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퀀트응용경제학과

교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.

교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
COV7001 논문작성법및연구윤리1 1 2 전공 석사/박사 일반대학원 성균융합원 Yes
1) 논문작성의 전반을 소개하고, 논문작성의 필수적인 교양을 습득한다. 2) 연구 결과를 영어로 표현하는 효과적인 방법을 공부함으로써 향후 국내외학술지에 효율적으로 논문을 개제할 수 있도록 한다. 3) 연구 윤리를 습득한다.
ECO4001 거시경제학1 3 6 전공 학사/석사 3-4
1-4
경제학과 Yes
대학원 수준의 거시경제의 정태분석과 동태분석을 기초로하여 거시경제체계,화폐경제,부문별 미시경제학적기반, 거시경제정책 및 최근 신거시경제이론을 탐구하게 된다.
ECO4002 미시경제학1 3 6 전공 학사/석사 3-4
1-4
경제학과 Yes
경제학의 모든 분양의 기초가 되는 가격이론을 다룬다. 다양한 경제현상에 대한 수리모형을 구성하고 푸는 방법을 익히며 동시에 경제학적 직관을 배양하기 위하여 노력한다. 다루는 주제는 소비자행동이론,기업이론,완전경쟁시장이론,불완전경쟁시장이론,후생경제학 등이다. 부분균형분석과 일반균형분석을 모두 배운다.
ECO5001 거시경제학2 3 6 전공 석사/박사 1-4 경제학과 Yes
미시적 기초위에 거시경제학의 제문제를 분석함으로써 고용,소득,실업,소비,투자,성장,화폐등 거시경제학에 대한 이해의 폭을 넓히는데 교과목의 목적이 있음. 미시적대체 효과, 비대칭적정보, 거래비용 등 특히 새고전학파, 새케인즈학파의 과제를 중심으로 강의함.
ECO5031 미시경제학2 3 6 전공 석사/박사 1-4 경제학과 Yes
불확실성,불완전 정보 및 비대칭 정보와 관련된 경제이론을 다룬다. 기대효용 이론 및 불확실성하에서의 선택을 배우고,불완전 정보 및 비대칭적정보하에서의 정태 및 동태 게임의 해를 구하기 위한 해개념들을 배우고,도덕적 해이,역선택,신호 및 판별 등의 주제를 다룬다.
QAE5001 퀀트입문 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 과목은 경제 데이터 분석에 기초가 되는 통계학 및 계량경제학 기법을 학습하는 것을 목표로 한다. 경제 데이터 분석에 널리 사용되는 선형회귀분석, 최우추정법(MLE), 일반적률추정법(GMM) 등을 논의하고, 고차원 데이터(high dimensional data)와 관련한 LASSO기법과 주성분 분석(Principal Component Analysis) 등을 소개한다. R 프로그램 사용법을 습득하고, 실제 경제 데이터를 이용하여 다양한 계량경제 모형의 추정 및 검정을 실시한다.
QAE5002 응용미시경제 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 과목에서는 데이터를 이용한 실증분석 결과를 해석하는데 필요한 이론 역량을 함양한다. 본 과목은 크게 두 부분으로 나누어진다. 먼저 이론 미시에서는 미시경제학의 제반 이슈들을 분석하고, 결과해석과 정책적 함의를 도출하는데 초점을 둔다. 또한 응용 미시분야인 관리경제학(managerial economics) 부분에서는 효율적인 기업조직과 관리 방식을 고안하고자 하는 기업전략을 분석하며, 기업조직내에서 임금 및 비임금의 보상체계 등 동기유발을 위한 각종 메카니즘들을 설계하는데 필요한 이론 역량을 쌓는다.
