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商品簡介
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商品簡介
EViews（Econometrics Views），是美國QMS公司開發的一款運行於Windows環境下的經濟計量分析統計軟體，是進行資料分析、回歸分析和預測的實用工具，其廣泛應用于經濟學、金融保險、社會科學、自然科學等眾多領域。作為目前最流行的計量經濟工具軟體之一，EViews以功能強大、操作簡便且具有視覺化的操作風格而著稱。EViews擁有強大的命令功能和批次處理語言功能，程式語言簡單易懂。 本書以EViews 9.0為依據，以案例為基礎，突出計量分析、實例分析和EViews操作的有機結合。在每一章前簡明扼要地闡述計量統計方法的基本原理，介紹EViews中常用統計方法的操作步驟，並結合實例演示EViews的操作與輸出結果解讀，使讀者對計量統計方法的應用與軟體的操作有一個全面的瞭解。 本書共分20章，按照資料處理、繪圖操作、基本統計分析、回歸與建模分析、預測和程式設計操作順序編寫。內容豐富、結構清晰、語言簡練、圖文並茂，系統介紹了EViews的各種統計分析方法。
作者簡介
馬慧慧（1982-），女，河南新鄉人，畢業于河南師範大學，獲經濟法碩士學位，現為河南科技學院高職學院教師，研究方向經濟學，經濟法方向。參與編寫教材3部，先後在《安徽農業科學》《信陽農業高等專科學校學報》《現代經濟資訊》等期刊發表學術論文近10篇。
名人/編輯推薦
本書以EViews 9.0為依據，以案例為基礎，突出計量分析、實例分析和EViews操作的有機結合。內容豐富、結構清晰、語言簡練、圖文並茂，系統介紹了EViews的各種統計分析方法。
序
為什麼學習EViews
EViews全稱Econometrics Views，是美國QMS公司推出的基於Windows平臺的專門從事資料分析、回歸分析和預測的電腦軟體，EViews是當今世界上最優秀的計量經濟工具軟體之一，具有操作簡便、介面友好、功能強大等特點，在科學資料分析與評價、金融分析、經濟預測、銷售預測和成本分析等領域具有廣泛的應用。
EViews使用圖形互動式使用者介面，介面友好且操作簡單，可以通過功能表操作和程式設計兩種方式進行分析。EViews提供了與多種應用軟體的介面，使用者可以方便地把Excel、ASCII/Text、SAS、Stata、SPSS、RATS、Html、Access等格式的資料導入EViews。
EViews擁有統計分析、線性回歸分析、非線性單方程模型、聯立方程模型、動態回歸模型、分佈滯後模型、VAR模型、ARCH\GARCH模型、離散選擇模型、時間序列模型、程式設計與類比等分析模組，使用者通過EViews既可以進行基本的統計和回歸分析，也可以完成複雜的計量經濟建模。
本書簡介和主要內容
本書以EViews 9.0為依據，以案例為基礎，突出計量分析方法、實例分析和EViews操作的有機結合。每一章前，先簡明扼要地闡述計量統計方法的基本原理，然後介紹EViews中常用統計方法的操作步驟，並且結合實例演示EViews的操作並對輸出結果進行解讀，使讀者對計量統計方法的應用與軟體的操作有一個全面的瞭解。書書全面系統地介紹EViews的計量分析功能，全書共分20章，各部分的主要內容如下：
第一部分，EViews入門。本部分包括第一章至第四章，主要介紹EViews中的一些基本概念、資料檔案的基本操作、資料處理、繪圖等功能。
第二部分，EViews回歸與建模分析。本部分包括第五章到第十三章，主要介紹基本線性回歸模型的OLS估計、模型的診斷和修正、幾類特殊模型的估計、基本時間序列模型的估計、ARIMA模型的估計、單位根檢驗與協整、VAR與VEC的估計及解釋、ARCH與GARCH模型的估計、Panel data模型與混合橫截面模型的估計、聯立方程模型的估計等內容，該部分涵蓋了一般統計分析、回歸分析、時間序列分析、面板模型估計、聯立方程模型等主要計量統計方法。
