THE NONPARAMETRIC REGRESSION ANALYSIS OF ENGEL CURVES
저자
Ham, Shee Chang (상명대학교 경제학과)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1991
작성언어
English
KDC
050.000
자료형태
학술저널
수록면
33-49(17쪽)
제공처
현상분석에 있어 가장 고려하여야 할 여러변수간의 함수관계(functional form)에 대한 연구는 지금까지 계량경제학자들로부터 소외되어 왔다고 할 수 있다. 물론 때때로 Cobb-Douglas form, CES form,이나 flexible functional form과 같은 연구가 있어 왔으나 이는 사전적으로 정의된 함수관계일 뿐 엄밀한 의미에서의 data자체로부터 그 관계식을 도출하고자 하는 방식은 아니었다.
Data로 부터 함수관계를 규명하고자 할 경우에 대해서 통계학등에서 일찍부터 Nonparametric Regression Analysis이라는 연구가 되어져 왔는데, 그 가장 관심을 끌어왔던 방법으로는 Kernel, Nearest Neighbor와 Smoothing Spline 들을 들 수 있다. 우리는 이 연구에서 이러한 방법들이 경제 data를 어느 정도 설득력 있게 설명할 수 있는지 보고자 하였다. 다만 이러한 방법들을 실제로 이용하고자 할 경우 어떻게 window parameter라고 불리우는 일종의 가중치를 정할 것이냐에 대해서는 아직 통일된 이론이 없다. 우리는 이 연구에서 Craven과 Wahba 두 교수의 Generalized Cross Validation(GCV)라고 불리우는 방법을 적용하여 보았는데 일단 만족할 만한 결과를 얻었다고 할 수 있겠다.
우리는 이 연구에서 위의 세가지 Nonarametric Regression 방법을 식료품과 주택에 대한 Engel Curve 추정에 사용하였다. 그 결과로서 가장 특징적인 것은 지금까지의 parametric연구에서 일반적으로 얻어진 Engel Curve가 분포함수의 형태를 따른다는 결과와는 달리 오히려 그 형태가 linear인 점이라 할 수 있겠다. 이러한 nonparametric method를 경제data에 적용하는 연구는 이제 시작단계라는 점에서 아직은 어려움이 많이 있겠으나 위의 결과에서 보듯이 지금까지의 parametric method만을 사용하는 연구에 새로운 방향을 제시해 줄 수 있으리라 생각된다.
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