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계량재무분석계량재무분석 II

IntroductionIntroductionIntroductionIntroduction

경영대학경영대학재무금융학과재무금융학과

윤선중윤선중

0

I TextbookI. Textbook

켈러의경영경제통계학 8판켈러의경영경제통계학 8판

통계문제의해답을구하는과정

Id tif Identify

Compute

직접계산직접계산

Excel 이용

Interprette p et

차이점

기존: 통계량을계산하는방법과다양한공식이도출되는방법소계기존: 통계량을계산하는방법과다양한공식이도출되는방법소계

본교재: 분석력과해석과의사결정부분의중요성강조

충분한금융데이터예제

1

I Textbook – cont’I. Textbook – cont

교재교재

Data‐Driven Problems

Lots of Dataset

Flexible to Use

시각적학습: Java Applet

Applied: to Bridging the Gappp g g p

Interpretation

ApplicationApplication

2

II Course Outline II. Course Outline

통계학의정의 (Statistics)통계학의정의 (Statistics)

기술통계학 I (Descriptive Statistics using Graph and Table)

기술통계학 II (Descriptive Statistics using Measure)

확률변수와확률분포 (Probability and Distribution)

본분 와추정표본분포와추정 (Sample Distribution and Estimation)

가설검정 (Hypothesis Test)가설검정 (Hypothesis Test)

회기분석 (Regression Analysis)

3

시계열분석 (Time‐Series Analysis)

III Main ContentsIII. Main Contents

통계학이란데이터로부터정보를추출하는과정을통칭통계학이란데이터로부터정보를추출하는과정을통칭

Statistics

Data Information

4


Hi tHistogram

2030

en

cy

9090

100

010

50 60 70 80 90 100

Fre

qu

e

6259

50

60

70

80

Marks

1913

25

17

10

20

30

40

76%

0

10

1 2 3 4 5 6 71

31%

69%

6%

2

521%

5

7%

322%

44%


1.800

1.200

1.400

1.600

0.600

0.800

1.000

0.000

0.200

0.400

1 25 49 73 97 121 145 169 193 217 241 265 289 313 3371 25 49 73 97 121 145 169 193 217 241 265 289 313 337

6


3.500

2.500

3.000

1.500

2.000

45 00

50.00

0.500

1.000y = 2.245x + 9.587

30.00

35.00

40.00

45.00

costs

0.000

0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00

10 00

15.00

20.00

25.00

Electrical c

0.00

5.00

10.00

0 2 4 6 8 10 12 14 16

7

0 2 4 6 8 10 12 14 16

Number of tools


medianmode

median

meanmean

8


Population Samplep Sample

Subset

Parameter Statistic

9


Population

Sample

Inference

ParameterStatistic

Parameter

10


확률 (Probability)확률 (Probability)

B1 B2 P(Ai)

A1 .11 .29 .40

A2 06 54 60A2 .06 .54 .60

P(Bj) .17 .83 1.00

A B A B= + –

11


12

A B C D E FPortfolio of 4 Stocks

GE GM McDonalds Motorola3456

Variance-Covariance Matrix GE 0.003493GM 0.001076 0.011016McDonalds 0.001528 0.001989 0.005409Motorola 0 000933 0 004131 0 002515 0 0102776

789

Motorola 0.000933 0.004131 0.002515 0.010277

Expected Returns 0.000305 0.002339 0.007910 0.007997

10111213

Weights 0.250000 0.250000 0.250000 0.250000

Portfolio ReturnExpected Value 0 004613

1415

Expected Value 0.0046Variance 0.0034Standard Deviation 0.0584

12


13


P( )

1.0 1/361.5 2/36

P( )

2.0 3/362.5 4/363.0 5/363 5 6/36

6/36

3.5 6/364.0 5/364.5 4/365 0 3/36

5/36

4/36 )5.0 3/365.5 2/366.0 1/36

3/36

2/36

P(

1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0

/

1/36

14


A B C 123

A B Cz-Estimate: Mean

Demand

H0 T F

Reject I3456

DemandMean 370.16Standard Deviation 80.78Ob ti 25

Reject I

Reject II

678

Observations 25SIGMA 75LCL 340.76

9 UCL 399.56

15


Overwhelming EvidenceOve w e g v de ce(Highly Significant)

Strong Evidenceg(Significant)

W k E idWeak Evidence(Not Significant)

No Evidence(Not Significant)

0 .01 .05 .10

16p=.0069


17

IV ExcelIV. Excel

함수마법사 (Function)함수마법사 (Function)

18

IV ExcelIV. Excel

차트마법사 (Chart )차트마법사 (Chart )

19

IV ExcelIV. Excel

데이터분석기능 (Data Analysis)데이터분석기능 (Data Analysis)

20

IV ExcelIV. Excel

Data Analysis Plus (교재참조)Data Analysis Plus (교재참조)

21

계량재무분석계량재무분석

Chapter 1Chapter 1

What is Statistics?What is Statistics?

