[ 짧고 쉬운 경제 ] | 화폐, 통화, 그리고 신용창조 | 수요/공급,소비자잉여/생산자잉여 | 수요/공급의 가격탄력성 | 비교우위/절대우위, 보호무역/자유무역 | 명목변수와 실질변수 | 한계(Marginal) | 자본과 노동, 장기와 단기 | 저량수요와 저량공급 | 사유재 / 클럽재 / 공유자원 / 공공재 | GDP의 산출과 Y=C+I+G+NX | 인당 GDP와 노동소득분배율 | 외환보유고 | 통화정책과 기준금리 | 주택담보대출과 LTV / DTI / DSR | 지니 계수 - 소득 불평등의 측정 | 브레튼우즈 체제 / 달러와 기축통화[1] | 페트로달러 체제 / 달러와 기축통화[2] | 플라자 합의 / 일본의 ‘잃어버린 10년’ | 2008년 미국발 글로벌 금융위기 | | | 경제정책=재정정책+통화정책국제수지=경상수지+자본수지규모의 경제 | 범위의 경제근면 혁명기저효과낙수효과 | 분수효과대공황 | 대침체 | 대봉쇄대분기(논쟁)디폴트 | 모라토리움레몬마켓모럴 해저드맬서스 트랩베어마켓/불마켓벤포드의 법칙배출권 거래 제도시장실패/정부실패실업/실업률인플레이션/디플레이션/스태그플레이션증자/감자좌파/우파카르텔쿠즈네츠 가설케인스폰지게임필립스곡선환율휘플지수/ABCC지수FED | FRB | FOMCJ커브효과 | 마샬-러너조건PBR | PER | EV/EBITDA | ROE | EPS |
[ 맨큐의 경제학 ] | 1부. 서론 | 2부. 시장의 작동 원리 | 3부. 시장과 경제적 후생 | 4부. 공공경제학 | 5부. 기업행동과 산업조직 | 6부. 노동시장의 경제학 | 7부. 소비자선택이론과 미시경제학... | 8부. 거시경제 데이터 | 9부. 장기 실물경제 | 10부. 화폐와 물가의 장기적 관계 | 11부. 개방경제의 거시경제학 | 12부. 단기 경기변동 | 13부. 책 말미에 | | |
[ 미시경제학 ] | [미시.1] 소비자선택이론 | [미시.2] 생산자선택이론 : 생산함수 | [미시.3] 생산자선택이론 : 비용함수/공급함수 | [미시.4] 노동시장의 수요/공급/균형 | [미시.5] 일반균형이론과 후생경제학 | |
[ 거시경제학 ] | [거시.1] 국민소득결정이론 | [거시.2] IS-LM 모형 | [거시.3] AD-AS 모형 | [거시.4] IS-LM-BP 모형 |
[ 기타 / 개인적인 생각 ] | 공공경제학의 의의 | 금융시장론 요약 | 유동자산총액 결정 매커니즘 | 환율의 정의/환율-경상수지 결정모형 | 고용의 개념 및 측정상의 문제 | 주택가격결정 모형 | 다양한 국제 환경 협약이 우리나라... | 소비함수(절대/상대/항상) | 기준금리와 국채수익률의 관계 | 주식, 차트 보는 방법 | 2021년 경제전망 (개인의 견해) | 비트코인과 가상화폐 (개인의 견해) | 게임스탑(GME) 주가 폭등 사건 | 2022년 경제전망 (개인의 견해) | 중위 연령 - 늙어가는 우리나라 | 2022년 엔저 효과 (개인의 견해) | 2023년 경제전망 (개인의 견해) | 2024년 경제전망 (개인의 견해) | |
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[ 벤포드의 법칙(Benford’s Law) ]
벤포드의 법칙(Benford’s Law)은 대규모 수치 데이터들의 가장 큰 자리의 숫자(선행수)는 작은 숫자가 나타날 확률이 높은 경향이 있다는 것이다. 내용은 쉬운데, 말이 어렵다.
★ 벤포드의 법칙(Benford’s Law) : [ 위키피디아(영문)에서 보기 ]
★ 벤포드의 법칙(Benford’s Law) : [ 나무위키에서 보기 ]
※ 수식을 이용한 좀 더 높은 수준의 설명이 필요하다면 위키피디아(영문)을 참고해야 한다.
※ 그렇게 되는 이유는 나무위키의 내용을 참고하여 곱씹어 생각해보면 알 수 있다.
※ 경제 용어로 보기에는 어려운데, 그냥 경제 용어 카테고리로 정리한다.
[ 예를 들어서 설명 ]
벤포드의 법칙에 따라서 선행 숫자는 아래와 같은 분포를 갖는다. (위키피디아의 표 참고)
예를 들어, 빌딩의 높이를 생각해 볼 수 있다. 두바이의 부르즈 할리파는 2,722미터이고, 여기에서 가장 큰 자리의 숫자(=선행수)는 2가 된다. 미국의 스타타워는 954미터이고, 선행수는 9가 된다. 벤포트의 법칙에 따르면 산의 높이 통계 자료가 있다면, 가장 큰 자리의 숫자, 선행수가 1이 될 확률이 가장 높고, 9일 확률이 가장 낮다는 것이다. 그 확률 분포는 아래와 같다.
세계에서 가장 높은 58개 빌딩의 선행수 분포는 아래의 표와 같다. (위키피디아의 표 참고)
58개의 데이터를 통해 나타낸 분포이기 때문에, 벤포드의 법칙과 동일한 숫자가 나오지는 않지만, 데이터의 양이 늘어날수록 벤포드의 법칙에 다른 분포와 계속 가까워질 것이다.
2n 선행수 분포는 아래와 같다. (위키피디아의 표 참고 / 96개만 분석)
※ 1, 2, 4, 8, 1, 3, 6, 1, 2, 5, 1, 2, 4, 8, 1, 3, 6, 1, …
※ 데이터의 양이 증가하면, 결과값은 점점 벤포드의 법칙과 동일할 것이다.
[ 응용 ]
벤포드의 법칙은 회계 부정 적발, 형사 재판, 선거 데이터, 거시 경제 데이터, 가격 자릿수 분석 , 게놈 데이터, 과학적 사기 탐지 등에 사용된다.
※ 개인적인 생각이며, 여담이다. 마지막 숫자는 0~9까지 10%씩 분포할 것 같은데, 그것을 벤포드의 법칙을 응용한 분야에 대신 사용할 수 있는 것이 아닐까? 그런 생각이 든다.
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