第三部分，EViews預測與程式設計。本部分包括第十四章和第十五章，主要介紹EViews預測與程式設計功能，該部分內容使用者可以根據需要進行選擇學習。
第四部分，EViews綜合案例操作。本部分包括第十六章至第二十章，該部分通過幾個行業性的統計分析案例，給讀者介紹Eviews各種統計分析技術在實際中的應用。
本書實例典型，內容豐富，有很強的針對性。各章不僅詳細介紹了實例的具體操作步驟，而且還配有一定數量的練習題供讀者學習使用。讀者只需按照書中介紹的步驟一步步地實際操作，就能完全掌握本書的內容。
本書有哪些特點
1. 清晰的概念講解，實用的操作設置
在介紹每一種統計方法的應用之前，本書會先將相應計量方法的相關統計知識和注意事項等進行講解，使得用戶在學習EViews的操作之前可以對相關的計量統計知識進行簡要的學習，做到“知其然也知其所以然”。對於每一個操作，作者會將所有的參數設置和按鈕、對話方塊的功能進行全面設置，使得讀者可以舉一反三，全面掌握統計分析的操作方法。
2. 豐富的案例分析和上機練習
在本書中，每一種統計分析方法都會配以案例講解，案例具有很強的針對性，對案例的具體操作步驟和結果都進行了詳細的介紹。每章後都配有相應的上機題供讀者學習使用，可以作為對前面知識講解的深入和補充。通過上機題可以對本章學習的掌握程度進行檢驗，使用者按照視頻中的步驟進行操作，很快就能掌握本書的相關知識。
本書適合哪些讀者
本書既可作為高校經濟學、金融學、管理學和統計學等專業學習EViews軟體的教材，也可作為相關研究人員和從業人員的參考用書，還可作為相關培訓機構的參考教材。
本書由馬慧慧、郭慶然、丁翠翠、吳磊、杜小偉、蘇明、馬曉鑫、趙浩宇、莊君、蔣敏傑、李麗麗、魯嘯、劉娟、李嫣怡、丁維岱、許小榮編寫。本書的編寫過程中吸收了前人的研究成果，在此一併表示感謝。
由於作者水準有限，書中的缺點甚至錯誤在所難免，懇請廣大讀者批評指正。
編著者
2016年1月
EViews全稱Econometrics Views，是美國QMS公司推出的基於Windows平臺的專門從事資料分析、回歸分析和預測的電腦軟體，EViews是當今世界上最優秀的計量經濟工具軟體之一，具有操作簡便、介面友好、功能強大等特點，在科學資料分析與評價、金融分析、經濟預測、銷售預測和成本分析等領域具有廣泛的應用。
EViews使用圖形互動式使用者介面，介面友好且操作簡單，可以通過功能表操作和程式設計兩種方式進行分析。EViews提供了與多種應用軟體的介面，使用者可以方便地把Excel、ASCII/Text、SAS、Stata、SPSS、RATS、Html、Access等格式的資料導入EViews。
EViews擁有統計分析、線性回歸分析、非線性單方程模型、聯立方程模型、動態回歸模型、分佈滯後模型、VAR模型、ARCH\GARCH模型、離散選擇模型、時間序列模型、程式設計與類比等分析模組，使用者通過EViews既可以進行基本的統計和回歸分析，也可以完成複雜的計量經濟建模。
本書簡介和主要內容
本書以EViews 9.0為依據，以案例為基礎，突出計量分析方法、實例分析和EViews操作的有機結合。每一章前，先簡明扼要地闡述計量統計方法的基本原理，然後介紹EViews中常用統計方法的操作步驟，並且結合實例演示EViews的操作並對輸出結果進行解讀，使讀者對計量統計方法的應用與軟體的操作有一個全面的瞭解。書書全面系統地介紹EViews的計量分析功能，全書共分20章，各部分的主要內容如下：
第一部分，EViews入門。本部分包括第一章至第四章，主要介紹EViews中的一些基本概念、資料檔案的基本操作、資料處理、繪圖等功能。
第二部分，EViews回歸與建模分析。本部分包括第五章到第十三章，主要介紹基本線性回歸模型的OLS估計、模型的診斷和修正、幾類特殊模型的估計、基本時間序列模型的估計、ARIMA模型的估計、單位根檢驗與協整、VAR與VEC的估計及解釋、ARCH與GARCH模型的估計、Panel data模型與混合橫截面模型的估計、聯立方程模型的估計等內容，該部分涵蓋了一般統計分析、回歸分析、時間序列分析、面板模型估計、聯立方程模型等主要計量統計方法。
