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포괄임금제에 대한 생각 (고정 OT)

포괄임금제에 대한 생각 (고정 OT) 한국 회사에만 있는 제도인걸까.취업에 처음 성공하고 본 계약서의 연봉 항목은 다음과 같이 적혀있었다. 기본급 : A 원 / 월고정 OT : B 원 / 월 (월 C 시간 X 시급 X D%) 인터넷을 통해 찾아보니, 근무 시간을 제대로 산정하기 어려운 직군들의 편의를 위해 기본급 외의 항목에 대한 금액을 미리 지급하는 형식인 것을 알게 되었다. 블라인드 앱에서 실제로 고정 OT나 포괄임금제로 근무하는 사람들의 의견을 보니, 부정적인 의견도 있었지만 일하지 않고도 높은 연봉을 받을 수 있어서 좋다는 의견도 보였다. 막상 반년간 근무를 해보니, 다음과 같은 이유로 나는 부정적인 입장을 갖게 되었다. 1. 근무 시간 산정이 어렵지 않다포괄임금제 혹은 고정 OT 등이 허용된 이..

일상/커리어 2025.01.12

주식 처분하고 부동산 매매한 이유 #1 레버리지

주식 처분하고 부동산 매매한 이유 #1 레버리지 https://notbee.tistory.com/77 자산 배분 포트폴리오 - 2024년 1, 2분기 수익률 (종료)자산 배분 포트폴리오 - 2024년 1, 2분기 수익률자산 배분 현황투자 전략해외 직투 계좌: LAA + All weather 포트폴리오ISA, IRP, 연금저축펀드: S&P 5002024.05.10부로 투자 종료 (사유: 부동산 취득)  오랜만notbee.tistory.com 지난 글에서 업로드하였듯이 2024년 5월 1일 자로 대부분의 금융 자산을 운용 중이던 자산 배분을 중단하였다. 해당 글에서도 짧게 작성하였지만, 주식이나 자산 배분 투자에 대한 믿음이 사라져서 이런 결정을 내린 것은 아니다. 다만, 여러가지 이유로 실거주용 아파트 매..

투자/부동산 2024.07.17

자산 배분 포트폴리오 - 2024년 1, 2분기 수익률 (종료)

자산 배분 포트폴리오 - 2024년 1, 2분기 수익률자산 배분 현황투자 전략해외 직투 계좌: LAA + All weather 포트폴리오ISA, IRP, 연금저축펀드: S&P 5002024.05.10부로 투자 종료 (사유: 부동산 취득)  오랜만에 작성하 자산 배분 포트폴리오 및 수익률 인증 글이다. 지난번 글에서 포트폴리오 수익 왜곡을 막기 위해서 년 단위로만 시드 입금을 하기로 하였었는데, 부득이한 사유로 자산 배분 운영을 중단하게 되었다. 사유는 위에 작성하였지만, 주택 구매를 위해서다. 나와 같이, 30대들은 대부분 결혼을 앞두거나 결혼 후에 안정적인 주거를 위하여 주택 매매를 고려할 것이고 이때 부족한 현금을 마련하기 위하여 주식 투자를 접게 되는 경우가 많을 것이다. 실제로, 연금저축펀드의 해..

기본 통계 3. 추론통계 - 점 추정과 구간 추정

기본 통계 3. 추론통계 - 점 추정과 구간 추정 지난 글에서 통계학을 다음과 같이 분류하였었다. 기술 통계 (Descriptive Statistics) - 측정이나 실험을 통해 얻은 데이터의 정리, 요약, 해석을 통해 자료특성을 계산하는 방법 추론 통계 (Inferential Statistics) - 전체 모집단에서 뽑은 일부 표본을 분석하여 모집단의 특성을 추정하고 검정하는 방법 기술 통계는 표본의 표현이나 시각화에 초점을 맞춘다면, 추론 통계는 표본을 통해 모집단을 추론하는데 관심이 있다. 이때, 모집단의 모수를 추정하는 과정에는 점추정과 구간추정이 있다. 점 추정 - 모수를 하나의 값으로 추정하는 것 - 표본의 통계량을 모수라고 믿는 것 ex) 표본평균, 표본 분산을 모평균, 모분산이라고 가정 구..

JMP/기본 통계 2024.02.24

기본 통계 2. 기술통계 - 히스토그램

기본 통계 2. 기술통계 - 히스토그램 지난 글에서 기술통계를 다음과 같은 순서로 진행한다고 설명하였었다. 이 중 가장 첫 번째로 수행하는 데이터 품질의 시각적 체크 시에 확인할 수 있는 다양한 히스토그램 모양의 예시를 설명하며 기술통계 부분을 마무리하고자 한다. 각 히스토그램의 형태가 발생한 원인을 유추하여 적절한 대응과 해석이 필요하다. 기술통계 순서 1. 데이터 품질을 시각적으로 체크 (그래프를 눈으로 확인하기) 2. 정규성 검정 3. 기술통계 분석 수행 안정형 - 안정적으로 공정 및 측정이 완료된 경우 기울어진형 - 대표값 선정에 주의 필요 쌍봉우리형 - 각기 다른 두 개의 조건으로 공정이 수행되고 있을 가능성이 있다. - 데이터를 Filter로 구분하여 나눠서 분석하는 것이 적합할 수 있다. 절..