QAE5003 응용거시경제 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 과목에서는 거시경제의 주요 변수들인 GDP, 이자율, 인플레이션, 실업률 등이 어떻게 결정되며 또 서로 어떻게 연관되어 있는지를 배운다. 또한 우리나라와 같은 개방경제의 특성을 이해하는데 중요한 각종 대외수지, 국제자본흐름, 환율 등에 대해서도 공부한다. 나아가 단기적으로는 경기의 변동, 장기적으로는 경제의 성장이 일어나는 과정을 이해하고 예측할 수 있는 이론적 토대 위에서 재정정책과 통화금융정책 등 거시경제정책의 역할과 효과에 대해 공부한다. 각 주제별 수업은 이론적 학습과 그에 관련된 실제 케이스와 데이터를 이용한 분석을 병행하여 이루어진다.
QAE5005 빅데이터분석과머신러닝 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 과정은 빅데이터를 분석할 수 있는 도구로써 다양한 머신러닝 방법들을 이해하고 실제 데이터 분석에 이를 활용할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 다양한 머신러닝 모형과 기법들을 소개하고 통계학적 관점에서 그 방법들의 개념과 원리를 공부한다. 또한, 다양한 데이터 분석 예를 통해 주어진 데이터와 분석 목적에 맞는 머신러닝 방법을 선택하고 유연하게 적용할 수 있는 능력을 배양한다. 이를 통해 향후 머신러닝 기법들을 스스로 빅데이터 분석에 적용하고 결과를 해석할 수 있는 토대를 마련할 수 있을 것으로 기대한다.
QAE5006 노동시장과빅데이터분석 3 6 전공 석사/박사 Yes
이 수업은 노동시장 및 교육 관련 이슈를 중심으로 빅데이터를 포함한 다양한 형태의 자료를 분석하는 방법을 익히고, 이를 실무에 활용할 수 있는 능력을 갖추도록 돕는 것을 목표로 한다. 이를 위해 노동경제학 분야의 핵심 연구 주제인 노동시장, 소득분배, 인구변동, 그리고 교육 관련 주제를 중심으로 실증 분석에 초점을 맞추어 수업을 진행한다. 수업에서는 R 프로그램을 사용하여 텍스트 자료를 포함한 다양한 유형의 자료를 분석이 가능한 형태로 정리하고 분석한 후 이를 해석하는 과정을 집중적으로 수행한다.
QAE5007 산업조직론과데이터사이언스 3 6 전공 석사/박사 Yes
이 수업에서는 기업과 소비자들 간의 상호작용 및 시장구조와 관련한 경제정책의 분석 및 경제학 분야의 연구에서 빅데이터의 분석이 어떠한 영향을 미치고 있는지를 소개하고 이들 자료를 수집 및 분석하는 기법을 배우는 것을 목표로 한다. 특히, 일반에 공개되는 공공데이터 및 다양한 산업에 걸쳐 실시간으로 접근이 가능한 대규모의 민간 데이터 등 다양한 형태의 빅데이터를 활용하여 산업조직론의 주요 연구주제인 독과점 시장, 담합행위, 가격차별, 반독점 및 경쟁법 관련 이슈 등과 관련한 실증분석을 수행하고 해당 산업을 이해하는 것에 초점을 둔다. 이 수업을 통해 기업 및 소비자의 행태, 그리고 시장의 경쟁구조에 대한 정량적 분석 기법을 익힘으로써 실제 경제정책 및 기업 내 의사결정에 응용하거나 이를 평가할 수 있는 능력을 배양할 것으로 기대된다.
QAE5008 보건경제와빅데이터분석 3 6 전공 석사/박사 Yes
이 수업은 보건경제 관련 이슈를 중심으로 빅데이터를 포함한 다양한 형태의 자료를 분석하는 방법을 익히고, 이를 실무에 활용할 수 있는 능력을 갖추도록 돕는 것을 목표로 한다. 이를 위해 보건, 복지 및 보험 경제학 분야의 핵심 연구 주제인 의료의 수요와 공급, 건강보험 시장, 건강의 생산과 비용 등의 관련 주제를 중심으로 실증 분석에 초점을 맞추어 수업을 진행한다. 수업에서는 R 프로그램을 사용하여 다양한 유형의 보건 자료를 분석하고 이를 해석하는 과정을 집중적으로 수행한다.
