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计量经济学软件--EViews的使用 版权信息
- ISBN：7810786555
- 条形码：9787810786553 ; 978-7-81078-655-3
- 装帧：简裝本
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
计量经济学软件--EViews的使用 内容简介
Eviews是当前世界上*流行的计量经济学软件之一。它拥有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测和模拟六大功能，并且易学易懂，操作简便。本书主要介绍Eviews软件的使用。全书共分19章，内容包括基本功能介绍、数据处理、图形和表格、统计量的计算、线性模型、非线性模型、时间序列模型、离散变量模型、同时也涉及到条件异方差模型、Panel Data模型、向量自回归模型等一些新近发展起来的分析工具。
本书是以EViews3.1为基础编写的，EViews4.0、EViews5.0都是在EViews3.1的基础上发展起来的，所以除了新增加的功能外，本书也可以作为EViews4.0、EViews5.0软件使用的参考书。
本书将为从事经济领域的工作人员处理数据、分析模型提供一个强有力的工具，对提高计量经济学的教学水平和处理实际问题的能力起到一定的推动作用。
计量经济学软件--EViews的使用 目录
**章关于EViews的基本知识1
**节EViews简介1
第二节EViews的计量经济学基本概念4
第二章文件的建立和数据的描述9
**节建立一个工作文件9
第二节检查数据19
第三节数据绘制成曲线21
第四节描述的统计量(I)escriptiveStatistics)28
第三章一元线性回归模型的说明和估计32
**节根据数据作图32
第二节简单回归的估计35
第三节简单回归的作图41
第四节残差图44
第五节EViews中简单回归模型的预测46
第四章*小二乘估计量的性质48
**节模型中参数估计的方差和协方差48
第二节结果存储50
第三节*小二乘残差的作图52
第五章简单回归模型的假设检验、区间估计和预测
**节模型参数的区间估计54
第二节模型参数的显著性检验57
第三节EViews中简单回归模型的预测60
第六章新变量的生成与变量的图形65
**节利用已有的变量生成新变量65
第二节缩放数据的运算70
第三节变量的图形73
第四节随机项正态分布(NormallyDistributed)检验77
第七章多元回归模型81
**节多元回归模型的*小二乘估计81
第二节简单预测83
第三节方差的估计(estimationoftheerrorvariance)85
第四节参数*小二乘估计量的方差与协方差87
第五节区间估计89
第八章多元回归模型的进一步讨论92
**节多元回归模型的单个系数的假设检验(hypothesistesting)
第二节衡量拟合优度95
第三节F-检验97
第九章虚拟变量(二元选择模型)102
**节建立模型102
第二节设立时间趋势变量102
第三节使用“逻辑”(logical)执行命令，构造虚拟变量104
第四节模型的估计和检验105
第五节利用部分样本估计模型107
第六节利用EViews的chow检验108
第十章非线性模型110
**节二个连续变量之间的相互作用110
第二节简单非线性模型的参数估计113
第三节逻辑增长曲线(Logisticgrowthcurve)114
第十一章异方差性(Heteroskedasticity)118
**节异方差的检验118
第二节怀特(White)对异方差的修正123
第三节广义*小二乘法(加权*小二乘法)126
第四节戈特菲尔德一奎恩特检验(Goldfeld—Quandt)130
第十二章自相关(Autocorrelation)135
**节残差序列图136
第二节广义差分*JA-乘法(GeneralizedLeastSquares)的运用141
第三节一阶自相关(AR(1))模型的估计144
第四节杜宾-瓦尔特森(Durbin--Watson)检验146
第五节拉格朗日乘数(LagrangeMultiplier)自相关(Autocorrelation)
检验147
第六节一阶自相关(AR(1))模型的预测(Prediction)149
第十三章随机自变量(RandomRegressors)模型153
**节豪斯曼(Hausman)检验154
第二节消除随机性解释变量影响的方法——工具变量法157
第十四章联立方程模型(SimultaneousEquationsModels)159
**节对模型约简式的估计(Estimating4heReducedForm)161
第二节两阶段*小二乘法(Two—StageLeastSquares)的应用
——对模型中单个方程的估计162
第三节二阶段*小二乘法的应用——对联立方程模型的估计165
第十五章分布滞后模型(DistributedLagModels)169
**节有限滞后模型(FiniteLagModels)169
第二节多项式无限分布滞后模型(PolynomialDistributedLagModels)
——阿尔蒙Almon估计法172
第三节有限滞后模型中滞后期数的判定178
第四节KOYCK模型的应用举例185
第十六章时间序列模型(TimeSeriesModels)187
**节平稳的时间序列(Stationary’YimeSeries)的图形187
第二节拟似回归(SpuriousRegressions)190
第三节运用自相关函数检验数据的平稳性193
第四节单位根检验(Dickey-Fuller检验)195
第五节协整(Cointegration)检验的应用举例204