第三部分，EViews預測與程式設計。本部分包括第十四章和第十五章，主要介紹EViews預測與程式設計功能，該部分內容使用者可以根據需要進行選擇學習。
第四部分，EViews綜合案例操作。本部分包括第十六章至第二十章，該部分通過幾個行業性的統計分析案例，給讀者介紹Eviews各種統計分析技術在實際中的應用。
本書實例典型，內容豐富，有很強的針對性。各章不僅詳細介紹了實例的具體操作步驟，而且還配有一定數量的練習題供讀者學習使用。讀者只需按照書中介紹的步驟一步步地實際操作，就能完全掌握本書的內容。
本書有哪些特點
1. 清晰的概念講解，實用的操作設置
在介紹每一種統計方法的應用之前，本書會先將相應計量方法的相關統計知識和注意事項等進行講解，使得用戶在學習EViews的操作之前可以對相關的計量統計知識進行簡要的學習，做到“知其然也知其所以然”。對於每一個操作，作者會將所有的參數設置和按鈕、對話方塊的功能進行全面設置，使得讀者可以舉一反三，全面掌握統計分析的操作方法。
2. 豐富的案例分析和上機練習
在本書中，每一種統計分析方法都會配以案例講解，案例具有很強的針對性，對案例的具體操作步驟和結果都進行了詳細的介紹。每章後都配有相應的上機題供讀者學習使用，可以作為對前面知識講解的深入和補充。通過上機題可以對本章學習的掌握程度進行檢驗，使用者按照視頻中的步驟進行操作，很快就能掌握本書的相關知識。
本書適合哪些讀者
本書既可作為高校經濟學、金融學、管理學和統計學等專業學習EViews軟體的教材，也可作為相關研究人員和從業人員的參考用書，還可作為相關培訓機構的參考教材。
本書由馬慧慧、郭慶然、丁翠翠、吳磊、杜小偉、蘇明、馬曉鑫、趙浩宇、莊君、蔣敏傑、李麗麗、魯嘯、劉娟、李嫣怡、丁維岱、許小榮編寫。本書的編寫過程中吸收了前人的研究成果，在此一併表示感謝。
由於作者水準有限，書中的缺點甚至錯誤在所難免，懇請廣大讀者批評指正。
編著者
2016年1月
目次
目 錄
第1章 EViews簡介 1
1.1 EViews 9.0簡介 1
1.1.1 EViews 9.0的新增功能 1
1.1.2 EViews 9.0對運行環境的要求 2
1.2 EViews的啟動與退出 2
1.3 EViews的主視窗 2
1.4 工作文件的建立與工作檔視窗 3
1.4.1 工作文件的建立 3
1.4.2 工作檔視窗簡介 5
1.5 物件的建立和物件視窗 6
1.5.1 物件的建立 6
1.5.2 物件視窗簡介 7
第2章 EViews與資料處理 9
2.1 工作檔的保存 9
2.2 資料的導入 10
2.3 新序列的公式生成 13
2.4 資料的季節調整 15
上機題 23
第3章 EViews與繪圖 27
3.1 基於Graph的繪圖功能 27
3.1.1 由EViews主功能表進行繪圖操作 27
3.1.2 由序列或組介面進行繪圖操作 30
3.2 圖形的改變、凍結、移動與列印 31
3.2.1 圖形的改變 31
3.2.2 圖形的凍結及其他操作 31
3.2.3 圖形的移動 34
3.2.4 圖形的列印 34
上機題 35
第4章 EViews與統計分析 38
4.1 單序列統計量的計算及檢驗 38
4.1.1 單序列的描述性統計量 39
4.1.2 單序列描述統計量的檢驗 42
4.1.3 單序列單因素統計表 45
4.1.4 單時間序列的統計檢驗 46
4.2 序列組統計量的計算及檢驗 49
4.2.1 序列組的基本統計分析 50
4.2.2 時間序列組基本統計分析 52
上機題 54
第5章 基本線性回歸模型的OLS估計 58
5.1 線性回歸模型的OLS估計 58
5.1.1 背景知識 58
5.1.2 線性回歸模型OLS估計的EViews操作 60
5.1.3 線性回歸模型OLS估計的案例操作 63
5.2 標準回歸結果的解釋及殘差檢驗 68
5.2.1 背景知識 68
5.2.2 Equation方程物件的EViews操作 69
5.2.3 線性回歸模型OLS估計結果的案例解釋與操作 76
