数据分析与EViews应用

第1章 EViews软件使用初步 1.1 工作文件及建立 1.2 序列对象的基本操作 1.3 数据分析的常用操作 1.4 序列的描述统计分析第2章 线性回归分析 2.1 线性回归概述 2.2 常规检验 2.3 建模基本步骤和Eviews操作 2.4 自变量的选择 2.5 预测 2.6 含定性自变量的回归模型第3章 线性回归问题与非线性回归分析 3.1 线性回归的常见问题 3.2 非线性回归分析

第1章 EViews软件使用初步 1.1 工作文件及建立 1.2 序列对象的基本操作 1.3 数据分析的常用操作 1.4 序列的描述统计分析第2章 线性回归分析 2.1 线性回归概述 2.2 常规检验 2.3 建模基本步骤和Eviews操作 2.4 自变量的选择 2.5 预测 2.6 含定性自变量的回归模型第3章 线性回归问题与非线性回归分析 3.1 线性回归的常见问题 3.2 非线性回归分析 3.3 逐步回归法 附录：例子中所用的Eviews小程序第4章 传统时间序列分析 4.1 趋势模型与分析 4.2 季节模型与分析 4.3 指数平滑法 附录：三和值法计算小程序第5章 ARMA模型应用 5.1 ARMA模型概述 5.2 随机时间序列的特性分析 5.3 模型的识别与建立 5.4 模型的预测 5.5 序列相关与ARMA模型第6章 动态时间序列模型基础 6.1 分布滞后模型 6.2 单位根检验 6.3 协整与误差修正模型第7章 联立方程模型 7.l 模型的基本问题 7.2 模型的估计 7.3 联立方程模型的模拟第8章 向量自回归模型 8.1 非结构化的向量白回归模型 8.2 结构化的向量自回归模型 8.3 向量误差修正模型第9章 条件异方差模型 9.1 自回归条件异方差模型 9.2 广义自回归条件异方差模型 9.3 其他类型的条件异方差模型 9.4 多变量ARCH模型第10章 状态空间模型 10.1 状态空间模型的基本问题 10.2 状态空间模型估计第11章 Panel Data模型 11.1 模型的基本问题 11.2 模型的建立与估计 11.3 模型的检验及其他第12章 离散及受限因变量模型 12.1 二元选择模型 12.2 排序选择模型 12.3 受限因变量模型 12.4 计数模型附录 EViews编程基础 1.EViews命令基础 2.EViews程序基础 3.程序控制 4.矩阵语言简介附表 常用统计分布表 附表Ⅰ 正态分布分位数表 附表Ⅱ γ2分布表 附表Ⅲ τ分布表 附表Ⅳ F分布表 附表Ⅴ D.W.检验表参考文献

本书介绍的EViews 6.0版是QMS公司在2007年3月正式推出的最新版本，它是对EViews 5.0的完善和改进。比起5.0版，EViews 6.0版最大的特点是增加了新的数据管理功能，新的序列处理过程，新的估计方式，并新定义了几个函数。EViews 6.0软件功能很强，能够处理以时间序列为主的多种类型的数据，进行包括描述统计、回归分析、传统时间序列等基本的数据分析，以及建立条件异方差、向量自回归，包括非结构化和结构化模型、Panel Data模型、状态空间模型等复杂的计量经济模型。

本书介绍的EViews 6.0版是QMS公司在2007年3月正式推出的最新版本，它是对EViews 5.0的完善和改进。比起5.0版，EViews 6.0版最大的特点是增加了新的数据管理功能，新的序列处理过程，新的估计方式，并新定义了几个函数。EViews 6.0软件功能很强，能够处理以时间序列为主的多种类型的数据，进行包括描述统计、回归分析、传统时间序列等基本的数据分析，以及建立条件异方差、向量自回归，包括非结构化和结构化模型、Panel Data模型、状态空间模型等复杂的计量经济模型。