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 序列的描述統計分析
第2章 線性回歸分析
2.1 線性回歸概述
2.2 常規檢驗
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 傳統時間序列分析
4.1 趨勢模型與分析
4.2 季節模型與分析
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 動態時間序列模型基礎
6.1 分布滯後模型
6.2 單位根檢驗
6.3 協整與誤差修正模型
第7章 聯立方程模型
7.l 模型的基本問題
7.2 模型的估計
7.3 聯立方程模型的模擬
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 狀態空間模型
10.1 狀態空間模型的基本問題
10.2 狀態空間模型估計
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 常用統計分布表
附表Ⅰ 正態分布分位數表
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

隨著社會經濟的不斷發展、科學技術的不斷進步，統計方法越來越成為人們必不可少的工具和手段。在教學過程中，老師們也越來越感到運用統計方法解決實際問題的重要，不少人在探索如何運用統計軟件介紹和學習統計方法。謝邦昌教授、黃登源教授在多年的教學中，積累了豐富的經驗，他們熱情倡議，將他們的講稿提供出來並編寫成教材，供更多的人學習和使用。這正與我們的初衷不謀而合。2005年開始著手這套系列教材的編寫，經過不斷討論、反復論證，形成了現在的模式。由于有許多研究生的幫忙，又有幾位年輕老師的辛勞，這套書終于問世。

在我們看來，掌握統計方法不僅要理論上弄明白，更重要的在于能夠正確有效地運用這些方法，分析說明實際問題。這套書正是試圖利用實際數據，通過統計軟件的實際操作，將所能夠使用的統計方法加以說明，使讀者不僅能夠了解相應的統計方法，而且能夠通過計算機操作學會運用這些方法處理分析實際數據。希望本套書的出版能夠為讀者提供這樣學習的工具。

由于水平有限，難免有不足之處。懇請讀者朋友們提出寶貴意見。我們也會循著這樣的思路，在教學以及和讀者的交流溝通中不斷積累、不斷提高、不斷完善，奉獻給讀者更多更好的成果。

感謝為這套書的編寫付出汗水的研究生，感謝幾位認真用心的年輕老師，感謝中國人民大學出版社的大力支持。為方便讀者，書中的所有例題數據，都將放在中國人民大學出版社的網站（www.rdjg.com.cn）上，供讀者下載並練習。謝謝讀者，希望能夠加強溝通和聯系，為提高統計方法實際運用的能力和水平共同努力。

易丹輝