高等学校计算机应用规划教材：Eviews数据统计与分析教程
出版时间:
2010-06
版次:
1
ISBN:
9787302225294
定价:
28.00
装帧:
平装
开本:
大16开
纸张:
胶版纸
页数:
286页
字数:
433千字
正文语种:
简体中文
33人买过
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《Eviews数据统计与分析教程》共15章，主要讲述EViews软件的相关理论和基本操作，内容包括EViews基本功能介绍，数据处理，序列对象的基本操作，图形和统计量分析，一元线性回归模型，多元线性回归模型，含虚拟变量的回归模型，时间序列模型，ARMA模型，ARCH和GARCH模型，离散因变量和受限因变量模型，VAR模型，面板数据模型，状态空间模型和联立方程模型，以及EViews软件编程的应用等。
《Eviews数据统计与分析教程》采用理论结合案例的方法进行详解，结合中国的实际经济数据和国外的经典实例进行分析，并在每章的后面设置了习题，供读者更好地理解和掌握EViews软件。《Eviews数据统计与分析教程》既适合高等院校相关专业的本、专科学生和研究生作为教材使用，也可供从事经济、金融研究的工作者参考。 第1章EViews软件基础
1.1EViews软件简介
1.1.1EViews的产生和发展
1.1.2EViews的特点
1.2EViews软件的安装与启动
1.2.1EViews软件的安装
1.2.2EViews软件的启动
1.3EViews软件的主要功能简介
1.3.1EViews主要窗口简介
1.3.2EViews主要功能
1.4EViews相关的概率与统计基础知识
1.4.1概率分布
1.4.2常见估计
1.4.3假设检验
1.5本章小结
1.6习题
第2章EViews工作界面介绍
2.1工作文件
2.1.1工作文件的建立
2.1.2工作文件窗口简介
2.1.3工作文件的保存
2.1.4工作文件的功能键介绍
2.2基本对象
2.2.1对象的建立与命名
2.2.2对象的视图
2.2.3对象的过程
2.2.4常用对象介绍
2.3本章小结
2.4习题
第3章序列对象的基本操作
3.1序列对象的建立与打开
3.2序列对象窗口简介
3.3数据的处理
3.3.1数据的输入
3.3.2数据的输出
3.3.3季节调整
3.4样本范围的设定
3.5序列组(群)对象介绍
3.5.1序列组(群)对象的作用
3.5.2序列组(群)对象的建立
3.5.3序列组(群)对象的打开与删除
3.6本章小结
3.7习题
第4章图形和统计量分析
4.1图形对象
4.1.1图形(Graph)对象的生成
4.1.2图形的冻结
4.1.3图形的复制
4.2描述性统计量
4.2.1描述性统计量概述
4.2.2描述性统计量检验
4.3相关分析
4.4单位根检验
4.5Granger因果检验
4.6本章小结
4.7习题
第5章基本回归模型的OLS估计
5.1普通最小二乘法(OLS)
5.1.1最小二乘原理
5.1.2方程对象
5.2一元线性回归模型
5.2.1模型设定
5.2.2实际值、拟合值和残差
5.3多元线性回归模型
5.4线性回归模型的基本假定
5.5线性回归模型的检验
5.5.1拟合优度检验
5.5.2显著性检验
5.5.3异方差检验
5.5.4序列相关检验
5.5.5多重共线性
5.6本章小结
5.7习题
第6章单方程模型的其他估计方：
6.1加权最小二乘法(WLS)
6.1.1异方差问题的解决
6.1.2EViews实例操作
6.2广义最小二乘法(GLS)
6.3两阶段最小二乘法(TSLS]
6.3.1方法说明
6.3.2EViews实例操作
6.3.3消除序列相关的两阶段最小二乘法(TSLS)
6.4非线性最小二乘法(NLS)
6.4.1方法说明
6.4.2EViews实例操作
6.5广义矩估计法(GMM)
6.5.1方法说明
6.5.2EViews实例操作
