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数据分析系列教材：数据分析与Eviews应用

数据分析系列教材：数据分析与Eviews应用
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作者: 编
出版社: 中国人民大学出版社
2008-10
版次: 1
ISBN: 9787300097978
定价: 45.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 399页
字数: 454千字
正文语种: 简体中文
分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>语言文字
1 张插图图片
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  • 　　《数据分析与Eviews应用》介绍的EViews6.0版是QMS公司在2007年3月正式推出的最新版本，它是对EViews5.0的完善和改进。比起5.0版，EViews6.0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。EViews6.0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、PanelData模型、状态空间模型等复杂的计量经济模型。 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
    5.1ARMA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PanelData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Ⅱγ2分布表
    附表Ⅲτ分布表
    附表ⅣF分布表
    附表ⅤD.W.检验表
    参考文献
  • 内容简介:
    　　《数据分析与Eviews应用》介绍的EViews6.0版是QMS公司在2007年3月正式推出的最新版本，它是对EViews5.0的完善和改进。比起5.0版，EViews6.0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。EViews6.0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、PanelData模型、状态空间模型等复杂的计量经济模型。
  • 目录:
    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
    5.1ARMA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PanelData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
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    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Ⅱγ2分布表
    附表Ⅲτ分布表
    附表ⅣF分布表
    附表ⅤD.W.检验表
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