JMP/기본 통계 2024.02.24

그럼에도 S&P500을 적립식 투자해야 하는 이유는? #3 근로 소득

그럼에도 S&P500을 적립식 투자해야 하는 이유는? #3 근로 소득 제목을 보고 의아해 할 수 있다. 당연히 근로 소득으로 자산을 불리기 위해서 아끼고 아껴서 S&P500에 투자하는데 어째서 근로 소득이 적립식 투자할 이유일까? 일반적으로 주식은 위험자산으로 분류한다. 따라서, 주식에 100% 투자하는 것이 장기 수익률이 높지만, 위험성으로 인해 상관 관계가 적은 채권과 금을 섞어서 자산의 변동성을 낮추는 자산 배분을 한다. 물론, 이번 코로나 이후의 기간을 살펴보면 채권과 커플링 되서 같이 폭락하는 기간도 있고 금은 역사적으로 주식만큼이나 높은 변동성을 나타낸다. 워렌 버핏도 자신의 사후에는 S&P500에 90% 투자하고 단기 채권에 10% 투자하라고 아내에게 말한 일화는 유명하다. 주식에 모든 돈을..

기본 통계 2. 기술통계 - 산포

기본 통계 2. 기술통계 - 산포 통계적 사고와 관련된 글에서 언급하였듯이, 모든 데이터는 산포를 갖는다. 지난 시간에는 다양한 대표값 종류를 확인하였고, JMP 프로그램을 활용하여 분석하는 법을 보았다. 해당 글을 따라 수행하면 사실, 그 밑에 원하는 항목을 체크하기만 하면 산포 관련 값을 얻어낼 수 있다. https://notbee.tistory.com/72 기본 통계 2. 기술통계 - 대표값 기본 통계 2. 기술통계 - 대표값 지난 시간에는 기술통계를 수행하기 전에 앞서 데이터 품질 체크 및 정규성 검정을 수행하는 법을 정리하였다. 오늘은 기술통계 중 대표값을 얻어내는 작업을 해 notbee.tistory.com 프로그램으로 실습하기 전 분산(Variance), 표준편차 (Standard Devia..

카테고리 없음 2024.02.22

기본 통계 2. 기술통계 - 대표값

기본 통계 2. 기술통계 - 대표값 지난 시간에는 기술통계를 수행하기 전에 앞서 데이터 품질 체크 및 정규성 검정을 수행하는 법을 정리하였다. 오늘은 기술통계 중 대표값을 얻어내는 작업을 해보고자 한다. 기술통계 순서 1. 데이터 품질을 시각적으로 체크 (그래프를 눈으로 확인하기) 2. 정규성 검정 3. 기술통계 분석 수행 대표값이란 모집단을 가장 잘 대변하는 값이라고 할 수 있다. 다음과 같은 종류가 있다. 평균값 (Mean) - 관측치의 총합을 관측치의 개수로 나눈 값 중앙값 (Median) - 데이터를 크기에 따라 정렬하였을 때 가운데에 위치하는 값 최빈값 (Mode) - 데이터의 빈도수가 가장 큰 값 평균값이 아마 가장 자주 사용하는 값일 것이다. 유의해야 할 점은 평균값은 극단값이 포함되어 있을..

JMP/기본 통계 2024.02.22

기본 통계 2. 기술통계 - 정규성 검정

기본 통계 2. 기술통계 - 정규성 검정 정규분포(Normal Distribution)는 종 모양의 좌우대칭 그래프이다. 영어 단어에서 알 수 있듯이 자연스러운, 정상의, 표준의 뜻을 가지고 있으며 데이터가 자연스러운 산포에 의하여 갖게 되는 분포 형태이다. 기술통계는 데이터가 정규분포를 따르는지 여부에 따라서 분석이 달라지기 때문에 다음과 같은 과정을 거친 후 수행한다. 기술통계 순서 1. 데이터 품질을 시각적으로 체크 (그래프를 눈으로 확인하기) 2. 정규성 검정 3. 기술통계 분석 수행 오늘은 이 중 정규성 검정을 JMP 프로그램으로 수행하는 방법을 정리하였다. 1. 아래 예제파일을 다운로드한다. 2. 예제파일의 데이터를 다음과 같이 A 혹은 B 방법 중 하나로 Import 한다. A. A-1. F..

카테고리 없음 2024.02.22

기본 통계 2. 기술통계 - 모집단과 표본

기본 통계 2. 기술통계 - 모집단과 표본 통계학은 다음과 같이 관점에 따라서 분류할 수 있다. 기술 통계 (Descriptive Statistics) - 측정이나 실험을 통해 얻은 데이터의 정리, 요약, 해석을 통해 자료특성을 계산하는 방법 추론 통계 (Inferential Statistics) - 전체 모집단에서 뽑은 일부 표본을 분석하여 모집단의 특성을 추정하고 검정하는 방법 기술 통계는 표본의 표현이나 시각화에 초점을 맞춘다면, 추론 통계는 표본을 통해 모집단을 추론하는데 관심이 있다. 여기서 말하는 모집단과 표본의 차이를 살펴보자. 모집단 (Population) - 연구자가 관심을 가지는 집단에 대한 모든 개체의 측정값의 집합 표본 (Sample) - 모집단에서 일부분을 임의로 추출한 측정 값의..

JMP/기본 통계 2024.02.21