6.6本章小结
6.7习题
第7章含虚拟变量的回归模型
7.1什么是虚拟变量
7.2含虚拟变量的模型
7.2.1仅含一个虚拟解释变量的模型
7.2.2含有虚拟解释变量和定量解释变量的模型
7.3用虚拟变量法进行季节调整
7.4本章小结
7.5习题
第8章时间序列模型
8.1时间序列的趋势分解
8.2时间序列的指数平滑
8.3随机过程
8.4时间序列模型的分类
8.4.1自回归模型AR(p)
8.4.2移动平均模型MA(q)
8.4.3自回归移动平均模型ARMA(p，g)
8.4.4自回归单整移动平均模型
8.5协整和误差修正模型
8.5.1协整
8.5.2误差修正模型
8.6本章小结
8.7习题
第9章条件异方差模型
9.1自回归条件异方差(ARCH)模型
9.1.1ARCH模型
9.1.2ARCH模型的检验
9.1.3ARCH模型的建立
9.2广义自回归条件异方差(GARCH)模型
9.2.1GARCH模型
9.2.2GARCH模型的建立
9.3ARCH模型的其他扩展形式
9.3.1ARCH—M模型
9.3.2TARCH模型
9.3.3EGARCH模型
9.4本章小结
9.5习题
第10章离散因变量和受限因变量模型
10.1二元选择模型
10.1.1二元选择模型的形式
10.1.2二元选择模型的建立
10.1.3二元选择模型的分析
10.2排序选择模型
10.2.1排序选择模型的类型
10.2.2排序选择模型的建立
10.2.3排序选择模型的分析
10.3受限因变量模型
10.3.1审查回归模型
10.3.2审查回归模型的建立
10.3.3截断回归模型
10.4计数模型
10.4.1泊松模型
10.4.2负二项式模型
10.4.3拟极大似然估计
10.4.4计数模型的建立
10.5本章小结
10.6习题
第11章VAR模型和VEC模型
11.1向量自回归(VAR.)模型
11.1.1向量自回归理论
11.1.2结构VAR模型(SVAR)
11.1.3VAR模型的建立
11.1.4VAR模型的检验
11.2脉冲响应函数
11.3方差分解
11.4J01aansen协整检验模型
11.4.1Johansen协整理论
11.4.2Johansen协整检验
11.5向量误差修正(VEC)模型
11.5.1VEC模型理论
11.5.2VEC模型估计
11.6本章小结
11.7习题
第12章面板数据模型
12.1面板数据模型原理
12.2P00l对象的基本操作
12.2.1Pool对象的建立
12.2.2Pool对象数据的输入
12.2.3Pool对象数据的分析
12.3Pool对象模型估计
12.4本章小结
12.5习题
第13章状态空间模型
13.1状态空间模型基本理论
13.2卡尔滤波
13.3状态空间模型的建立
13.4状态空间模型的估计
13.5状态空间模型的视图和过程
13.5.1状态空间模型的视图
13.5.2状态空间模型的过程
13.6本章小结
13.7习题
第14章联立方程模型
14.1联立方程模型概述
14.1.1联立方程模型
14.1.2联立方程模型的基本概念
14.2联立方程模型的识别
14.2.1结构式方程识别条件
14.2.2简化式方程识别条件
14.3联立方程模型的估计方法
14.3.1三阶段最小二乘估计法(3SLS)
14.3.2完全信息极大似然估计法
14.4联立方程系统的建立
14.5联立方程模型的模拟
14.6联立方程模型的求解
14.7本章小结
14.8习题
第15章EViews程序设计
15.1Eviews命令基础
15.1.1工作文件命令
15.1.2对象命令
15.1.3模型基础命令
15.2程序变量
15.2.1控制变量
15.2.2字符串变量
15.2.3置换变量
15.2.4程序中的形式参数
15.3EViews控制程序语句
15.3.1Ⅲ条件语句
15.3.2FOR循环语句
15.3.3WHILE循环语句
15.4子程序
15.5本章小结
