 설명변수를 포함하는 단순회귀모형은 어떤 상황에서는 유용하지만 대부분의 문제는 종속변수 Y의 영향을 미치는 둘 또는 그 이상의 설명변수를 포함한다. 우리의 모형에서도 소비자물가는 복잡한 경제원리에 따라 여러 가지 변수들의 영향을 받는다. 이처럼 둘 이상의 설명변수를 갖는 경제모형을 그에 상응하는 계량경제 모형으로 전환시킬 경우 이를 다중회귀모형(multiple regression)이라고 한다.일반적인 다중 회귀모형에서 종속변수는 다음과 같이 나타낼 수 있는 선형식을 통해 많은 설명변수와 연계된다.
Xtk는 독립변수를 나타내며 y1은 종속변수를 나타낸다. 각 독립변수가 종속변수에 어떻게 영향을 미치는지 알아보기 위해 k로 표시되는 계수들을 찾아내야 하는데 이 것에 최소제곱법(OLS)가 사용된다.
● 최소제곱법(OLS)
n회 측정한 측정값 y1,y2,...,yn이 어떤 다른 측정값 x1,x2,...,xn 의 함수라고 추정할 수 있을때, 측정값 yi와 함수값 F(xi)의 차이를 제곱한 것의 합.
이 것이 최소가 되게하는 함수 f(x)를 구하는 것이 최소제곱법의 원리이다. 편미분을 사용하여 구해진 함수 y=f(x)는 이 측정값들의 관계에 가장 적합한 함수라고 할 수 있다. 이해를 돕기위해 다음의 그림을 살펴보자. 빨간선으로 구해진 직선이 우리가 찾을 함수의 그래프이다.
회귀분석의 해석은 다음과 같다.
1) 적합성 판정(R2)
- 독립변수에 의하여 종속변수가 설명되는 비율
- 1에 가까울 수록 설명력이 높음
- 일반적으로 독립변수의 개수에 영향을 덜 받는 수정된 R²을 사용
- 사회 과학에서는 ±0.4 ~0.6 정도면 설명력이 좋다고 평가함
2) 신뢰성 판정(t-Value)
- t 값 확인(유의수준 확인)
- 음수, 양수 확인
- 회귀계수 확인(독립변수가 1단위 증가할 때 종수변수의 변화량)
3) 유의성 판정(F-Value)
- 모형이 유의한지를 유의수준을 통해 확인.(분산분석)
● 유가상승은 소비자 물가에 얼마나 영향을 미치는가?
우리의 예상대로 유가가 상승하면 소비자물가가 오른다는 결론이 도출되었다. 회귀방정식의 계수는 0.0662로 다른 변수가 고정 될 때, 다른 변수들은 변화가 없을 때, 유가상승은 원자재 가격의 0.062 비율로의 상승을 유발한다.
● 유가가 소비자물가에 미치는 영향은 우려할 만한가?
회귀방정식의 계수는 0.0662로써, 다른 변수들은 변화가 없을 때, 유가상승은 소비자물가지수의 0.062의 비율로의 상승을 유발한다. 이는 소비자물가지수가 1부터 100까지 임을 고려할 때, 상당히 큰 영향이라 할 수 있다. 원자재와 유가의 상관을 고려할 때, 미치는 영향 또한 가중될 것이라는 분석도 해 볼 수 있겠다. 우리가 사용한 수식으로는 영향을 미치는지의 여부는 알 수 있으나, 다른 자료에 비한 크기 비교는 할 수 없다. 하지만 어느 변수에도 유가는 조금이나마 영향을 미치게 되며, 계속되는 유가상승 추세와 우리나라의 석유 의존도로 볼 때 유가상승이 미칠 영향력은 우려할 만하다.
● 유가상승에 따른 소비자 물가상승에 대비하여 물가안정을 위해서 어떤 방법이 가장 바람직할까?
회귀방정식을 통하여 금리가 소비자 물가에 미치는 영향력이 매우 큰 것을 알 수 있었다. 회귀방정식 [소비자물가 = 62.7 + 0.0662 유가 - 0.0275 원자재 + 0.0263 환율 + 0.000004 임금 + 1.48 금리] 라는 공식에서 볼 수 있듯이 5가지 변수 모두 소비자 물가에 영향을 미친다. 즉, 유가상승에 따른 소비자 물가상승에 대한 물가안정을 위해서는 여러변수들간의 상호적인 관계를 고려하여, 상황에 맞게 적절하게 대처해야한다.
