블룸버거의 분석노트

경제분석이나 전망을 하려고 보면 얼마나 획기적이고 최신기술을 활용한 모델링을 하느냐보다는 우리가 사용할 수 있는 데이터가 무엇인가, 그 데이터의 질은 어떠한가에 결과가 크게 좌우된다는 것을 뼈저리게 느끼게 된다. 멋진 이론을 쓰려고 해도 그 기술을 적용하고 검증할만한 데이터가 없다면 사실 어떠한 의미있는 분석도 이루어질 수가 없다. 현실을 어떻게 인식하느냐도 데이터에서 출발하며, 현실을 배경으로 어떻게 분석을 하는가도 데이터에 달려있으며 그래서 어떠한 정책적 시사점을 제시하는가도 역시 데이터의 몫이다. 왜냐하면 데이터가 없이는 뜬구름 잡는 소리밖에 되지 않으며, 데이터가 없이는 나의 생각을 다른 사람들에게 설득시킬 수가 없기 때문이다. 데이터는 또 각자의 특성이 달라서 각 분석에 적절히 활용하기 위해서는..

내러티브& 넘버스/방법론 2020. 8. 13. 18:42

첫번째로 공부할 방법론은 공학 분야에서 개발되어 현재는 경제분석을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있는 칼만 필터이다. 주 교과서는 ", 박성수 지음, 위키북스"이다. (삽입된 그림의 출처도 동일한 책이다) 어떤 의미있는 경제분석을 시행하기 위해서는 해당 분석에 적합한 분석 재료가 있어야 한다. 여기서의 재료는 물론 데이터, 정보이다. 현대사회를 정보사회라고 하는만큼 예전에 비해서 분석이 용이해진 것이 아닌가 싶기도 하겠지만 혹자는 데이터와 정보의 의미를 구분할 필요가 있다고 한다. 데이터는 우리의 시작점이며 가공하지 않은 숫자로 정의된다. 우리는 이런 숫자들을 대량으로 모으고 저장하는 것이 가능한 데이터 시대에 살고 있다. 데이터가 정보가 되려면 가공과 분석 과정을 거쳐야 하며, 바로 이 부분에서 우리..

내러티브& 넘버스/방법론 2020. 7. 25. 00:19