22

통계학 (Statistics) 통계학 (Statistics)

정의정의

데이터를수집하고처리하는것을연구하는학문

어원

State + ArithmeticState + Arithmetic

세금을거두거나균역을부과하는등의국가적목적에사용

생활속의통계 (예)

이승엽선수의 2007년성적은 .273의타율에 30홈런

2007년중 A항공사의정시도착률은 80.6%

서울신문이실시한이명박정부의지지율은 XX%로나타나

23

서울신문이실시한이명박정부의지지율은 XX%로나타나….

CNN이미국의대통령선거여론조사결과, 오바마 50% 맥케인48%로나타나..

통계학의 구분통계학의 구분

기술통계학 (Descriptive Statistics)기술통계학 (Descriptive Statistics)

자료의기술

Example

Data 기술통계학 데이터의정보

전체학생들의각과목성적: 총평균 / 표준편차/ 최우수…

추론통계학 (Inferential Statistics)추론통계학 (Inferential Statistics)

자료로부터의추론

집단의정보

Example

선거후출 사전체유권자투 결과에대한추 신뢰

Data 추론통계학 모집단의정보

24

선거후출구조사:전체유권자투표결과에대한추론 (신뢰도요)

기술통계학 (Descriptive Statistics)기술통계학 (Descriptive Statistics)

개념개념

수집된데이터를그림/표/수치로정리요약함으로써, 자료의전반적인

특징을파악할수있도록하는방법을다루는분야특징을파악할수있 록하는방법을다루는분야

주요기법

그래프및표를활용

도수분포표(Frequency distribution)/ 히스토그램 (Histogram)

줄기/잎그림 (St d L f Di l )줄기/잎그림 (Stem-and-Leaf Display)

산점도 (Scatter Diagram) 등

수치지표를활용수치지표를활용

중심위치: 평균 (Average), 중간값 (Median), 최빈값 (Mode) 등

변동성: 분산(variance), 표준편차(Standard deviation), 범위(Range)등

25

( ), ( ), ( g )

상관관계: 공분산(Covariance), 상관계수(Correlation Coefficient) 등


개념개념

주어진자료에포함된정보를분석하여미지의특성을파악하거나, 미래에일어날상황을예측하고자하는분야

주요용어

모집단(Population)

관심(분석)의대상이되는전체의집합

표본집단 (Sample)

모집단으로부터추출된부분집합모집단으로부터추출된부분집합

모수 (Parameter)

모집단의특성을나타내는기술적지표

모형균 모표준편차등모형균, 모표준편차등

통계량 (Statistic)

표본의특성을나타내는기술적지표

26

표본평균, 표본표준편차


예제 1예제 1

100,000명의등록유권자중임의로선택한 200명의등록유권자를대상으로

여론조사를실시여론조사를실시

총 48%가 A후보에게투표할것이라고밝혀짐

집단은 본은 수인가 계량인가모집단은? 표본은? 48%는모수인가? 통계량인가?

예제 2

컴퓨터칩제조업자는자사제품중 10% 미만만이불량품이라고주장

1 000개의칩을추출하여검사한결과 7 5%가불량품으로판정1,000개의칩을추출하여검사한결과 7.5%가불량품으로판정

모집단은? 표본집단은? 모수및통계량은?

27

제조업자의주장을어떻게검정할수있는가?

통계의 오류통계의 오류

사례 1사례 1

2002년말 ~2005년말까지전국아파트가격의시가총액은 715조원에서

1105조원으로약 390조원상승하였다 이는전국의아파트가격이1105조원으로약 390조원상승하였다. 이는전국의아파트가격이

평균적으로약 50% 이상상승한것을의미하며…

사례사례 2

1936년루즈벨트 vs. 랜던후보간의대통령선거에관한여론조사

전화번호부와자동차등록대장을통하여추출된 200만명의유권자를

대상으로한여론조사결과랜던후보의압도적우세예상

그러나실제로는루즈벨트후보의압도적승리

28

SummarySummary

통계학의정의통계학의정의

통계학의종류

통계학의유용성

통계학의필요성

통계사용의유의점통계사용의유의점

29

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