15.6习题
参考文南
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内容简介:
《Eviews数据统计与分析教程》共15章，主要讲述EViews软件的相关理论和基本操作，内容包括EViews基本功能介绍，数据处理，序列对象的基本操作，图形和统计量分析，一元线性回归模型，多元线性回归模型，含虚拟变量的回归模型，时间序列模型，ARMA模型，ARCH和GARCH模型，离散因变量和受限因变量模型，VAR模型，面板数据模型，状态空间模型和联立方程模型，以及EViews软件编程的应用等。
《Eviews数据统计与分析教程》采用理论结合案例的方法进行详解，结合中国的实际经济数据和国外的经典实例进行分析，并在每章的后面设置了习题，供读者更好地理解和掌握EViews软件。《Eviews数据统计与分析教程》既适合高等院校相关专业的本、专科学生和研究生作为教材使用，也可供从事经济、金融研究的工作者参考。
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目录:
第1章EViews软件基础
1.1EViews软件简介
1.1.1EViews的产生和发展
1.1.2EViews的特点
1.2EViews软件的安装与启动
1.2.1EViews软件的安装
1.2.2EViews软件的启动
1.3EViews软件的主要功能简介
1.3.1EViews主要窗口简介
1.3.2EViews主要功能
1.4EViews相关的概率与统计基础知识
1.4.1概率分布
1.4.2常见估计
1.4.3假设检验
1.5本章小结
1.6习题
第2章EViews工作界面介绍
2.1工作文件
2.1.1工作文件的建立
2.1.2工作文件窗口简介
2.1.3工作文件的保存
2.1.4工作文件的功能键介绍
2.2基本对象
2.2.1对象的建立与命名
2.2.2对象的视图
2.2.3对象的过程
2.2.4常用对象介绍
2.3本章小结
2.4习题
第3章序列对象的基本操作
3.1序列对象的建立与打开
3.2序列对象窗口简介
3.3数据的处理
3.3.1数据的输入
3.3.2数据的输出
3.3.3季节调整
3.4样本范围的设定
3.5序列组(群)对象介绍
3.5.1序列组(群)对象的作用
3.5.2序列组(群)对象的建立
3.5.3序列组(群)对象的打开与删除
3.6本章小结
3.7习题
第4章图形和统计量分析
4.1图形对象
4.1.1图形(Graph)对象的生成
4.1.2图形的冻结
4.1.3图形的复制
4.2描述性统计量
4.2.1描述性统计量概述
4.2.2描述性统计量检验
4.3相关分析
4.4单位根检验
4.5Granger因果检验
4.6本章小结
4.7习题
第5章基本回归模型的OLS估计
5.1普通最小二乘法(OLS)
5.1.1最小二乘原理
5.1.2方程对象
5.2一元线性回归模型
5.2.1模型设定
5.2.2实际值、拟合值和残差
5.3多元线性回归模型
5.4线性回归模型的基本假定
5.5线性回归模型的检验
5.5.1拟合优度检验
5.5.2显著性检验
5.5.3异方差检验
5.5.4序列相关检验
5.5.5多重共线性
5.6本章小结
5.7习题
第6章单方程模型的其他估计方：
6.1加权最小二乘法(WLS)
6.1.1异方差问题的解决
6.1.2EViews实例操作
6.2广义最小二乘法(GLS)
6.3两阶段最小二乘法(TSLS]
6.3.1方法说明
6.3.2EViews实例操作
6.3.3消除序列相关的两阶段最小二乘法(TSLS)
6.4非线性最小二乘法(NLS)
6.4.1方法说明
6.4.2EViews实例操作
6.5广义矩估计法(GMM)
6.5.1方法说明
6.5.2EViews实例操作
6.6本章小结
6.7习题
第7章含虚拟变量的回归模型
7.1什么是虚拟变量
7.2含虚拟变量的模型