5.3 含虛擬變數的線性回歸模型的OLS估計 79
5.3.1 背景知識 79
5.3.2 虛擬變數設定的EViews操作 81
5.3.3 含虛擬變數線性回歸模型OLS估計的案例操作 81
上機題 84
第6章 模型的診斷和修正 86
6.1 異方差與加權最小二乘法 86
6.1.1 背景知識 86
6.1.2 異方差檢驗及修正的EViews操作 88
6.1.3 異方差檢驗及修正的案例操作 90
6.2 內生變數問題與二階段最小二乘法（TSLS） 94
6.2.1 背景知識 94
6.2.2 解決內生性問題的EViews操作——廣義最小二乘法的EViews操作 95
6.3 自相關問題及廣義最小二乘法（GLS） 97
6.3.1 背景知識 97
6.3.2 自相關檢驗及修正的EViews操作 98
6.4 Chow穩定性檢驗 101
6.4.1 背景知識 101
6.4.2 Chow穩定性檢驗的EViews操作 102
上機題 104
第7章 幾類特殊模型的估計 106
7.1 二元選擇模型 106
7.1.1 背景知識 106
7.1.2 二元選擇模型估計的EViews操作 107
7.1.3 二元選擇模型估計的案例操作 109
7.2 受限因變數模型 113
7.2.1 背景知識 113
7.2.2 受限因變數模型估計的EViews操作 114
7.2.3 受限因變數模型估計的案例操作 116
上機題 120
第8章 基本時間序列模型的估計 122
8.1 指數平滑法 122
8.1.1 背景知識 122
8.1.2 指數平滑法的EViews操作 125
8.1.3 指數平滑的案例操作 126
8.2 趨勢分解的濾波方法 131
8.2.1 背景知識 131
8.2.2 H-P濾波的EViews案例操作 135
8.2.3 BP濾波的EViews案例操作 137
上機題 139
第9章 單位根檢驗與ARIMA模型的估計 142
9.1 序列平穩性檢驗 142
9.1.1 背景知識 142
9.1.2 序列平穩性的EViews操作 144
9.2 ARIMA模型的估計 148
9.2.1 背景知識 148
9.2.2 ARIMA(p,d,q)模型估計的EViews操作 149
上機題 156
第10章 VAR與VEC的估計及解釋 159
10.1 VAR模型的估計 159
10.1.1 背景知識 159
10.1.2 EViews操作技術講解 160
10.1.3 VAR模型估計的案例操作 161
10.2 Granger因果分析、IRF與方差分解 164
10.2.1 背景知識 165
10.2.2 EViews操作技術講解 165
10.3 Johansen協整核對總和VEC模型的估計 171
10.3.1 背景知識 172
10.3.2 EViews操作技術講解 173
10.3.3 Johansen協整檢驗與VEC模型估計的案例操作 176
上機題 182
第11章 ARCH效應與GARCH模型的估計 185
11.1 ARCH效應的檢驗 185
11.1.1 背景知識 185
11.1.2 ARCH效應檢驗的EViews操作 186
11.2 GARCH模型的估計 192
11.2.1 背景知識 192
11.2.2 GARCH模型估計的EViews操作 193
11.2.3 案例操作 197
11.3 非對稱GARCH模型的估計 200
11.3.1 背景知識 200
11.3.2 非對稱GARCH模型估計的EViews操作 201
上機題 206
第12章 面板資料模型與混合橫截面模型的估計 211
12.1 面板資料的組織 211
12.1.1 背景知識 211
12.1.2 面板資料組織的EViews操作 211
12.2 面板資料模型的估計 214
12.2.1 背景知識 214
12.2.2 變截距模型估計的EViews操作 216
12.2.3 變係數模型估計的EViews操作 220
12.3 混合橫截面模型 222
12.3.1 背景知識 222
12.3.2 混合橫截面模型估計的EViews操作 222
