필자는 『머신러닝의 계량경제학』에서 계량경제학의 새로운 지평을 열고자 한다. 전통적인 계량경제학에 머신러닝의 도입을 시도한다. 이런 시도 외에도 몇 가지 다른 저술들과 차별화되는 특징이 있다.
첫째, 본서는 전통적인 계량경제학과 머신러닝을 결합하기 위해 파이썬 기반의 다양한 라이브러리를 이용한 코딩 사례를 많이 사용하고 있다. 그동안 전통적인 계량경제학의 실증 분석에서는 Stata, SAS. E-Views 등 유료의 상업적 통계 소프트웨어들을 사용하였지만, 본서에서는 파이썬 기반의 다양한 무료 라이브러리들을 사용한다. 그런 만큼 상업용 소프트웨어에 익숙한 독자들에게는 다소 불편할 수 있다. 하지만 이런 문제는 금방 해결될 것이며, 이런 불편함을 즐긴 만큼 다양한 분석 기법을 배울 수 있는 보상이 따를 것이다. 독자 여러분들은 이런 코딩 작업을 즐겨 줄 것을 기대한다.
둘째, 본서에서는 상업용 통계 소프트웨어가 필요없는 계량경제학 분석 환경을 제공하고자 한다. 파이썬 환경에서의 계량 분석을 위한 라이브러리들은 무료로 제공된다. 이 분야에 공헌하고 있는 사람들은 무료로 엄청난 노하우를 제공하고 있다. 경제학에서는 연구개발(R&D) 투자에 대한 적정한 보상, 특허권(copyright)을 중요시 한다. 하지만 파이썬 생태계를 보면 많은 라이브러리들이 무료로 제공된다. 필자는 이런 현실을 보면서 “복사할 수 있는 권리(right to copy )”도 경제 성장이나 발전에 크게 기여할 수도 있겠다는 생각을 하게 되었다. 본서를 접하는 독자들은 이제 상업용 소프트웨어에 의존할 필요없이 다양한 계량기법을 구사하게 될 것이다. 이는 단순히 비용 절감을 넘어, 지식의 확산과 새로운 아이디어 창출을 촉진하는 중요한 계기가 될 것으로 생각한다.
셋째, 필자는 본서에서 언급되는 대부분의 사례들을 직접 독자들이 실습할 수 수 있는 환경을 제공한다. 그래서 Anaconda 설치를 통해 자신이 직접 만든 파이썬 생태계에서 필자의 홈페이지에서 제공되는 모든 예제 파일을 다운로드 하여 실습할 수 있다. 그러나 본서에서는 이런 분석 환경에서 더 나아가 자신의 데스크 탑이나 노트북, 심지어 타인의 컴퓨터에서도 USB에 설치된 분석 환경을 이용하여 원하는 어떤 계량분석을 할 수도 있게 하였다. USB에 필자가 제공하는 파일을 다운로드 하여 압축해제 하는 것만으로 계량 분석을 위한 환경이 만들어진다. USB에서도 계량 분석 생태계가 조성될 것이다. 이제 계량경제학의 이해를 위해 상업용 소프트웨어를 필요로 하지 않는 세상을 접하게 될 것이다.
넷째, 본서에서 언급되는 내용들은 계량경제학의 이해를 위한 기초적인 내용과 이를 이해하기 위한 코딩 연습을 강조하고 있다. 그런 만큼 기초 이론의 이해를 위해 도움이 된다. 하지만 이런 기초 이론을 이해하고 있어도 계량분석에서는 쉽게 필요한 전체 분석 내용을 구하는 것은 매우 어려울 수도 있다. 이런 점을 고려하여 본서에서는 계량분석의 이해를 위한 기초적인 내용뿐만 아니라 필자가 직접 만든 함수를 이용하여 아주 쉽게 계량분석에 필요한 A~Z까지의 분석 내용을 구할 수 있게 하였다. 가령 대학 커리큘럼으로 2학기 정도의 계량경제학 강의 내용은 필자가 제공한 단 6개 함수만으로 필요한 모든 분석 결과를 얻을 수 있다. 무협지 무림세계에 “무림비급”이 있었듯이 계량분석의 세계에서 필자는 “계량비급”을 개발하여 독자들에게 제공한다. 본서의 이곳, 저곳에 숨겨진 이런 계량비급을 찾는 것도 독자들에게는 흥미로운 일이 될 것이다.
다섯째, 필자는 본서에서 앞으로 “책이 필요없는 세상(bookless world)”에 익숙한 환경에 적응하고자 한다. 지난 수십 년간 수백 페이지나 되는 교과서를 들고 다녀야 하는 것은 독자를 힘들게 하는 일이었다. 최근 인터넷의 발전, 스마트폰, 태블릿의 발전과 더불어 ChatGPT, Claude, Google Gemini의 발전은 학문의 세계를 급격히 바꾸고 있다. 심지어 “책 없는 도서관”, “책이 필요없는 세상”을 만들고 있다. 이런 환경에서 필자의 저술은 우선 실물책보다는 이북(e-book)을 통해 독자들의 필요에 부응할 것이다. 독자들은 필자가 제공하는 파일을 이용하여 본서의 내용뿐만 아니라, Github를 통해 Google Colab에서나, 아니면 필자가 제공하는 계량 분석 환경에서 계량분석을 위한 실습을 할 수 있다. 심지어 앞으로 필자가 제공하는 동영상 자료에도 쉽게 접근할 수 있을 것이다.
본서, 『머신러닝의 계량경제학』은 제I권, 제II권으로 나누어 출간된다. 제I권에서는 전통적 계량경제학을 머신러닝 활용 측면에서 파이썬 환경에서 분석하고 미신러닝이 활용 가능성을 살펴본다. 제II권에서는 머신러닝에서 매우 중요시 되는 시계열분석법과 계량경제학적 관점에서 머신러닝, 딥러닝 방법론의 활용 가능성을 살펴본다.
