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 残差图 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 多元回归模型 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 异方差性(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(加权最小二乘法) 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——工具变量法 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(Spurious 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
· · · · · · (收起)