12.4 面板資料的單位根檢驗 225
12.4.1 背景知識 225
12.4.2 面板資料單位根檢驗的EViews操作 227
上機題 229
第13章 聯立方程模型的估計 231
13.1 背景知識 231
13.1.1 聯立方程模型中變數的分類 231
13.1.2 聯立方程模型中方程的分類 232
13.1.3 聯立方程模型的分類 232
13.1.4 聯立方程模型的識別 233
13.1.5 聯立方程模型的識別條件 234
13.1.6 聯立方程模型的估計 235
13.2 聯立方程模型估計的EViews操作 236
13.3 聯立方程模型估計的案例操作 238
本章習題 241
第14章 模型預測專題 243
14.1 背景知識 243
14.2 技術操作 244
14.3 案例分析 246
上機題 250
第15章 EViews程式設計 253
15.1 EViews命令基礎 253
15.1.1 工作文件的基本操作 253
15.1.2 工作物件的基本操作 256
15.1.3 資料的導入與匯出 259
15.2 單方程模型命令 260
15.2.1 模型的設定 260
15.2.2 模型的估計方法 262
15.2.3 方程的設定檢驗 263
15.3 時間序列模型命令 264
15.3.1 時間序列的濾波方法 264
15.3.2 時間序列的季節調整方法 266
15.3.3 變數的單位根檢驗 267
15.3.4 非平穩變數的協整檢驗 267
15.3.5 格蘭傑因果關係檢驗 268
15.4 聯立方程模型命令 268
15.4.1 系統的建立與設定 268
15.4.2 系統的估計 269
15.4.3 系統估計結果中統計量和序列的提取 270
15.4.4 系統特徵的結果顯示 270
本章習題 271
第16章 綜合案例：行業視角下的企業資本結構影響因素分析 272
16.1 研究背景和研究目的 272
16.2 研究設計 272
16.2.1 研究假說的提出 272
16.2.2 變數選取 273
16.3 研究方法 274
16.4 資料描述 274
16.5 EViews操作 276
16.5.1 POOL物件的建立 276
16.5.2 模型設定形式檢驗 278
16.5.3 固定效應模型估計 280
16.6 模型結果解讀和研究結論 281
上機題 281
第17章 綜合案例：中央銀行貨幣供給變動規律及預測的研究 286
17.1 研究背景和研究目的 286
17.2 研究設計 287
17.3 資料描述 287
17.4 模型創建和估計的EViews操作 288
17.4.1 工作物件的創建 288
17.4.2 廣義貨幣供應量M2的特徵描述 289
17.4.3 ARIMA模型的建立和識別 291
17.4.4 ARIMA模型估計 292
17.5 模型的預測 295
上機題 296
第18章 綜合案例：我國銀行信貸與房地產價格之間的動態關係 299
18.1
第1章 EViews簡介 1
1.1 EViews 9.0簡介 1
1.1.1 EViews 9.0的新增功能 1
1.1.2 EViews 9.0對運行環境的要求 2
1.2 EViews的啟動與退出 2
1.3 EViews的主視窗 2
1.4 工作文件的建立與工作檔視窗 3
1.4.1 工作文件的建立 3
1.4.2 工作檔視窗簡介 5
1.5 物件的建立和物件視窗 6
1.5.1 物件的建立 6
1.5.2 物件視窗簡介 7
第2章 EViews與資料處理 9
2.1 工作檔的保存 9
2.2 資料的導入 10
2.3 新序列的公式生成 13
2.4 資料的季節調整 15
上機題 23
第3章 EViews與繪圖 27
3.1 基於Graph的繪圖功能 27
3.1.1 由EViews主功能表進行繪圖操作 27
3.1.2 由序列或組介面進行繪圖操作 30
3.2 圖形的改變、凍結、移動與列印 31
3.2.1 圖形的改變 31
3.2.2 圖形的凍結及其他操作 31
3.2.3 圖形的移動 34
3.2.4 圖形的列印 34
