基本介紹
- 中文名：計量財稅建模與套用
- 作者：曾康華
- 出版時間：2014年8月12日
- 出版社：清華大學出版社
- ISBN：9787302370789
- 定價：42 元
- 裝幀：平裝
圖書簡介,目錄,
圖書簡介
EViews軟體擁有數據處理、製圖、統計分析、建模、預測和模擬六大功能。EViews軟體在Windows環境下運行，它的選單視窗操作簡便易學，特別適合初學計量經濟軟體的本科生、研究生和各類科研工作者的學習。
目錄
第1章EViews軟體使用初步
1．1EViews軟體簡介
1．2EViews軟體視窗功能介紹及基本操作
1．2．1主視窗
1．2．2工作檔案的建立
1．2．3輸入數據
1．2．4改動數據
1．2．5刪除某一列數據和插入一列數據
1．2．6改變工作檔案區間
1．2．7改變x序列和y序列的位置
1．2．8把若干序列放在一個表格中
1．3EViews軟體數據及圖形操作
1．3．1數據簡單處理
1．3．2計算描述統計量
1．3．3用數據繪製圖
1．4EViews編程
1．4．1EViews程式語言入門
1．4．2程式檔案的相關操作
1．4．3常用的程式命令
第2章線性、非線性模型參數估計
2．1雙變數線性回歸模型
2．1．1雙變數線性回歸模型的OLS估計
2．1．2雙變數線性回歸模型舉例
2．2多變數線性回歸模型
2．2．1多變數線性回歸模型的OLS估計
2．2．2幾點說明
2．3可以線性化的非線性模型參數估計
2．3．1可以線性化的非線性模型的含義
2．3．2雙對數回歸模型的參數估計
2．4不可以線性化的非線性模型參數估計(疊代線性化法)
2．4．1不可以線性化的非線性模型的含義
2．4．2疊代線性化法
2．4．3舉例
第3章異方差、自相關和多重共線性
3．1異方差檢驗及修正
3．1．1案例
3．1．2異方差檢驗
3．1．3異方差修正
3．2自相關的檢驗及修正
3．2．1案例
3．2．2自相關的檢驗
3．2．3自相關的修正
3．3多重共線性
第4章虛擬變數、多線段回歸與分布滯後模型
4．1利用虛擬變數建模
4．1．1案例1
4．1．2案例2
4．1．3案例3
4．1．4測量斜率變動的模型
4．1．5測量斜率和截距都變動的模型
4．2多線段線性回歸模型
4．2．1多線段線性回歸模型的原理
4．2．2案例1
4．2．3案例2
4．3分布滯後模型
4．3．1案例
4．3．2阿爾蒙估計法基本原理
4．3．3阿爾蒙估計法的EViews軟體的簡單操作方法
4．3．4用經驗權數法估計有限分布滯後模型的參數
第5章模型的診斷和檢驗
5．1檢驗若干線性的約束條件是否成立的F檢驗
5．1．1案例
5．1．2完成F檢驗的其他方法
5．2似然比(LR)檢驗
5．2．1似然比(LR)檢驗的基本原理
5．2．2似然比(LR)檢驗的EViews軟體操作
5．3Wald檢驗
5．3．1案例
5．3．2Wald檢驗原理
5．3．3Wald檢驗的EViews軟體操作
5．4拉格朗日乘子(LM)檢驗
5．4．1案例
5．4．2拉格朗日乘子(LM)檢驗的原理
5．5鄒突變點檢驗
5．5．1案例
5．5．2鄒突變點檢驗的EViews軟體操作
5．6JB常態分配檢驗
5．6．1JB常態分配檢驗的基本原理
5．6．2案例
5．7格蘭傑因果性檢驗
5．7．1格蘭傑因果性原理
5．7．2格蘭傑因果性檢驗原理
5．7．3案例
第6章協整分析
6．1單位根檢驗
6．1．1協整原理
6．1．2單位根檢驗的一般原理
6．2協整檢驗
6．3誤差修正模型
6．4案例
6．4．1案例1
6．4．2案例2
第7章聯立方程組模型
7．1聯立方程組模型初步建立
7．1．1建立簡單的凱恩斯巨觀經濟模型
7．1．2數據
7．1．3模型的參數估計
