初级计量经济学Eviews的应用-(第二版)

本书主要介绍了EViews简介、计算正态概率、简单线性回归模型、最小二乘估计的性质等内容。

第1章　EViews简介
　1.1　创建工作文档
　1.2　导人文本（ASCII）数据文件
　1.3　导人Excel文件中的数据
　1.4　手动录入数据EViews帮助菜单
　1.5　检查数据
　1.6　绘制数据的图示
　1.7　描述统计量
　1.8　直方图
　1.9　创建和删除变量
　1.10　基本数学运算
　1.11　使用EViews中的函数
　1.12　创建系数向量
第2章　计算正态概率
　2.1　累积正态概率
　2.2　计算正态分布百分位数
第3章　简单线性回归模型：设定与估计
　3.1　绘制“食品支出”数据图示？
　3.2　估计简单回归
　3.3　绘制简单回归
　3.4　绘制最小二乘残差
　3.5　在EViews中使用简单回归来预测
第4章　最小二乘估计的性质
　4.1　“食品支出”例子的估计方差与协方差
　4.2　保存结果
　4.3　研究回归统计量
　4.4　最小二乘残差图
第5章　简单回归模型的推论
　5.1　使用“食品支出”的例子作区间估计
　5.2　双侧检验
　5.3　“食品支出”例子的显著性检验
　5.4　“食品支出”例子的单侧检验
　5.5　“食品支出”例子的预测
第6章　简单线性回归模型：报告结果与选择函数形式
　6.1　判定系数
　6.2　按比例改变数据的影响
　6.3　选择函数形式：实证中的一些问题
　6.4　残差服从正态分布吗？
第7章　多元回归模型
　7.1　多元回归模型的最小二乘估计
　7.2　简单的预测
　7.3　误差项方差的估计
　7.4　最小二乘估计的方差与协方差
　7.5　区间估计
　7.6　单个系数的假设检验
　7.7　拟合优度
第8章　多元回归模型的进一步推论
　8.1　F检验
　8.2　检验模型的显著性
　8.3　延伸模型
　8.4　“广告”的显著性
　8.5　“广告”的最佳程度
　8.6　“广告与价格”的最佳程度
　8.7　非样本信息的使用
第9章　虚设变量
　9.1　邻近大学对房价的影响
　9.2　邹氏检验的一个实证例子
第10章　非线性模型
　10.1　两个连续变量的互动
　10.2　简单的参数非线性模型
　10.3　IOCiStic增长曲线
　lO.4　泊松回归
第11章　异方差
第12章　自相关
第13章　随机回归变量和矩估计法
第14章　联立方程模式
第15章　分布式滞后模型
第16章　以时间序列数据进行回归
第17章　时间序列与横断数据的混合使用
第18章　定性的及有限的因变量模型
第19章　从网络获得数据