上機題 35
第4章 EViews與統計分析 38
4.1 單序列統計量的計算及檢驗 38
4.1.1 單序列的描述性統計量 39
4.1.2 單序列描述統計量的檢驗 42
4.1.3 單序列單因素統計表 45
4.1.4 單時間序列的統計檢驗 46
4.2 序列組統計量的計算及檢驗 49
4.2.1 序列組的基本統計分析 50
4.2.2 時間序列組基本統計分析 52
上機題 54
第5章 基本線性回歸模型的OLS估計 58
5.1 線性回歸模型的OLS估計 58
5.1.1 背景知識 58
5.1.2 線性回歸模型OLS估計的EViews操作 60
5.1.3 線性回歸模型OLS估計的案例操作 63
5.2 標準回歸結果的解釋及殘差檢驗 68
5.2.1 背景知識 68
5.2.2 Equation方程物件的EViews操作 69
5.2.3 線性回歸模型OLS估計結果的案例解釋與操作 76
5.3 含虛擬變數的線性回歸模型的OLS估計 79
5.3.1 背景知識 79
5.3.2 虛擬變數設定的EViews操作 81
5.3.3 含虛擬變數線性回歸模型OLS估計的案例操作 81
上機題 84
第6章 模型的診斷和修正 86
6.1 異方差與加權最小二乘法 86
6.1.1 背景知識 86
6.1.2 異方差檢驗及修正的EViews操作 88
6.1.3 異方差檢驗及修正的案例操作 90
6.2 內生變數問題與二階段最小二乘法（TSLS） 94
6.2.1 背景知識 94
6.2.2 解決內生性問題的EViews操作——廣義最小二乘法的EViews操作 95
6.3 自相關問題及廣義最小二乘法（GLS） 97
6.3.1 背景知識 97
6.3.2 自相關檢驗及修正的EViews操作 98
6.4 Chow穩定性檢驗 101
6.4.1 背景知識 101
6.4.2 Chow穩定性檢驗的EViews操作 102
上機題 104
第7章 幾類特殊模型的估計 106
7.1 二元選擇模型 106
7.1.1 背景知識 106
7.1.2 二元選擇模型估計的EViews操作 107
7.1.3 二元選擇模型估計的案例操作 109
7.2 受限因變數模型 113
7.2.1 背景知識 113
7.2.2 受限因變數模型估計的EViews操作 114
7.2.3 受限因變數模型估計的案例操作 116
上機題 120
第8章 基本時間序列模型的估計 122
8.1 指數平滑法 122
8.1.1 背景知識 122
8.1.2 指數平滑法的EViews操作 125
8.1.3 指數平滑的案例操作 126
8.2 趨勢分解的濾波方法 131
8.2.1 背景知識 131
8.2.2 H-P濾波的EViews案例操作 135
8.2.3 BP濾波的EViews案例操作 137
上機題 139
第9章 單位根檢驗與ARIMA模型的估計 142
9.1 序列平穩性檢驗 142
9.1.1 背景知識 142
9.1.2 序列平穩性的EViews操作 144
9.2 ARIMA模型的估計 148
9.2.1 背景知識 148
9.2.2 ARIMA(p,d,q)模型估計的EViews操作 149
上機題 156
第10章 VAR與VEC的估計及解釋 159
10.1 VAR模型的估計 159
10.1.1 背景知識 159
10.1.2 EViews操作技術講解 160
10.1.3 VAR模型估計的案例操作 161
10.2 Granger因果分析、IRF與方差分解 164
10.2.1 背景知識 165
10.2.2 EViews操作技術講解 165
10.3 Johansen協整核對總和VEC模型的估計 171
10.3.1 背景知識 172
10.3.2 EViews操作技術講解 173
10.3.3 Johansen協整檢驗與VEC模型估計的案例操作 176
上機題 182
第11章 ARCH效應與GARCH模型的估計 185
11.1 ARCH效應的檢驗 185
11.1.1 背景知識 185
11.1.2 ARCH效應檢驗的EViews操作 186