7．2克萊因(KleinⅠ)模型
7．2．1克萊因(KleinⅠ)模型的形式
7．2．2數據
7．2．3模型參數的估計方法
7．3聯立方程模型的模擬與預測
7．3．1克萊因(KleinⅡ)模型
7．3．2克萊因(KleinⅡ)模型的參數估計
7．3．3聯立方程模型的模擬
第8章月度、季度數據處理
8．1移動平均法
8．1．1簡單的移動平均公式
8．1．2中心化移動平均
8．1．3加權移動平均
8．2X12季節調整方法
8．2．1X12季節調整方法介紹
8．2．2X12季節調整方法的幾種模型
8．3移動平均比率方法
8．3．1基本原理
8.3.2EViews軟體操作
8．4趨勢分解
8．5指數平滑方法
8．5．1基本原理
8．5．2指數平滑方法簡介
8．5．3指數平滑方法的EViews軟體操作
8．6季度、月度和旬度指標的預測
8．6．1季度預算撥款預測
8．6．2月度預算撥款預測
8．6．3旬度預算撥款預測
第9章向量自回歸模型
9．1單位根檢驗與協整檢驗
9．1．1數據說明
9．1．2單位根檢驗
9．1．3協整檢驗
9．2向量自回歸模型的設定和參數估計
9．2．1向量自回歸模型的設定
9．2．2向量自回歸模型的參數估計
9．3脈衝回響函式與方差分解
9．3．1脈衝回響函式EViews軟體操作
9．3．2方差分解EViews軟體操作
9．4向量誤差修正模型
9．4．1向量誤差修正模型的建立
9．4．2向量誤差修正模型參數估計的EViews操作
9．4．3向量誤差修正模型參數估計結果的另一種形式
9．4．4結果
第10章面板數據模型
10．1利用Pool處理面板數據
10．1．1建立面板數據檔案
10.1.2利用Pool進行數據計算
10．2混合模型
10．2．1混合模型的形式
10．2．2混合模型的EViews軟體操作
10．3固定效應變截距回歸模型
10．3．1個體固定效應變截距回歸模型的形式
10．3．2個體固定效應變截距回歸模型的估計方法
10．3．3時點固定效應變截距回歸模型的形式
10．3．4時點固定效應變截距回歸模型的估計方法
10．3．5個體時點固定效應變截距回歸模型的形式
10．3．6個體時點固定效應變截距回歸模型的估計方法
10．4隨機效應變截距回歸模型
10．4．1個體隨機效應變截距回歸模型的形式
10．4．2個體隨機效應變截距回歸模型的估計方法
10．4．3時點隨機效應變截距回歸模型的形式
10．4．4時點隨機效應變截距回歸模型的估計方法
10．4．5個體時點隨機效應變截距回歸模型的形式
10．4．6個體時點隨機效應變截距回歸模型的估計方法
10．5固定效應變係數回歸模型
10．5．1個體固定效應變係數回歸模型
10．5．2個體固定效應變係數回歸模型的估計方法
10．5．3時點固定效應變係數回歸模型
10．5．4時點固定效應變係數回歸模型的估計方法
10．5．5個體時點固定效應變係數回歸模型的形式
10．5．6個體時點固定效應變係數回歸模型的估計方法
10．6面板數據模型的其他問題
10．6．1固定效應和隨機效應檢驗
10．6．2面板數據的單位根和協整檢驗
10．6．3面板結構的工作檔案
第11章主成分分析和因子模型
11．1主成分分析
11．1．1數據及處理
11．1．2主成分分析EViews軟體操作
11．2因子模型分析
11．2．1因子模型
11．2．2實例
第12章狀態空間模型
12．1狀態空間模型概述
12．1．1狀態空間模型原理
12．1．2狀態空間模型的定義
12．2狀態空間模型估計
12．2．1創立狀態空間對象
12.2.2可變邊際消費傾向的狀態空間模型
12．3狀態空間模型的視窗和過程
12．3．1視窗(View)
12．3.2過程(Procs)
參考文獻