우리가 분석한 것을 기초로 하여볼 때, 실제로 국제 유가는 소비자물가에 큰 영향력을 미친다. 또한 각 변수간에 미치는 상관관계 또한 크기 때문에 그 영향력은 실로 클 것이다. 통계자료로 보아 유가는 2001년 이래로 꾸준히 상승해 왔다. 이 꾸준한 오름세 속에서 본 연구는 우리나라의 경제구조 즉, 석유 의존도가 너무 높아 이를 개선해야 함을 간접적으로나마 알 수 있게 한다.
지금까지 유가가 소비자물가에 미치는 영향에 대하여 알아보았다. 미약하나마 유의한 결과를 도출한 것에 대하여 다행스럽게 생각하며, 기회가 된다면 좀더 많은 변수와 자료수로 결과를 도출하여, 조금 더 신뢰성 있는 연구가 되길 희망한다.
[참고문헌]
#1 분석 도구
(1) 분산 분석(ANOVA)
분산분석(Analysis of variance, ANOVA)는 통계학에서 두 개 이상 다수의 집단을 비교하고자 할때 집단내의 분산, 총평균과 각 집단의 평균의 차이에 의해 생긴 집단 간 분산의 비교를 통해 만들어진 F분포를 이용하여 가설검정을 하는 방법이다. 통계학자이자 유전학자인 로날드 피셔(R.A. Fisher)에 의해 1920년대에서 1930년대에 걸쳐 만들어 졌다.
분산분석은 다음과 같은 절차에 따라 시행하게 된다.
1) 가설설정
2) 분산분석표의 작성
분산원
제곱합
자유도
평균제곱
검정통계량(F)
집단간
오차
전체
각 공란에 숫자들을 기입하여 분산분석표를 작성하게 되는데, 각각에 들어갈 수치는 다음과 같다.
① 제곱합(총분산 : SST)
SST =
② 집단간 분산(SSB)
SSB =
③ 오차 분산(SSE)
SSE =
④ 자유도 계산
⑤ 평균제곱계산(MSB, MSE)
이러한 과정으로 계산된 자료를 분산분석표(ANOVA table)에 기입하여 넣는다.
3) 기준치 설정 : F분포를 사용하여 유의수준을 정한다.
4) 가설의 채택과 기각 : 사용자가 임의로 정한 오차범위(유의수준)내에 가설의 범위가 들어간다면 이것은 귀무가설 H0의 기각을 의미하며 또한 대립가설 H1의 채택을 의미한다.
(2) 다중 선형 회귀 분석
하나의 설명변수를 포함하는 단순회귀모형은 어떤 상황에서는 유용하지만 대부분의 문제는 종속변수 Y의 영향을 미치는 둘 또는 그 이상의 설명변수를 포함한다. 우리의 모형에서도 소비자물가는 복잡한 경제원리에 따라 여러 가지 변수들의 영향을 받는다. 이처럼 둘 이상의 설명변수를 갖는 경제모형을 그에 상응하는 계량경제 모형으로 전환시킬 경우 이를 다중회귀모형(multiple regression)이라고 한다.일반적인 다중 회귀모형에서 종속변수는 다음과 같이 나타낼 수 있는 선형식을 통해 많은 설명변수와 연계된다.
Xtk는 독립변수를 나타내며 y1은 종속변수를 나타낸다. 각 독립변수가 종속변수에 어떻게 영향을 미치는지 알아보기 위해 k로 표시되는 계수들을 찾아내야 하는데 이 것에 최소제곱법(OLS)가 사용된다.
● 최소제곱법(OLS)
n회 측정한 측정값 y1,y2,...,yn이 어떤 다른 측정값 x1,x2,...,xn 의 함수라고 추정할 수 있을때, 측정값 yi와 함수값 F(xi)의 차이를 제곱한 것의 합.
이 것이 최소가 되게하는 함수 f(x)를 구하는 것이 최소제곱법의 원리이다. 편미분을 사용하여 구해진 함수 y=f(x)는 이 측정값들의 관계에 가장 적합한 함수라고 할 수 있다. 이해를 돕기위해 다음의 그림을 살펴보자. 빨간선으로 구해진 직선이 우리가 찾을 함수의 그래프이다.
회귀분석의 해석은 다음과 같다.
1) 적합성 판정(R2)
- 독립변수에 의하여 종속변수가 설명되는 비율
- 1에 가까울 수록 설명력이 높음
- 일반적으로 독립변수의 개수에 영향을 덜 받는 수정된 R²을 사용
- 사회 과학에서는 ±0.4 ~0.6 정도면 설명력이 좋다고 평가함
2) 신뢰성 판정(t-Value)
- t 값 확인(유의수준 확인)
- 음수, 양수 확인
- 회귀계수 확인(독립변수가 1단위 증가할 때 종수변수의 변화량)
3) 유의성 판정(F-Value)
- 모형이 유의한지를 유의수준을 통해 확인.(분산분석)
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