內容簡介
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,是進行數據分析、回歸分析和預測的實用工具,其廣泛套用於經濟學、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、操作簡便且具有可視化的操作風格而著稱。EViews擁有強大的命令功能和批處理語言功能,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套用與軟體的操作有一個全面的了解。 本書共分20章,按照數據處理、繪圖操作、基本統計分析、回歸與建模分析、預測和編程操作順序編寫。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,畢業於河南師範大學,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》《現代經濟信息》等期刊發表學術論文近10篇。
圖書目錄
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 工作檔案的建立與工作檔案視窗 3
1.4.1 工作檔案的建立 3
1.4.2 工作檔案視窗簡介 5
1.5 對象的建立和對象視窗 6
1.5.1 對象的建立 6
1.5.2 對象視窗簡介 7
第2章 EViews與數據處理 9
2.1 工作檔案的保存 9
2.2 數據的導入 10
2.3 新序列的公式生成 13
2.4 數據的季節調整 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主選單進行繪圖操作 27
3.1.2 由序列或組界面進行繪圖操作 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方程對象的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協整檢驗和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 面板數據模型與混合橫截面模型的估計 211
12.1 面板數據的組織 211
12.1.1 背景知識 211
12.1.2 面板數據組織的EViews操作 211
12.2 面板數據模型的估計 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 面板數據的單位根檢驗 225
12.4.1 背景知識 225
12.4.2 面板數據單位根檢驗的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編程 253
15.1 EViews命令基礎 253
15.1.1 工作檔案的基本操作 253
15.1.2 工作對象的基本操作 256
15.1.3 數據的導入與導出 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 數據描述 274
16.5 EViews操作 276
16.5.1 POOL對象的建立 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 數據描述 287
17.4 模型創建和估計的EViews操作 288
17.4.1 工作對象的創建 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 研究背景和研究目的 299
18.2 數據及研究方法 300
18.2.1 變數的選擇 300
18.2.2 研究方法 301
18.2.3 數據來源及描述 301
18.3 EViews操作 302
18.3.1 工作對象的創建 302
18.3.2 變數的對數化處理 303
18.3.3 單位根檢驗 303
18.3.4 協整檢驗 305
18.3.5 矢量誤差修正模型 307
18.3.6 格蘭傑因果檢驗 308
18.3.7 脈衝回響函式 309
18.4 研究結論 311
上機題 311
第19章 綜合案例:我國外貿行業資本市場係數穩定性分析 314
19.1 研究背景和目的 314
19.2 研究設計 314
19.2.1 研究方法的選擇 314
19.2.2 研究模型的設定 315
19.2.3 研究的數據選擇 316
19.3 EViews操作 317
19.3.1 前期序列對象建立 317
19.3.2 回歸模型的建立和係數的估計 319
19.3.3 係數的Chow穩定性檢驗 320
19.4 模型結果解讀和研究結論 322
上機題 322
第20章 綜合案例:EViews在社會學中的套用
——我國農村勞動力非農參與影響因素研究 326
20.1 研究背景和研究目的 326
20.2 研究設計 326
20.2.1 研究假說的提出 326
20.2.2 變數選取 327
20.3 研究方法 328
20.4 數據描述 329
20.5 EViews操作 332
20.5.1 工作對象的創建 332
20.5.2 LOGISTIC模型的估計 333
20.5.3 估計結果的解讀 335
20.6 研究結論 335
上機題 336