9일: 투자 분석 및 ppt 만들기

23일: 투자분석 보고회

감상문: 이 책을 읽으며 경제학은 단순히 돈을 다루는 학문이 아니라 삶의 선택을 합리적으로 만드는 도구라는 점을 새롭게 배웠다. 특히 한계 효용 체감의 개념이 인상 깊었다. 같은 재화를 계속 소비할수록 만족감은 줄어든다는 원리를 통해, 물질적 풍요만으로는 행복을 지속적으로 얻을 수 없다는 사실을 깨달았다. 또 복리의 힘에 대한 설명은 시간이 쌓일수록 작은 차이가 얼마나 큰 결과를 만들어내는지를 보여주었다. 이는 단순히 투자뿐 아니라 학문적 성취에도 적용된다고 생각한다. 내가 목표로 하는 반도체 공학 분야는 빠르게 변화하는 산업 속에서 지속적인 학습과 연구가 필수적인 영역이다. 당장의 성과에만 집착하지 않고, 매일의 작은 학습과 경험이 쌓여 장기적으로 큰 전문성을 만든다는 점에서 복리의 원리와 닮아 있다. 또한 반도체 산업은 막대한 자본과 기술 투자가 필요한 분야이기에, 위험과 수익의 균형을 따지는 경제적 사고가 중요하다. 이 책을 통해 단순히 기술을 개발하는 능력뿐 아니라, 시장을 이해하고 합리적인 선택을 내리는 시각을 기르는 것이 앞으로의 진로에 꼭 필요하다는 점을 자각하게 되었다. 경제학은 나와 동떨어진 학문이 아니라 내가 걸어갈 길에도 깊이 스며 있는 사고의 틀임을 느꼈다.

추가 탐구에서는 시계열 데이터를 바탕으로 미래 값을 예측하는 통계 기법인 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델을 배우고, 이 기법을 통해 책에 나온 gdp 수치를 예측하여 파이썬으로 직접 구현하는 탐구를 진행하였다. ARIMA는 자기회귀(AR), 차분(I), 이동평균(MA) 요소를 결합해 데이터의 추세와 패턴을 설명할 수 있는 모형이다. 미국(FRED), 중국·한국(World Bank)의 명목 GDP 데이터를 수집하여 단위를 통일하고, 연간 자료는 분기 단위로 보간해 정제한 뒤 ARIMA 모델을 적합시켜 2030년까지 GDP를 예측하였다. 이 과정에서 세 나라의 경제 성장 곡선을 직접 도출하며 국가별 성장 속도의 차이를 확인할 수 있었다. 처음에는 미국 데이터를 WB(World Bank)에서 불러오는 과정에 오류가 발생해 그래프가 나타나지 않았으나, 데이터 출처를 FRED(미국 연방 준비 은행)로 보완하고 대체 경로를 설정해 문제를 해결하였다. 이를 통해 단순히 모델을 적용하는 것을 넘어, 데이터 수집·정제 과정이 분석의 정확성과 신뢰성에 얼마나 중요한지 체감할 수 있었고, 탐구에서 발생한 오류를 해결해 나가는 과정 또한 중요한 학습 경험임을 깨달았다.