우리는 경제 상황을 파악하거나 투자 등의 목적으로 금리, 주가, 기업의 재무 정보 등을 알아보기 위해서 다양한 데이터를 분석합니다. 하지만 이와 관련된 데이터를 분석하기에는 몇 가지 어려운 점이 있습니다. 다양하게 흩어져 있는 경제 및 금융 데이터를 일일이 다운로드받아야 하는 등 데이터를 시기적절하게 입수하기도 쉽지 않고, 입수한 데이터를 목적에 맞게 분석하는 것도 관련 업무종사자나 연구자들에게 상당한 노력이 필요합니다.

다행히도 데이터를 입수하고 분석하는 방법이 점점 쉬워지고 있습니다. 공공데이터포털과 통계청에서는 경제 관련 데이터뿐만 아니라 다양한 분야의 데이터를, 금융감독원에서는 전자공시시스템을 통해 기업의 재무정보를 포함한 공시정보를 제공하고 있습니다. 아울러 공공데이터포털이나 한국은행 등의 기관에서도 코딩을 통해 데이터를 손쉽게 입수할 수 있도록 오픈 API를 제공하고 있습니다. 이에 따라 데이터를 의미 있게 분석하기 위한 코딩 수단으로서 파이썬의 활용이 점점 대중화되는 추세입니다.

하지만 우리 주변에는 경제나 금융 관련 데이터를 입수하고 통계학이나 경제 이론을 이용하여 데이터를 파이썬으로 일관되게 분석하는 책이나 관련 수업을 찾기가 힘듭니다. 이 책은 국민대학교 경제학과 학생들에게 진행한 강의의 산물로, 기존 데이터 분석을 다룬 책과는 다른 몇 가지 특징이 있습니다. 먼저 우리나라 경제 상황을 나타내는 실제 데이터를 분석하며, 또한 누군가에 의해 가공된 데이터를 이용하는 것이 아니라 인터넷을 통해 필요한 데이터를 직접 입수합니다. 예를 들어 국토교통부에서 제공하는 주택실거래가 데이터, 한국은행에서 제공하는 통화량과 같은 거시데이터, 금융위원회에서 제공하는 주가 데이터를 파이썬을 이용하여 오픈 API로 입수합니다. 또한, 가구주 단위로 이루어져 있는 가계금융복지조사 데이터를 통계청에서 입수하여 분석합니다. 이처럼 필요한 경제 및 금융 데이터의 출처를 소개하고 이를 입수하는 과정부터 상세히 다룹니다. 다음으로 경제 관련 데이터 분석에 필요한 통계 및 계량경제 이론을 다룹니다. 실생활과 밀접한 관계에 있는 경제 관련 데이터를 통계학과 계량경제학 이론을 적용하여 분석하면 관련 이론의 의미를 보다 명확히 이해할 수 있습니다. 이때 데이터 분석에 필요한 통계 및 계량이론에 대한 개념을 가능한 한 쉽게 설명하려고 노력하였습니다. 마지막으로 파이썬 문법은 경제 관련 데이터 분석에 필요한 범위 내에서 반복적으로 설명하였습니다. 이를 통해 경제 데이터 분석과정에서 자주 이용되는 파이썬 문법을 자연스럽게 학습할 수 있을 것입니다.

좋은 책을 위해 최선을 다하였지만 미흡한 부분이 있을 수 있습니다. 이 점은 양해 바라며 책에서 사용된 실습 자료나 출간 후 나올 수 있는 수정사항 등은 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정입니다.

경제 및 재무 전공 학생이나 경제에 관심이 있는 일반인들이 이 책을 통해 파이썬으로 데이터를 입수하고, 통계 및 계량경제학 이론에 입각하여 데이터를 분석하는 방법을 익히는 데 많은 도움이 되었으면 좋겠습니다.

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

Chapter 1 경제와 데이터
공공데이터포털에 가입하고 인증키 받기
1.1 경제와 데이터
1.2 경제 및 금융 데이터 분석을 위해 필요한 지식
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
2.1 데이터의 대표값과 퍼진 정도
2.2 히스토그램과 사분위수
2.3 정규분포로의 근사
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
3.1 확률
3.2 확률법칙
3.3 결합확률과 주변확률
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
4.1 이항분포
4.2 대수의 법칙
4.3 기댓값과 표준오차
4.4 히스토그램과 정규분포곡선
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
5.1 모집단과 표본
5.2 확률오차와 표준오차
5.3 신뢰도와 신뢰구간
5.4 표본평균의 정확성
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
6.1 동일 집단 간 차이 검정
6.2 두 집단 간 차이 검정
6.3 세 개 이상 집단 간 차이 검정
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
7.1 상관관계
7.2 회귀분석
7.3 회귀분석의 오차
7.4 회귀직선
7.5 회귀직선의 설명력
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
8.1 회귀분석 계수추정치에 대한 표준오차
8.2 회귀분석을 이용한 예측
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
9.1 변수변환
9.2 다중회귀분석
9.3 행렬을 이용한 다중회귀분석
9.4 회귀분석에 이용한 행렬 성질
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
10.1 머신러닝
10.2 머신러닝을 이용한 회귀분석
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
11.1 로짓분석
11.2 최대우도추정법
11.3 분류평가지표
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
12.1 두 가지 분류
12.2 세 가지 이상 분류
12.3 머신러닝 수행 시 고려사항
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
13.1 시계열 데이터
13.2 시계열 회귀분석
13.3 이동평균법과 지수평활법
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
14.1 ARIMA 모델
14.2 정상시계열 데이터
14.3 MA모델과 자기상관계수
14.4 AR모델과 편자기상관함수
14.5 BOX-JENKINS ARIMA 모델
14.6 ARIMA 모델을 이용한 주가 예측
분석 과제: ARIMA 모델을 이용한 관심 주가 예측

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