数据分析与Eviews应用的目录 数据分析与Eviews应用的介绍
Eviews\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u4e0e\u5e94\u7528\u7684\u56fe\u4e66\u76ee\u5f55 EViews\u6570\u636e\u5206\u6790\u57fa\u7840.11.1 EViews\u7a97\u53e3\u4ecb\u7ecd11.2 \u5de5\u4f5c\u6587\u4ef6\u57fa\u784051.2.1 \u5efa\u7acb\u5de5\u4f5c\u6587\u4ef651.2.2 \u591a\u9875\u5de5\u4f5c\u6587\u4ef6\u7684\u521b\u5efa81.2.3 \u5de5\u4f5c\u6587\u4ef6\u7a97\u53e3\u53ca\u5de5\u4f5c\u6587\u4ef6\u64cd\u4f5c121.3 \u5bf9\u8c61\u57fa\u7840151.3.1 \u5efa\u7acb\u5bf9\u8c61151.3.2 \u5e8f\u5217\u5bf9\u8c61\u7a97\u53e3161.3.3 \u5bf9\u8c61\u7684\u5176\u4ed6\u64cd\u4f5c181.4 \u6570\u636e\u5904\u7406211.4.1 \u6570\u636e\u8f93\u5165211.4.2 \u6570\u636e\u8f93\u51fa241.4.3 \u751f\u6210\u65b0\u7684\u5e8f\u5217\u548c\u5e8f\u5217\u7ec4\uff08Group\uff09251.5 \u7edf\u8ba1\u56fe\u5f62\u7ed8\u5236281.5.1 \u7ed8\u5236\u56fe\u5f62291.5.2 Freeze\uff08\u51bb\u7ed3\uff09\u56fe\u5f62\u53ca\u5176\u4ed6\u56fe\u5f62\u64cd\u4f5c30\u672c\u7ae0\u5c0f\u7ed333 \u63cf\u8ff0\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u4e0e\u53c2\u6570\u5047\u8bbe\u68c0\u9a8c34\u89c6\u9891\u6559\u5b66\uff1a9\u5206\u949f\u5b9e\u9a8c2-1\u5e8f\u5217\u57fa\u672c\u7edf\u8ba1\u5206\u679035\u5b9e\u9a8c2-2\u5e8f\u5217\u7ec4\u57fa\u672c\u7edf\u8ba1\u5206\u679041\u5b9e\u9a8c2-3\u5355\u4e2a\u603b\u4f53\u7684\u5047\u8bbe\u68c0\u9a8c44\u5b9e\u9a8c2-4\u4e24\u603b\u4f53\u7684\u5047\u8bbe\u68c0\u9a8c49\u5b9e\u9a8c2-5\u7ed8\u5236\u5e8f\u5217\u5206\u5e03\u56fe\u53ca\u5e8f\u5217\u7ecf\u9a8c\u5206\u5e03\u68c0\u9a8c52\u5b9e\u9a8c2-6\u7ed8\u5236\u5e8f\u5217\u7ec4\u7684\u6563\u70b9\u56fe57\u672c\u7ae0\u5c0f\u7ed361\u4e0a\u673a\u7ec3\u4e6062Exercise2-1\u5e74\u6536\u5165\u4e0e\u53d7\u6559\u80b2\u5e74\u9650\u76f8\u5173\u5206\u679062Exercise2-2GDP\u5c45\u6c11\u6d88\u8d39\u589e\u957f\u5206\u679062 \u7b80\u5355\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u5206\u679064\u89c6\u9891\u6559\u5b66\uff1a14\u5206\u949f\u5b9e\u9a8c3-1\u7b80\u5355\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u6a21\u578b\u4f30\u8ba164\u5b9e\u9a8c3-2\u56de\u5f52\u65b9\u7a0b\u7684\u89c6\u56fe\u548c\u8fc7\u7a0b71\u5b9e\u9a8c3-3Wald\u7cfb\u6570\u7ea6\u675f\u68c0\u9a8c78\u5b9e\u9a8c3-4\u9057\u6f0f\u53d8\u91