计量经济学软件：EViews的使用

　　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

　　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。

　　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。