第十七章合并时间序列数据与截面混合数据208
**节合并数据(PanelData)模型的基本类型208
第二节合并数据库的建立209
第三节合并数据模型的估计214
第十八章自回归条件异方差(ARCH)模型221
**节ARCH模型221
第二节ARCH效应检验222
第三节ARCH模型的参数估计226
第四节广义自回归条件异方差模型229
第十九章向量自回归模型233
**节向量回归模型的概念233、
第二节VAR(P)的建立与估计233
第三节预测239
参考文献244
**节EViews简介1
第二节EViews的计量经济学基本概念4
第二章文件的建立和数据的描述9
**节建立一个工作文件9
第二节检查数据19
第三节数据绘制成曲线21
第四节描述的统计量(I)escriptiveStatistics)28
第三章一元线性回归模型的说明和估计32
**节根据数据作图32
第二节简单回归的估计35
第三节简单回归的作图41
第四节残差图44
第五节EViews中简单回归模型的预测46
第四章*小二乘估计量的性质48
**节模型中参数估计的方差和协方差48
第二节结果存储50
第三节*小二乘残差的作图52
第五章简单回归模型的假设检验、区间估计和预测
**节模型参数的区间估计54
第二节模型参数的显著性检验57
第三节EViews中简单回归模型的预测60
第六章新变量的生成与变量的图形65
**节利用已有的变量生成新变量65
第二节缩放数据的运算70
第三节变量的图形73
第四节随机项正态分布(NormallyDistributed)检验77
第七章多元回归模型81
**节多元回归模型的*小二乘估计81
第二节简单预测83
第三节方差的估计(estimationoftheerrorvariance)85
第四节参数*小二乘估计量的方差与协方差87
第五节区间估计89
第八章多元回归模型的进一步讨论92
**节多元回归模型的单个系数的假设检验(hypothesistesting)
第二节衡量拟合优度95
第三节F-检验97
第九章虚拟变量(二元选择模型)102
**节建立模型102
第二节设立时间趋势变量102
第三节使用“逻辑”(logical)执行命令，构造虚拟变量104
第四节模型的估计和检验105
第五节利用部分样本估计模型107
第六节利用EViews的chow检验108
第十章非线性模型110
**节二个连续变量之间的相互作用110
第二节简单非线性模型的参数估计113
第三节逻辑增长曲线(Logisticgrowthcurve)114
第十一章异方差性(Heteroskedasticity)118
**节异方差的检验118
第二节怀特(White)对异方差的修正123
第三节广义*小二乘法(加权*小二乘法)126
第四节戈特菲尔德一奎恩特检验(Goldfeld—Quandt)130
第十二章自相关(Autocorrelation)135
**节残差序列图136
第二节广义差分*JA-乘法(GeneralizedLeastSquares)的运用141
第三节一阶自相关(AR(1))模型的估计144
第四节杜宾-瓦尔特森(Durbin--Watson)检验146
第五节拉格朗日乘数(LagrangeMultiplier)自相关(Autocorrelation)
检验147
第六节一阶自相关(AR(1))模型的预测(Prediction)149
第十三章随机自变量(RandomRegressors)模型153
**节豪斯曼(Hausman)检验154
第二节消除随机性解释变量影响的方法——工具变量法157
第十四章联立方程模型(SimultaneousEquationsModels)159
**节对模型约简式的估计(Estimating4heReducedForm)161
第二节两阶段*小二乘法(Two—StageLeastSquares)的应用
——对模型中单个方程的估计162
第三节二阶段*小二乘法的应用——对联立方程模型的估计165
第十五章分布滞后模型(DistributedLagModels)169
**节有限滞后模型(FiniteLagModels)169
第二节多项式无限分布滞后模型(PolynomialDistributedLagModels)
——阿尔蒙Almon估计法172
第三节有限滞后模型中滞后期数的判定178
第四节KOYCK模型的应用举例185
第十六章时间序列模型(TimeSeriesModels)187
**节平稳的时间序列(Stationary’YimeSeries)的图形187
第二节拟似回归(SpuriousRegressions)190
第三节运用自相关函数检验数据的平稳性193
第四节单位根检验(Dickey-Fuller检验)195
第五节协整(Cointegration)检验的应用举例204
第十七章合并时间序列数据与截面混合数据208
**节合并数据(PanelData)模型的基本类型208
第二节合并数据库的建立209
第三节合并数据模型的估计214
第十八章自回归条件异方差(ARCH)模型221
**节ARCH模型221
第二节ARCH效应检验222
第三节ARCH模型的参数估计226
第四节广义自回归条件异方差模型229
第十九章向量自回归模型233
**节向量回归模型的概念233、
第二节VAR(P)的建立与估计233
第三节预测239
参考文献244
展开全部
计量经济学软件--EViews的使用 作者简介
于俊年，1964年毕业于北京科技大学(原北京钢铁学院)。现任对外经济贸易大学教授，研究领域包括计量经济学、项目经济分析数量方法、线性规划、项目评估与可行性研究。出版并发表多本著作和学术论文。
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