11.2 GARCH模型的估計 192
11.2.1 背景知識 192
11.2.2 GARCH模型估計的EViews操作 193
11.2.3 案例操作 197
11.3 非對稱GARCH模型的估計 200
11.3.1 背景知識 200
11.3.2 非對稱GARCH模型估計的EViews操作 201
上機題 206
第12章 面板資料模型與混合橫截面模型的估計 211
12.1 面板資料的組織 211
12.1.1 背景知識 211
12.1.2 面板資料組織的EViews操作 211
12.2 面板資料模型的估計 214
12.2.1 背景知識 214
12.2.2 變截距模型估計的EViews操作 216
12.2.3 變係數模型估計的EViews操作 220
12.3 混合橫截面模型 222
12.3.1 背景知識 222
12.3.2 混合橫截面模型估計的EViews操作 222
12.4 面板資料的單位根檢驗 225
12.4.1 背景知識 225
12.4.2 面板資料單位根檢驗的EViews操作 227
上機題 229
第13章 聯立方程模型的估計 231
13.1 背景知識 231
13.1.1 聯立方程模型中變數的分類 231
13.1.2 聯立方程模型中方程的分類 232
13.1.3 聯立方程模型的分類 232
13.1.4 聯立方程模型的識別 233
13.1.5 聯立方程模型的識別條件 234
13.1.6 聯立方程模型的估計 235
13.2 聯立方程模型估計的EViews操作 236
13.3 聯立方程模型估計的案例操作 238
本章習題 241
第14章 模型預測專題 243
14.1 背景知識 243
14.2 技術操作 244
14.3 案例分析 246
上機題 250
第15章 EViews程式設計 253
15.1 EViews命令基礎 253
15.1.1 工作文件的基本操作 253
15.1.2 工作物件的基本操作 256
15.1.3 資料的導入與匯出 259
15.2 單方程模型命令 260
15.2.1 模型的設定 260
15.2.2 模型的估計方法 262
15.2.3 方程的設定檢驗 263
15.3 時間序列模型命令 264
15.3.1 時間序列的濾波方法 264
15.3.2 時間序列的季節調整方法 266
15.3.3 變數的單位根檢驗 267
15.3.4 非平穩變數的協整檢驗 267
15.3.5 格蘭傑因果關係檢驗 268
15.4 聯立方程模型命令 268
15.4.1 系統的建立與設定 268
15.4.2 系統的估計 269
15.4.3 系統估計結果中統計量和序列的提取 270
15.4.4 系統特徵的結果顯示 270
本章習題 271
第16章 綜合案例：行業視角下的企業資本結構影響因素分析 272
16.1 研究背景和研究目的 272
16.2 研究設計 272
16.2.1 研究假說的提出 272
16.2.2 變數選取 273
16.3 研究方法 274
16.4 資料描述 274
16.5 EViews操作 276
16.5.1 POOL物件的建立 276
16.5.2 模型設定形式檢驗 278
16.5.3 固定效應模型估計 280
16.6 模型結果解讀和研究結論 281
上機題 281
第17章 綜合案例：中央銀行貨幣供給變動規律及預測的研究 286
17.1 研究背景和研究目的 286
17.2 研究設計 287
17.3 資料描述 287
17.4 模型創建和估計的EViews操作 288
17.4.1 工作物件的創建 288
17.4.2 廣義貨幣供應量M2的特徵描述 289
17.4.3 ARIMA模型的建立和識別 291
17.4.4 ARIMA模型估計 292
17.5 模型的預測 295
上機題 296
第18章 綜合案例：我國銀行信貸與房地產價格之間的動態關係 299
18.1
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