數據分析與Eviews應用

第1章 EViews軟件使用初步
1.1 工作文件及建立
1.2 序列對象的基本操作
1.3 數據分析的常用操作
1.4 序列的描述統(tǒng)計分析
第2章 線性回歸分析
2.1 線性回歸概述
2.2 常規(guī)檢驗
2.3 建模基本步驟和Eviews操作
2.4 自變量的選擇
2.5 預測
2.6 含定性自變量的回歸模型
第3章 線性回歸問題與非線性回歸分析
3.1 線性回歸的常見問題
3.2 非線性回歸分析
3.3 逐步回歸法
附錄：例子中所用的Eviews小程序
第4章 傳統(tǒng)時間序列分析
4.1 趨勢模型與分析
4.2 季節(jié)模型與分析
4.3 指數平滑法
附錄：三和值法計算小程序
第5章 ARMA模型應用
5.1 ARMA模型概述
5.2 隨機時間序列的特性分析
5.3 模型的識別與建立
5.4 模型的預測
5.5 序列相關與ARMA模型
第6章 動態(tài)時間序列模型基礎
6.1 分布滯后模型
6.2 單位根檢驗
6.3 協(xié)整與誤差修正模型
第7章 聯(lián)立方程模型
7.l 模型的基本問題
7.2 模型的估計
7.3 聯(lián)立方程模型的模擬
第8章 向量自回歸模型
8.1 非結構化的向量白回歸模型
8.2 結構化的向量自回歸模型
8.3 向量誤差修正模型
第9章 條件異方差模型
9.1 自回歸條件異方差模型
9.2 廣義自回歸條件異方差模型
9.3 其他類型的條件異方差模型
9.4 多變量ARCH模型
第10章 狀態(tài)空間模型
10.1 狀態(tài)空間模型的基本問題
10.2 狀態(tài)空間模型估計
第11章 Panel Data模型
11.1 模型的基本問題
11.2 模型的建立與估計
11.3 模型的檢驗及其他
第12章 離散及受限因變量模型
12.1 二元選擇模型
12.2 排序選擇模型
12.3 受限因變量模型
12.4 計數模型
附錄 EViews編程基礎
1.EViews命令基礎
2.EViews程序基礎
3.程序控制
4.矩陣語言簡介
附表 常用統(tǒng)計分布表
附表Ⅰ 正態(tài)分布分位數表
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.檢驗表
參考文獻