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第1章 EViews软件使用初步1

1.1 工作文件及建立1

1.2 序列对象的基本操作6

1.3 数据分析的常用操作12

1.4 序列的描述统计分析19

第2章 线性回归分析27

2.1 线性回归概述27

2.2 常规检验28

2.3 建模基本步骤和EViews操作32

2.4 自变量的选择43

2.5 预测46

2.6 含定性自变量的回归模型51

第3章 线性回归问题与非线性回归分析54

3.1 线性回归的常见问题54

3.2 非线性回归分析64

3.3 逐步回归法73

3.4 分位数回归84

附录：例子中所用的EViews小程序96

第4章 传统时间序列分析98

4.1 趋势模型与分析98

4.2 季节模型与分析103

4.3 指数平滑法110

附录：三和值法计算小程序117

第5章 ARMA模型应用119

5.1 ARMA模型概述119

5.2 随机时间序列的特性分析121

5.3 模型的识别与建立129

5.4 模型的预测135

5.5 序列相关与ARMA模型142

第6章 动态时间序列模型基础145

6.1 分布滞后模型145

6.2 单位根检验153

6.3 协整与误差修正模型159

第7章 联立方程模型165

7.1 模型的基本问题165

7.2 模型的估计167

7.3 联立方程模型的模拟186

第8章 向量自回归模型192

8.1 非结构化的向量自回归模型192

8.2 结构化的向量自回归模型208

8.3 向量误差修正模型215

第9章 条件异方差模型224

9.1 自回归条件异方差模型224

9.2 广义自回归条件异方差模型232

9.3 其他类型的条件异方差模型234

9.4 多变量ARCH模型240

第10章 状态空间模型247

10.1 状态空间模型的基本问题247

10.2 状态空间模型估计253

第11章 Panel Data模型266

11.1 模型的基本问题266

11.2 模型的建立与估计269

11.3 模型的检验及其他281

第12章 离散及受限因变量模型297

12.1 二元选择模型297

12.2 排序选择模型308

12.3 受限因变量模型312

12.4 计数模型318

附录 EViews编程基础325

1．EViews命令基础325

2．EViews程序基础327

3．程序控制330

4．矩阵语言简介333

附表 常用统计分布表337

附表Ⅰ 正态分布分位数表337

附表Ⅱ X2分布表338

附表Ⅲ t分布表342

附表Ⅳ F分布表343

附表Ⅴ D.W．检验表350

参考文献353