发布时间： 来源：人大经济论坛

之前上传过的版本不是很清晰，连接如下：http://www.pinggu.org/bbs/b70i465692.html（免费版）
这次可谓是高清版了（五一三天免费，包括36-38楼的PDF格式的也免费，需要的赶紧下）（活动已经结束）
大小：90MB
格式：PDF
形式：压缩包
打开方式：由于文件较大，分两个压缩包，下载完合并解压即可
本人制作这个文档也非常辛苦（花费了近4个小时），收费10个论坛币是正常的

免费版连接：http://www.pinggu.org/bbs/b70i465692.html（免费版）
请某些人不要骂娘了（买不起TX，我五一会免费3天，请届时关注）

一些TX反映解压缩有问题，本人将PDF分割成三部分，分别放在36楼，37楼和38楼，连接如下：
http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=785851&extra=&page=4
第一部分100页，第二部分100页，第三部分44页
基本信息

• 作者：于俊年
• 出版社：对外经济贸易大学出版社
• ISBN：7810786555
• 上架时间：2007-3-2
• 出版日期：2006 年10月
• 开本：16
• 页码：243
• 版次：1-2
• 内容简介
  　　Eviews是当前世界上最流行的计量经济学软件之一。它拥有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测和模拟六大功能，并且易学易懂，操作简便。本书主要介绍Eviews软件的使用。全书共分19章，内容包括基本功能介绍、数据处理、图形和表格、统计量的计算、线性模型、非线性模型、时间序列模型、离散变量模型、同时也涉及到条件异方差模型、Panel Data模型、向量自回归模型等一些新近发展起来的分析工具。
  本书是以EViews3.1为基础编写的，EViews4.0、EViews5.0都是在EViews3.1的基础上发展起来的，所以除了新增加的功能外，本书也可以作为EViews4.0、EViews5.0软件使用的参考书。
  本书将为从事经济领域的工作人员处理数据、分析模型提供一个强有力的工具，对提高计量经济学的教学水平和处理实际问题的能力起到一定的推动作用。
• 作者简介
  于俊年，1964年毕业于北京科学大学（原北京钢铁学院）。现任对外经济贸易大学教授，研究领域包括计量经济学、项目经济分析数量方法、线性规划、项目评估与可行性研究。出版并发表多本著作和学术论文。
  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