QAE5009 거시경제와빅데이터분석 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 수업에서는 거시경제학에서 주요변수인 GDP, 소비, 실업률, 인플레이션율, 환율 등을 중심으로 빅데이터 형태의 자료를 이용하여 거시적 이슈를 실증 분석한다. 이를 위해 이론적 기초를 이루고 있는 통계적/계량적 기법들에 대한 원리를 학술적 관점에서 깊이 있게 이해하고, R프로그램을 이용하여 도출된 결과를 해석하고 현실에 어떻게 적용될 수 있을지에 초점을 맞추어 진행한다. 또한, 실무적 관점에서 이러한 기법들을 실제 의사결정문제에 응용할 수 있는 능력을 배양시키는 것을 목표로 한다.
QAE5010 퀀트금융 3 6 전공 석사/박사 Yes
이 수업은 금융시장의 각종 자산에 대한 정량적 연구(Quantitative Analysis)를 수행하는 데 필요한 통계 및 계량 기술을 다룬다. 다양한 횡단면 모형이나 시계열 모델을 활용하여 각종 금융 자산의 위험 및 수익 예측하기도 하고, 또한 방대한 양의 재무 데이터를 머신러닝에 적용하는 비정형적인 방법을 활용하여 시장 벤치 마크를 능가하는 주식을 예측하거나 포트폴리오를 구성할 수 있는 것을 목표로 한다. 이 수업을 수료한학생들이 실제 금융산업에서 수행되고 있는 정량적인 접근방법을 이해하고, 각종 재무 및 비재무데이터을 활용하여 투자의사결정문제를 해결하며, 또한 그 결과를 평가할 수 있는 능력을 가지게 하는 것을 목표로 한다. 이 과목은 방대한 양의 재무 데이터 (Big Data)를 활용한 투자 의사 결정에 중점을 둔 정보학영역이기도 하다.
QAE5011 머신러닝과경제예측 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 과목은 거시 및 금융 시계열의 예측에 사용되는 전통적인 시계열 기법부터 최근 활용되는 머신러닝을 이용한 기법까지 다양한 예측 방법과 예측 모형 간의 통계적 평가 방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 시계열 모형 설정에 따른 예측, 고차원 데이터(high dimensional data)가 제공하는 정보를 LASSO 기법 등을 통해 활용하는 예측, 머신러닝 기법을 활용한 예측 등을 논의한다. 또한 예측오차함수, 예측력 우수성의 검정 방법 등 예측 평가와 관련한 사항들뿐만 아니라 Direct Forecasting등 예측 관련이슈들을 소개한다.
QAE5012 법경제학과빅데이터 3 6 전공 석사/박사 - No
본 과목에서는 재산권(propertyright) 및 거래비용(transactioncost)과 같은 핵심개념들로 구성된 법경제학적 이론을 통해 다양한 민사법, 행정규제법, 형사법들을 분석함으로써 ‘좋은법 찾아내기’에 관하여 실사구시적으로 추론한다. 특히 최근 스마트기기, 무선통신기술, 초연결 등으로 수집 가능해진 대용량데이터에 기반해서 각종 법과 제도가 실제 어떻게 집행되고 어떤 최종결과를 도출하는지와 관련하여 더욱 정확한 예측 또는 검증 능력을 함양한다.
