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本书适合初学者,尤其是对eviews一点都不懂的人。手把手教你用eviews!同时声明,仅用于自身学习,学习完请自行删除。切勿用于商业用途。如果喜欢,请购买正版图书。
目录
第一章 关于Eviews的基本知识
第一节 Eviews简介
第二节 Eviews的计量经济学基本概念
第二章 文件的建立和数据的描述
第一节 建立一个工作文件
第二节 检查数据
第三节 数据绘制成曲线
第四节 描述的统计量
第三章 一元线性回归模型的说明和估计
第一节 根据数据作图
第二节 简单回归的估计
第三节 简单回归的作图
第四节 残差图
第五节 Eviews中简单回归模型的预测
第四章 最小二乘估计量的性质
第一节 模型中参数估计的方差和协方差
第二节 结果存储
第三节 最小二乘残差的作图
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
第二节 模型参数的显著性检验
第三节 Eviews中简单回归模型的预测
第六章 新变量的生成与变量的图形
第一节 利用已有的变量生成新变量
第二节 缩放数据的运算
第三节 变量的图形
第四节 随机项正态分布
第七章 多元回归模型
第一节 多元回归模型的最小二乘估计
第二节 简单预测
第三节 方差的估计
第四节 参数最小二乘估计量的方差与协方差
第五节 区间估计
第八章 多元回归模型的进一步讨论
第一节 多元回归模型的单个系数的假设检验
第二节 衡量拟合优度
第三节 F-检验
第九章 虚拟变量(二元选择模型)
第一节 建立模型
第二节 设立时间趋势变量
第三节 使用“逻辑”执行命令,构造虚拟变量
第四节 模型的估计和检验
第五节 利用部分样本估计模型
第六节 利用Eviews的chow检验
第十章 非线性模型
第一节 二个连续变量之间的相互作用
第二节 简单非线性模型的参数估计
第三节 逻辑增长曲线
第十一章 异方差性
第一节 异方差的检验
第二节 怀特对异方差的修正
第三节 广义最小二乘法(加权最小二乘法)
第四节 戈特菲尔德—奎恩特检验
第十二章 自相关
第一节 残差序列图
第二节 广义差分最小二乘法的运用
第三节 一阶自相关模型的估计
第四节 杜宾—瓦尔特森检验
第五节 拉格朗日乘数自相关检验
第六节 一阶自相关模型的预测
第十三章 随机自变量模型
第一节 豪斯曼检验
第二节 消除随机性解释变量影响的方法—工具变量法
第十四章 联立方程模型
第一节 对模型约简式的估计
第二节 两阶段最小二乘法的应用
第三节 二阶段最小二乘法的应用
第十五章 分布滞后模型
第一节 有限滞后模型
第二节 多项式无限分布滞后模型
第三节 有限滞后模型中滞后期数的判定
第四节 KOYCK模型的应用举例
第十六章 时间序列模型
第一节 平稳的时间序列
第二节 拟似回归
第三节 运用自相关函数检验数据的平稳性
第四节 单位根检验
第五节 协整检验的应用举例
第十七章 合并时间序列数据与截面混合数据
第一节 合并数据模型的基本类型
第二节 合并数据库的建立
第三节 合并数据模型的估计
第十八章 自回归条件异方差模型
第一节 ARCH模型
第二节 ARCH效应检验
第三节 ARCH模型的参数估计
第四节 广义自回归条件异方差模型
第十九章 向量自回归模型
第一节 向量回归模型的概念
第二节 VAR(P)的建立与估计
第三节 预测
参考文献<br>yinjb
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