파이썬을 이용한 경제 및 금융 데이터 분석

정호성 지음

자유아카데미 2023년 03월 11일 출간 종이책 : 2023년 01월 31일 출간

작품소개

책소개

먼저 우리나라 경제 상황을 나타내는 실제 데이터를 분석하며, 또한 누군가에 의해 가공된 데이터를 이용하는 것이 아니라 인터넷을 통해 필요한 데이터를 직접 입수한다. 또한, 가구주 단위로 이루어져 있는 가계금융복지조사 데이터를 통계청에서 입수하여 분석한다. 이처럼 필요한 경제 및 금융 데이터의 출처를 소개하고 이를 입수하는 과정부터 상세히 다룬다.
다음으로 경제 관련 데이터 분석에 필요한 통계 및 계량경제 이론을 다룬다. 실생활과 밀접한 관계에 있는 경제 관련 데이터를 통계학과 계량경제학 이론을 적용하여 분석하면 관련 이론의 의미를 보다 명확히 이해할 수 있다. 이때 데이터 분석에 필요한 통계 및 계량이론에 대한 개념을 가능한 한 쉽게 설명하려고 노력하였다.
마지막으로 파이썬 문법은 경제 관련 데이터 분석에 필요한 범위 내에서 반복적으로 설명하였다. 이를 통해 경제 데이터 분석과정에서 자주 이용되는 파이썬 문법을 자연스럽게 학습할 수 있을 것이다.

목차

Chapter 1 경제와 데이터
공공데이터포털에 가입하고 인증키 받기
〈개념〉
1.1 경제와 데이터
1.2 경제 및 금융 데이터 분석을 위해 필요한 지식
〈데이터 분석〉
1.3 파이썬: 변수, 주석과 들여쓰기
1.4 파이썬: 모듈과 패키지
1.5 공공데이터포털에 가입하고 인증키 받기
분석 과제: 파이썬 설치 및 공공데이터포털 인증키 받기
 
Chapter 2 기술통계분석
주택실거래가 데이터 분석
〈개념〉
2.1 데이터의 대표값과 퍼진 정도
2.2 히스토그램과 사분위수
2.3 정규분포로의 근사
〈데이터 분석〉
2.4 파이썬: 데이터 형식, 반복문
2.5 API를 이용한 주택실거래가 데이터 수집
2.6 주택실거래가 데이터의 기술통계량
2.7 주택실거래가 히스토그램과 상자그림 그래프
2.8 주택실거래가 데이터를 정규분포로 근사
분석 과제: 본인 거주지역의 주택실거래가 기초통계 구하기
 
Chapter 3 확률
오픈 API를 이용하여 주가 데이터 입수
〈개념〉
3.1 확률
3.2 확률법칙
3.3 결합확률과 주변확률
〈데이터 분석〉
3.4 파이썬: 함수
3.5 확률로 원주율(π) 구하기
3.6 공공데이터포털에서 증권거래소 종목 가져오기
3.7 오픈 API로 주가 데이터 가져오기
3.8 주가 캔들 그래프 그리기
분석 과제: 관심 있는 주가 데이터 입수 및 이동평균선 그리기
 
Chapter 4 분포
주가수익률 분포
〈개념〉
4.1 이항분포
4.2 대수의 법칙
4.3 기댓값과 표준오차
4.4 히스토그램과 정규분포곡선
〈데이터 분석〉
4.5 주가수익률 분포
4.6 주가 등락을 이항분포로 설명하기
4.7 주식투자 시 최대 예상손실액 구하기
분석 과제: 특정 주식투자 시 최대 예상손실액 구하기
 
Chapter 5 표본추출
가구 평균 소득에 대한 신뢰구간
〈개념〉
5.1 모집단과 표본
5.2 확률오차와 표준오차
5.3 신뢰도와 신뢰구간
5.4 표본평균의 정확성
〈데이터 분석〉
5.5 파이썬: 조건문
5.6 가계금융복지조사 데이터 수집
5.7 가계금융복지조사 데이터 분석
5.8 가구 평균 소득에 대한 신뢰구간
분석 과제: 최근 가계금융복지조사 분석하기
 
Chapter 6 차이 검정
가구주 직업별 소득 차이 검정
〈개념〉
6.1 동일 집단 간 차이 검정
6.2 두 집단 간 차이 검정
6.3 세 개 이상 집단 간 차이 검정
〈데이터 분석〉
6.4 동일 가구 소득 차이 검정
6.5 30대 1인 가구주 성별에 따른 소득 차이 검정
6.6 성별, 직업군별 소득 차이 검정
분석 과제: 30대 1인 가구주 성별과 교육연수 간 독립 검정
 