cf\u68c0\u9a8c81\u5b9e\u9a8c3-5Chow\u7a33\u5b9a\u6027\u68c0\u9a8c84\u5b9e\u9a8c3-6RamseyRESET\u68c0\u9a8c87\u5b9e\u9a8c3-7\u9012\u5f52OLS\u4f30\u8ba189\u5b9e\u9a8c3-8\u591a\u91cd\u5171\u7ebf\u6027\u4e0e\u9010\u6b65\u56de\u5f5291\u672c\u7ae0\u5c0f\u7ed395\u4e0a\u673a\u7ec3\u4e6096Exercise3-1\u5bf9\u6d88\u8d39\u51fd\u6570\u6a21\u578b\u8fdb\u884c\u56fe\u5f52\u5206\u679096Exercise3-2\u57fa\u5efa\u6295\u8d44\u6a21\u578b\u56de\u5f52\u5206\u679097Exercise3-3\u5bf9\u673a\u7535\u884c\u4e1a\u9500\u552e\u6a21\u578b\u68c0\u9a8c\u662f\u5426\u9057\u6f0f\u53d8\u91cf97Exercise3-4\u5546\u54c1\u552e\u4ef7\u6a21\u578b\u7684\u591a\u91cd\u5171\u7ebf\u6027\u5206\u679098 \u975e\u7ebf\u6027\u6a21\u578b\u7684\u56de\u5f52\u4f30\u8ba1\u65b9\u6cd5100\u89c6\u9891\u6559\u5b66\uff1a18\u5206\u949f\u5b9e\u9a8c4-1White\u5f02\u65b9\u5dee\u68c0\u9a8c\u4e0eWLS\u4f30\u8ba1100\u5b9e\u9a8c4-2White\u5f02\u65b9\u5dee\u4e00\u81f4\u534f\u65b9\u5dee\u4f30\u8ba1106\u5b9e\u9a8c4-3\u5e8f\u5217\u81ea\u76f8\u5173\u548cNewey-West\u4e00\u81f4\u534f\u65b9\u5dee\u4f30\u8ba1108\u5b9e\u9a8c4-4\u4e24\u9636\u6bb5\u6700\u5c0f\u4e8c\u4e58\u4f30\u8ba1\uff08TSLS\uff09115\u5b9e\u9a8c4-5\u975e\u7ebf\u6027\u6700\u5c0f\u4e8c\u4e58\u4f30\u8ba1\uff08NLS\uff09118\u5b9e\u9a8c4-6\u5e7f\u4e49\u77e9\u4f30\u8ba1\uff08GMM\uff09123\u672c\u7ae0\u5c0f\u7ed3126\u4e0a\u673a\u7ec3\u4e60127Exercise4-1\u4eba\u53e3\u6570\u91cf\u4e0e\u533b\u7597\u673a\u6784\u6570\u91cf\u5173\u7cfb\u5206\u6790\u6bd4\u8f83127Exercise4-2\u5730\u533a\u51fa\u53e3\u603b\u503c\u4e0eGWP\u6570\u636e\u6a21\u578b\u5206\u6790128Exercise4-3\u8ba1\u7b97\u5de5\u5382\u8fb9\u9645\u751f\u4ea7\u6210\u672c129 \u79bb\u6563\u53ca\u53d7\u9650\u56e0\u53d8\u91cf\u6a21\u578b130\u89c6\u9891\u6559\u5b66\uff1a14\u5206\u949f\u5b9e\u9a8c5-1\u4e8c\u5143\u9009\u62e9\u6a21\u578b130\u5b9e\u9a8c5-2\u4e8c\u5143\u9009\u62e9\u6a21\u578b\u5206\u6790137\u5b9e\u9a8c5-3\u6392\u5e8f\u9009\u62e9\u6a21\u578b145\u5b9e\u9a8c5-4\u53d7\u9650\u56e0\u53d8\u91cf\u6a21\u578b152\u5b9e\u9a8c5-5\u8ba1\u6570\u6a21\u578b158\u672c\u7ae0\u5c0f\u7ed3162\u4e0a\u673a\u7ec3\u4e60163Exercise5-1\u5206\u6790\u5fc3\u808c\u6897\u585e\u4e0eHDL\u548cFib\u4e4b\u95f4\u7684\u5173\u7cfb163Exercise5-2\u6c11\u610f\u6d4b\u9a8c\u8c03\u67e5\u9009\u6c11\u6001\u5ea6164Exercise5-3\u5206\u6790\u5df2\u5a5a\u5987\u5973\u5de5\u4f5c\u65f6\u95f4\u7684\u5f71\u54cd\u56e0\u7d20165Exercise5-4\u7814\u7a76\u5206\u6790\u8f6e\u8239\u4e8b\u6545\u7684\u5f71\u54cd\u56e0\u7d20166 \u4f20\u7edf\u65f6\u95f4\u5e8f\u5217\u5206\u6790168\u89c6\u9891\u6559\u5b66\uff1a18\u5206\u949f\u5b9e\u9a8c6-1\u5b63\u8282\u8c03\u6574169\u5b9e\u9a8c6-2\u8d8b\u52bf\u5206\u89e3182\u5b9e\u9a8c6-3\u7b80\u5355\u5916\u63a8\u6a21\u578b\u4e0e\u5206\u6790187\u5b9e\u9a8c6-4\u6307\u6570\u5e73\u6ed1\u6280\u672f..1 93\u672c\u7ae0\u5c0f\u7ed3199\u4e0a\u673a\u7ec3\u4e60199Exercise6-1\u5bf9\u516c\u53f8\u9500\u552e\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u65f6\u95f4\u5e8f\u5217\u5206\u6790199Exercise6-2\u80a1\u6307\u6570\u636e\u5e8f\u5217\u5206\u6790200 ARMA\u6a21\u578b\u53ca\u5176\u5e94\u7528202\u89c6\u9891\u6559\u5b66\uff1a16\u5206\u949f\u5b9e\u9a8c7-1\u5e8f\u5217\u81ea\u76f8\u5173\u4e0eAR\u6a21\u578b202\u5b9e\u9a8c7-2\u5e8f\u5217\u5e73\u7a33\u6027\u68c0\u9a8c210\u5b9e\u9a8c7-3ARMA\u6a21\u578b\u53ca\u5206\u6790218\u5b9e\u9a8c7-4ARIMA\u6a21\u578b\u53ca\u5206\u6790227\u672c\u7ae0\u5c0f\u7ed3235\u4e0a\u673a\u7ec3\u4e60236Exercise7-1\u5206\u6790\u9884\u6d4b\u94f6\u884c\u7684\u4e09\u4e2a\u6708\u518d\u8d37\u6b3e\u5229\u7387236Exercise7-2\u7528ARMA\u6a21\u578b\u5206\u6790\u5c45\u6c11\u6d88\u8d39\u4ef7\u683c\u6307\u6570237 \u52a8\u6001\u8ba1\u91cf\u7ecf\u6d4e\u6a21\u578b238\u89c6\u9891\u6559\u5b66\uff1a19\u5206\u949f\u5b9e\u9a8c8-1\u8003\u4f0a\u514b\u5206\u5e03\u6ede\u540e\u6a21\u578b239\u5b9e\u9a8c8-2\u591a\u9879\u5f0f\u5206\u5e03\u6ede\u540e\u6a21\u578b245\u5b9e\u9a8c8-3Granger\u56e0\u679c\u5173\u7cfb\u68c0\u9a8c251\u5b9e\u9a8c8-4\u534f\u6574\u4e0e\u8bef\u5dee\u4fee\u6b63\u6a21\u578b256\u672c\u7ae0\u5c0f\u7ed3261\u4e0a\u673a\u7ec3\u4e60262Exercise8-1\u8d27\u5e01\u9700\u6c42\u6a21\u578b\u4f30\u8ba1262Exercise8-2\u57ce\u9547\u5c45\u6c11\u6d88\u8d39\u51fd\u6570\u6a21\u578b\u4f30\u8ba1263Exercise8-3\u6295\u8d44\u4e0e\u9500\u552e\u53ca\u5229\u7387\u5173\u7cfb\u6a21\u578b\u4f30\u8ba1264Exercise8-4\u5206\u6790\u5b63\u8282\u8c03\u6574\u540e\u7684\u5c45\u6c11\u6d88\u8d39\u6307\u6570265 