QAE5013 응용경제세미나 3 6 전공 석사/박사 Yes
응용경제세미나 수업에서는 미시경제, 거시경제, 그리고 금융 분야에서 주목받고 있는 데이터 분석에 기반한 다양한 활용 사례와 최신 데이터 분석 방법론을 다룬다. 국내외의 대표적인 기업과 기관에서 빅데이터 및 머신러닝 분야 관련 업무를 담당하고 있는 전문가를 초대하여 업계의 최신 동향에 대하여 듣고, 현업에서 업무에 활용되고 있는 다양한 분석 방법론과 활용 사례들을 배우고 논의한다. 아울러 학계에서 빅데이터와 머신러닝 기법을 활용하여 교육 및 연구를 수행하고 있는 연구자를 초대하여 빅데이터 및 머신러닝 분야의 최근 발전 방향 및 최신 연구 방법론에 대하여 배운다. 본 세미나는 학생들이 향후 학술 연구뿐만 아니라 각자의 업무 분야에서 빅데이터와 머신러닝 기법을 활용할 수 있는 아이디어를 얻고, 다양한 사례에 대한 실증분석을 함께 진행하면서 실무에 활용할 수 있는 능력을 갖추도록 돕는 것을 목적으로 한다.
QAE5014 데이터분석세미나 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 과목은 경제학의 미시/거시/금융 분야 이론을 기반으로 실증분석을 수행하는 데에 필요한 최신 방법론을 학습하는 것을 목표로 한다. 학생들은 해외의 연구 사례 및 문헌에 대한 발표 및 토론을 통해 최근 연구 동향을 살피고 최신 실증분석 기법을 학습한다.
QAE5015 포트폴리오와위험관리 3 6 전공 석사/박사 - No
본 과목의 목적은 포트폴리오 이론 및 실무에서 접하게 되는 포트폴리오 관리와 위험 관리를 소개하는 것입니다. 근대 포트폴리오 이론에서 위험은 투자 의사 결정에 중요한 부분을 차지하 며, 위험을 이해하는 것은 투자 의사 결정을 하는데 있어 매우 중요합니다. 포트폴리오 및 위험 관리는 반복적인 프로세스로, 투자 목적 설정, 자산 배분, 포트폴리오 성과 평가 및 위험 측정, 그리고 이에 따른 포트폴리오 재분배의 과정으로 이루어집니다. 본 과목은 이 중에서 자산 배분, 성과 평가 및 위험 측정에 초점을 맞출 것입니다.
QAE5016 경제데이터분석입문 3 6 전공 석사/박사 Yes
경제 자료 분석 전문가에 대한 수요가 높아지고 있으며, 자료 분석 및 해석, 그리고 프로그래밍 능력은 이제 연구자뿐만 아니라 다양한 직종에서 기본 소양으로 자리매김하고 있다. 이 수업에서는 데이터 분석을 위한 통계 프로그램을 소개하고, 경제학 분야에서 활용되는 다양한 형태의 자료를 분석하는 방법을 소개한다. 이 과정을 통해 스스로 학술 연구를 수행하는 분석 능력을 갖추도록 돕는 것을 목표로 한다. 데이터 전처리, 웹데이터 수집 및 처리, 텍스트를 포함한 다양한 유형의 자료를 분석이 가능한 형태로 정리하고 분석한 후 이를 해석하는 과정을 집중적으로 수행한다. 아울러 분석 결과를 효과적으로 전달하기 위한 다양한 시각화 방법을 소개하며, 경제학을 비롯한 인접 사회과학 분야의 최근 학술 연구와 정책 연구를 재현해본다.
QAE5017 계량경제이론과실습 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 과목은 경제학 분야 데이터 분석방법인 계량경제학을 심화 학습하고 데이터를 이용해 방법론을 실습해보는 과목이다. 구체적인 강의 내용은 기초 계량경제학 리뷰(LS, GMM, IV, MLE), 시계열/경제예측 기초(stationary ARMA, ARCH/GARCH, nonstationary process, VAR), 패널데이터 분석, 빅데이터(High Dimensional Data) 분석, 생존분석(Survival Analysis), 이산선택(Discrete Choice) 등이고 강의와 실습을 병행해 진행한다.