뉴이-웨스트 표준오차 (Newey-West Standard Errors)
한 줄 정의: 자기상관과 이분산이 함께 있어도 타당한 표준오차를 주는 시계열용 보정법입니다.
쉽게 풀면
시계열 회귀의 잔차는 이웃한 시점끼리 닮아 있는 경우가 많습니다. 이때 보통의 표준오차는 실제보다 작게 나와 t값이 부풀려집니다. 뉴이-웨스트 방법은 잔차의 자기공분산을 일정 시차까지 가중해 더함으로써 이 문제를 바로잡은 분산 추정치를 만듭니다.
왜 중요한가
거시경제·금융 자료에서는 자기상관이 거의 항상 존재하므로, 계수의 유의성을 주장하려면 이런 보정이 필요합니다. 많은 실증논문이 기본 설정으로 채택할 만큼 표준적인 절차가 되었습니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
"잔차의 자기상관을 고려하여 최대 시차 4의 뉴이-웨스트 표준오차를 보고하였다."
표준오차만 자기상관·이분산에 강건하게 다시 계산했다는 뜻입니다.
조금 더 깊게 보면
추정량은 0차 자기공분산에 시차별 자기공분산을 바틀렛 가중치로 줄여 더한 형태이며, 이 가중치 덕분에 분산 추정치가 항상 양수가 되도록 보장됩니다. 몇 시차까지 포함할지는 표본 크기에 따른 경험식이나 자료기반 자동선택으로 정하며, 선택에 따라 결과가 달라질 수 있어 민감도를 보고하기도 합니다. 패널자료에서 개체 내 상관을 다룰 때는 군집표준오차가 같은 역할을 합니다.
주의할 점
이 보정은 계수 추정치 자체를 바꾸지 않고 표준오차만 고칩니다. 자기상관의 원인이 모형에서 빠진 동태적 구조라면 시차변수를 넣어 모형을 바르게 세우는 것이 우선이며, 이분산만 문제일 때는 일반적인 강건표준오차로 충분합니다.