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\u9762\u677f\u6570\u636e\u6a21\u578b360\u89c6\u9891\u6559\u5b66\uff1a15\u5206\u949f\u5b9e\u9a8c11-1Pool\u5bf9\u8c61\u7684\u5efa\u7acb\u53ca\u5176\u64cd\u4f5c361\u5b9e\u9a8c11-2\u53d8\u622a\u77e9\u6a21\u578b373\u5b9e\u9a8c11-3\u53d8\u7cfb\u6570\u6a21\u578b384\u5b9e\u9a8c11-4\u9762\u677f\u6570\u636e\u7684\u5355\u4f4d\u6839\u68c0\u9a8c396\u672c\u7ae0\u5c0f\u7ed3408\u4e0a\u673a\u7ec3\u4e60409Exercise11-1\u5bf9\u5b9e\u9a8c11-2\u7684\u9762\u677f\u6570\u636e\u6a21\u578b\u91cd\u65b0\u4f30\u8ba1409Exercise11-2\u7814\u7a76\u5206\u6790\u5931\u4e1a\u7387\u548c\u5c0f\u65f6\u5de5\u8d44\u95f4\u7684\u5173\u7cfb409Exercise11-3\u5b9a\u91cf\u7814\u7a76\u5206\u6790\u7ecf\u6d4e\u589e\u957f\u548c\u5c45\u6c11\u6d88\u8d39\u5173\u7cfb411 EViews\u7f16\u7a0b\u57fa\u7840\u53ca\u5e94\u7528413\u89c6\u9891\u6559\u5b66\uff1a6\u5206\u949f12.1 EViews\u547d\u4ee4\u57fa\u784041312.1.1 EViews\u5bf9\u8c61\u8bf4\u660e41312.1.2 \u5bf9\u8c61\u547d\u4ee441512.1.3 \u5bf9\u8c61\u8d4b\u503c\u547d\u4ee441612.2 \u7a0b\u5e8f\u53d8\u91cf41812.2.1 \u63a7\u5236\u53d8\u91cf41912.2.2 \u5b57\u7b26\u4e32\u53d8\u91cf41912.2.3 \u66ff\u6362\u53d8\u91cf42112.2.4 \u7a0b\u5e8f\u53c2\u657042312.3 \u7a0b\u5e8f\u63a7\u523642412.3.1 IF\u8bed\u53e542412.3.2 FOR\u5faa\u73af\u8bed\u53e542512.3.3 While\u5faa\u73af\u8bed\u53e542812.3.4 \u6267\u884c\u9519\u8bef\u5904\u740642912.3.5 \u5176\u4ed6\u63a7\u5236\u5de5\u5177430\u5b9e\u9a8c12-1S\u4f30\u8ba1\u91cf\u65e0\u504f\u6027\u7684\u8499\u7279\u5361\u7f57\u6a21\u62df431\u5b9e\u9a8c12-2\u5bf9\u6570\u6781\u5927\u4f3c\u7136\u4f30\u8ba1439\u5b9e\u9a8c12-3\u8c2c\u8bef\u56de\u5f52\u7684\u8499\u7279\u5361\u7f57\u6a21\u62df446\u672c\u7ae0\u5c0f\u7ed3452\u4e0a\u673a\u7ec3\u4e60452Exercise12-1\u7f16\u5199\u7a0b\u5e8f\u63a8\u5bfc\u51faDF\u548cADF\u68c0\u9a8c\u7684\u4e34\u754c\u503c452Exercise12-2\u7f16\u5199\u7a0b\u5e8f\u5bf9EGARCH\u6a21\u578b\u8fdb\u884c\u4f30\u8ba1453\u2026\u2026
\u300a\u6570\u636e\u5206\u6790\u4e0eEviews\u5e94\u7528\u300b\u662f\u4e00\u672c\u4e66\u7c4d\uff0c\u4f5c\u8005\u662f\u6613\u4e39\u8f89\uff0c\u7531\u4e2d\u56fd\u4eba\u6c11\u5927\u5b66\u51fa\u7248\u793e\u51fa\u7248\u3002
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
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