Chapter 7 회귀분석
30대 1인 가구의 소득과 자산 간 관계
〈개념〉
7.1 상관관계
7.2 회귀분석
7.3 회귀분석의 오차
7.4 회귀직선
7.5 회귀직선의 설명력
〈데이터 분석〉
7.6 교육연수와 소득과의 상관관계
7.7 30대 1인 가구의 소득과 자산 간 회귀분석
분석 과제: 아파트 연령과 평당가격과의 회귀관계
 
Chapter 8 회귀분석과 유의성 검정
대학졸업 30대 1인 가구의 소득 예측
〈개념〉
8.1 회귀분석 계수추정치에 대한 표준오차
8.2 회귀분석을 이용한 예측
〈데이터 분석〉
8.3 대학졸업 30대 1인 가구의 교육연수와 소득 간 회귀계수 해석
8.4 대학졸업 30대 1인 가구의 소득 예측
분석 과제: 아파트 연령에 따른 평당가격 예측
 
Chapter 9 다중회귀분석
소득에 영향을 미치는 다양한 요인
〈개념〉
9.1 변수변환
9.2 다중회귀분석
9.3 행렬을 이용한 다중회귀분석
9.4 회귀분석에 이용한 행렬 성질
〈데이터 분석〉
9.5 파이썬을 이용한 행렬 표현
9.6 행렬을 이용한 계수 및 신뢰구간 추정
9.7 회귀분석: 변수변환
9.8 교육연수, 나이, 성별, 직업 등이 소득에 미치는 영향
분석 과제: 소득 결정요인에 대한 다중회귀분석
 
Chapter 10 회귀분석과 머신러닝
주택가격지수 예측
〈개념〉
10.1 머신러닝
10.2 머신러닝을 이용한 회귀분석
〈데이터 분석〉
10.3 TensorFlow와 Colab 이용
10.4 텐서의 개념
10.5 TensorFlow 주요 명령어
10.6 ML을 이용한 회귀분석 원리
10.7 ML을 이용한 주택가격지수 예측
분석 과제: ML을 이용한 회귀분석
 
Chapter 11 로짓분석
교육기간이 결혼에 미치는 영향
〈개념〉
11.1 로짓분석
11.2 최대우도추정법
11.3 분류평가지표
〈데이터 분석〉
11.4 파이썬 예외처리
11.5 공부시간이 합격에 미치는 영향
11.6 소득, 나이, 교육연수 등이 결혼에 미치는 영향
분석 과제: 결혼에 영향을 미치는 다양한 요인 분석
 
Chapter 12 로짓분석과 머신러닝
불황과 호황 예측
〈개념〉
12.1 두 가지 분류
12.2 세 가지 이상 분류
12.3 머신러닝 수행 시 고려사항
〈데이터 분석〉
12.4 시그모이드, 소프트맥스 함수
12.5 한국은행 경제통계시스템(ECOS)에 가입하고 인증키 받기
12.6 ECOS API를 이용하여 거시데이터 입수하기
12.7 불황과 호황 예측
12.8 주거행태 예측
분석 과제: Colab을 이용한 로짓분석
 
Chapter 13 시계열분석
이동평균법과 지수평활법으로 주가 예측
〈개념〉
13.1 시계열 데이터
13.2 시계열 회귀분석
13.3 이동평균법과 지수평활법
〈데이터 분석〉
13.4 시계열 예측모델
13.5 이동평균법으로 주가 예측
13.6 단일지수평활법으로 주가 예측
13.7 이중지수평활법으로 주가 예측
분석 과제: 시계열모델과 이중지수평활법으로 주가 예측
 
Chapter 14 ARIMA 모델
ARIMA 모델을 이용한 주가 예측
〈개념〉
14.1 ARIMA 모델
14.2 정상시계열 데이터
14.3 MA모델과 자기상관계수
14.4 AR모델과 편자기상관함수
14.5 BOX-JENKINS ARIMA 모델
〈데이터 분석〉
14.6 ARIMA 모델을 이용한 주가 예측
분석 과제: ARIMA 모델을 이용한 관심 주가 예측
 
부록 쥬피터 노트북 설치
참고문헌

작가정보

저자(글) 정호성

서강대학교 경제학과
고려대학교 경영학 박사(재무 전공)
현) 한국은행 경제연구원 연구위원
현) 국민대학교 경제학과 겸임교수