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计量经济学软件:Eviews操作简明教程
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  您好,陈老师:  前天买了一本您编的书《EVIEWS操作简明教程》,受益匪浅,原来计量并不可怕,是您这本书给我指引了前进的方向,从中学到很多东西,期待您的新作!  祝工作顺利,身体健康!  ——中大学生:陈宝明
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iframe(src='///ns.html?id=GTM-T947SH', height='0', width='0', style='display: visibility:')计量经济学软件:EViews的使用
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本帖最后由 sdlcudcyang 于
13:34 编辑
计量经济学软件EViews使用指南
不能看的要加一个浏览器。
回个贴,或平个分鼓励一下。。。
载入中......
15:46:04 上传
19:29:10 上传
支持楼主好心人
对论坛有贡献
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总评分:&学术水平 + 1&
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自我顶一下。。。
支持一下!!
赞赏楼主的分享
谢谢楼主分享
好像不能用。打不开~~
涉足经济领域,保持一颗红心~~[img][/img]
好东西,看看~!!!!!!
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打开好像是乱码&&不过还是谢谢楼主
谢谢LZ!!!万分感谢
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计量经济学软件--EViews的使用
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出版时间:
印刷时间:
包装:平装
开本:16开
编辑推荐语
EViews是当前世界上*流行的计量经济学软件之一。EViews拥有数据处理、作图、统计分析、建摸分析、预测和模拟六大功能,并且易学易懂,操作简便。本书主要是介绍EViews(Econometric Views)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 Da—ta模型、向量自回归模型等一些新近发展起来的分析工具。
学会使用:EViews对于从事经济领域的工作人员,特别是经济学、计量经济学、金融计量经济学领域的人员,如教师、博士、硕士研究生、本科生都是不可缺少的。


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、线形规划、项目评估与可行性研究。出版并发表多本*作和学术论文。
关于EViews的基本知识
EViews简介
EViews的计量经济学基本概念
文件的建立和数据的描述
建立一个工作文件
数据绘制成曲线
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服务时间:9:00—21:00图书信息/计量经济学软件:EViews的使用
  作 者: 于俊年 著丛 书 名:出 版 社: ISBN:3 出版时间:版 次:1页 数:243装 帧:平装开 本:16开所属分类: &
& 经济学理论与读物
内容简介/计量经济学软件:EViews的使用
  Eviews是当前世界上最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、、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。
作者简介/计量经济学软件:EViews的使用
  于俊年,1964年毕业于北京科学大学(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、。出版并发表多本著作和学术论文。
  ·查看全部&&
目录/计量经济学软件:EViews的使用
  第一章 关于EViews的基本知识 1
  第一节 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
  第一节 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)escriptive Statistics) 28
  第三章 一元线性回归模型的说明和估计 32
  第一节 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  44
  第五节 EViews中简单回归模型的预测 46
  第四章 最小二乘估计量的性质 48
  第一节 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 最小二乘残差的作图 52
  第五章 简单回归模型的假设检验、区间估计和预测
  第一节 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
  第一节 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(Normally Distributed)检验 77
  第七章  81
  第一节 多元回归模型的最小二乘估计 81
  第二节 简单预测 83
  第三节 方差的估计(estimation of the error variance) 85
  第四节 参数最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
  第一节 多元回归模型的单个系数的假设检验(hypothesis testing)
  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
  第一节 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
  第一节 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(Logistic growth curve) 114
  第十一章 (Heteroskedasticity) 118
  第一节 异方差的检验 118
  第二节 怀特(White)对异方差的修正 123
  第三节 广义最小二乘法() 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
  第一节 残差序列图 136
  第二节 广义差分最JA-乘法(Generalized Least Squares)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(Lagrange Multiplier)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 (Random Regressors)模型 153
  第一节 豪斯曼(Hausman)检验 154
  第二节 消除随机性解释变量影响的方法—— 157
  第十四章 联立方程模型(Simultaneous Equations Models) 159
  第一节 对模型约简式的估计(Estimating 4he Reduced Form) 161
  第二节 两阶段最小二乘法(Two—Stage Least Squares)的应用
  ——对模型中单个方程的估计 162
  第三节 二阶段最小二乘法的应用——对联立方程模型的估计 165
  第十五章 分布滞后模型(Distributed Lag Models) 169
  第一节 有限滞后模型(Finite Lag Models) 169
  第二节 多项式无限分布滞后模型(Polynomial Distributed Lag Models)
  ——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(Time Series Models) 187
  第一节 平稳的时间序列(Stationary’Yime Series)的图形 187
  第二节 拟似回归( Regressions) 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
  第一节 合并数据(Panel Data)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
  第一节 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
  第一节 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
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