7.2.1仅含一个虚拟解释变量的模型
7.2.2含有虚拟解释变量和定量解释变量的模型
7.3用虚拟变量法进行季节调整
7.4本章小结
7.5习题
第8章时间序列模型
8.1时间序列的趋势分解
8.2时间序列的指数平滑
8.3随机过程
8.4时间序列模型的分类
8.4.1自回归模型AR(p)
8.4.2移动平均模型MA(q)
8.4.3自回归移动平均模型ARMA(p，g)
8.4.4自回归单整移动平均模型
8.5协整和误差修正模型
8.5.1协整
8.5.2误差修正模型
8.6本章小结
8.7习题
第9章条件异方差模型
9.1自回归条件异方差(ARCH)模型
9.1.1ARCH模型
9.1.2ARCH模型的检验
9.1.3ARCH模型的建立
9.2广义自回归条件异方差(GARCH)模型
9.2.1GARCH模型
9.2.2GARCH模型的建立
9.3ARCH模型的其他扩展形式
9.3.1ARCH—M模型
9.3.2TARCH模型
9.3.3EGARCH模型
9.4本章小结
9.5习题
第10章离散因变量和受限因变量模型
10.1二元选择模型
10.1.1二元选择模型的形式
10.1.2二元选择模型的建立
10.1.3二元选择模型的分析
10.2排序选择模型
10.2.1排序选择模型的类型
10.2.2排序选择模型的建立
10.2.3排序选择模型的分析
10.3受限因变量模型
10.3.1审查回归模型
10.3.2审查回归模型的建立
10.3.3截断回归模型
10.4计数模型
10.4.1泊松模型
10.4.2负二项式模型
10.4.3拟极大似然估计
10.4.4计数模型的建立
10.5本章小结
10.6习题
第11章VAR模型和VEC模型
11.1向量自回归(VAR.)模型
11.1.1向量自回归理论
11.1.2结构VAR模型(SVAR)
11.1.3VAR模型的建立
11.1.4VAR模型的检验
11.2脉冲响应函数
11.3方差分解
11.4J01aansen协整检验模型
11.4.1Johansen协整理论
11.4.2Johansen协整检验
11.5向量误差修正(VEC)模型
11.5.1VEC模型理论
11.5.2VEC模型估计
11.6本章小结
11.7习题
第12章面板数据模型
12.1面板数据模型原理
12.2P00l对象的基本操作
12.2.1Pool对象的建立
12.2.2Pool对象数据的输入
12.2.3Pool对象数据的分析
12.3Pool对象模型估计
12.4本章小结
12.5习题
第13章状态空间模型
13.1状态空间模型基本理论
13.2卡尔滤波
13.3状态空间模型的建立
13.4状态空间模型的估计
13.5状态空间模型的视图和过程
13.5.1状态空间模型的视图
13.5.2状态空间模型的过程
13.6本章小结
13.7习题
第14章联立方程模型
14.1联立方程模型概述
14.1.1联立方程模型
14.1.2联立方程模型的基本概念
14.2联立方程模型的识别
14.2.1结构式方程识别条件
14.2.2简化式方程识别条件
14.3联立方程模型的估计方法
14.3.1三阶段最小二乘估计法(3SLS)
14.3.2完全信息极大似然估计法
14.4联立方程系统的建立
14.5联立方程模型的模拟
14.6联立方程模型的求解
14.7本章小结
14.8习题
第15章EViews程序设计
15.1Eviews命令基础
15.1.1工作文件命令
15.1.2对象命令
15.1.3模型基础命令
15.2程序变量
15.2.1控制变量
15.2.2字符串变量
15.2.3置换变量
15.2.4程序中的形式参数
15.3EViews控制程序语句
15.3.1Ⅲ条件语句
15.3.2FOR循环语句
15.3.3WHILE循环语句
15.4子程序
15.5本章小结
15.6习题
参考文南
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