EViews统计分析与应用（第3版） 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

编辑推荐

　　本书以EViews 9.0为依据，以案例为基础，突出计量分析、实例分析和EViews操作的有机结合。内容丰富、结构清晰、语言简练、图文并茂，系统介绍了EViews的各种统计分析方法。

内容简介

　　EViews（Econometrics Views），是美国QMS公司开发的一款运行于Windows环境下的经济计量分析统计软件，是进行数据分析、回归分析和预测的实用工具，其广泛应用于经济学、金融保险、社会科学、自然科学等众多领域。作为目前*流行的计量经济工具软件之一，EViews以功能强大、操作简便且具有可视化的操作风格而著称。EViews拥有强大的命令功能和批处理语言功能，程序语言简单易懂。 本书以EViews 9.0为依据，以案例为基础，突出计量分析、实例分析和EViews操作的有机结合。在每一章前简明扼要地阐述计量统计方法的基本原理，介绍EViews中常用统计方法的操作步骤，并结合实例演示EViews的操作与输出结果解读，使读者对计量统计方法的应用与软件的操作有一个全面的了解。 本书共分20章，按照数据处理、绘图操作、基本统计分析、回归与建模分析、预测和编程操作顺序编写。内容丰富、结构清晰、语言简练、图文并茂，系统介绍了EViews的各种统计分析方法。

作者简介

　　马慧慧（1982-），女，河南新乡人，毕业于河南师范大学，获经济法硕士学位，现为河南科技学院高职学院教师，研究方向经济学，经济法方向。参与编写教材3部，先后在《安徽农业科学》《信阳农业高等专科学校学报》《现代经济信息》等期刊发表学术论文近10篇。

内页插图

目录

第1章 EViews简介 1
1．1 EViews 9．0简介 1
1．1．1 EViews 9．0的新增功能 1
1．1．2 EViews 9．0对运行环境的要求 2
1．2 EViews的启动与退出 2
1．3 EViews的主窗口 2
1．4 工作文件的建立与工作文件窗口 3
1．4．1 工作文件的建立 3
1．4．2 工作文件窗口简介 5
1．5 对象的建立和对象窗口 6
1．5．1 对象的建立 6
1．5．2 对象窗口简介 7
第2章 EViews与数据处理 9
2．1 工作文件的保存 9
2．2 数据的导入 10
2．3 新序列的公式生成 13
2．4 数据的季节调整 15
上机题 23
第3章 EViews与绘图 27
3．1 基于Graph的绘图功能 27
3．1．1 由EViews主菜单进行绘图操作 27
3．1．2 由序列或组界面进行绘图操作 30
3．2 图形的改变、冻结、移动与打印 31
3．2．1 图形的改变 31
3．2．2 图形的冻结及其他操作 31
3．2．3 图形的移动 34
3．2．4 图形的打印 34
上机题 35
第4章 EViews与统计分析 38
4．1 单序列统计量的计算及检验 38
4．1．1 单序列的描述性统计量 39
4．1．2 单序列描述统计量的检验 42
4．1．3 单序列单因素统计表 45
4．1．4 单时间序列的统计检验 46
4．2 序列组统计量的计算及检验 49
4．2．1 序列组的基本统计分析 50
4．2．2 时间序列组基本统计分析 52
上机题 54
第5章 基本线性回归模型的OLS估计 58
5．1 线性回归模型的OLS估计 58
5．1．1 背景知识 58
5．1．2 线性回归模型OLS估计的EViews操作 60
5．1．3 线性回归模型OLS估计的案例操作 63
5．2 标准回归结果的解释及残差检验 68
5．2．1 背景知识 68
5．2．2 Equation方程对象的EViews操作 69
5．2．3 线性回归模型OLS估计结果的案例解释与操作 76
5．3 含虚拟变量的线性回归模型的OLS估计 79
5．3．1 背景知识 79
5．3．2 虚拟变量设定的EViews操作 81
5．3．3 含虚拟变量线性回归模型OLS估计的案例操作 81
上机题 84
第6章 模型的诊断和修正 86
6．1 异方差与加权最小二乘法 86
6．1．1 背景知识 86
6．1．2 异方差检验及修正的EViews操作 88
6．1．3 异方差检验及修正的案例操作 90
6．2 内生变量问题与二阶段最小二乘法（TSLS） 94
6．2．1 背景知识 94
6．2．2 解决内生性问题的EViews操作――广义最小二乘法的EViews操作 95
6．3 自相关问题及广义最小二乘法（GLS） 97
6．3．1 背景知识 97
6．3．2 自相关检验及修正的EViews操作 98
6．4 Chow稳定性检验 101
6．4．1 背景知识 101
6．4．2 Chow稳定性检验的EViews操作 102
上机题 104
第7章 几类特殊模型的估计 106
7．1 二元选择模型 106
7．1．1 背景知识 106
7．1．2 二元选择模型估计的EViews操作 107
7．1．3 二元选择模型估计的案例操作 109
7．2 受限因变量模型 113
7．2．1 背景知识 113
7．2．2 受限因变量模型估计的EViews操作 114
7．2．3 受限因变量模型估计的案例操作 116
上机题 120
第8章 基本时间序列模型的估计 122
8．1 指数平滑法 122
8．1．1 背景知识 122
8．1．2 指数平滑法的EViews操作 125
8．1．3 指数平滑的案例操作 126
8．2 趋势分解的滤波方法 131
8．2．1 背景知识 131
8．2．2 H-P滤波的EViews案例操作 135
8．2．3 BP滤波的EViews案例操作 137
上机题 139

第9章 单位根检验与ARIMA模型的估计 142
9．1 序列平稳性检验 142
9．1．1 背景知识 142
9．1．2 序列平稳性的EViews操作 144
9．2 ARIMA模型的估计 148
9．2．1 背景知识 148
9．2．2 ARIMA(p，d，q)模型估计的EViews操作 149
上机题 156
第10章 VAR与VEC的估计及解释 159
10．1 VAR模型的估计 159
10．1．1 背景知识 159
10．1．2 EViews操作技术讲解 160
10．1．3 VAR模型估计的案例操作 161
10．2 Granger因果分析、IRF与方差分解 164
10．2．1 背景知识 165
10．2．2 EViews操作技术讲解 165
10．3 Johansen协整检验和VEC模型的估计 171
10．3．1 背景知识 172
10．3．2 EViews操作技术讲解 173
10．3．3 Johansen协整检验与VEC模型估计的案例操作 176
上机题 182
第11章 ARCH效应与GARCH模型的估计 185
11．1 ARCH效应的检验 185
11．1．1 背景知识 185
11．1．2 ARCH效应检验的EViews操作 186
11．2 GARCH模型的估计 192
11．2．1 背景知识 192
11．2．2 GARCH模型估计的EViews操作 193
11．2．3 案例操作 197
11．3 非对称GARCH模型的估计 200
11．3．1 背景知识 200
11．3．2 非对称GARCH模型估计的EViews操作 201
上机题 206
第12章 面板数据模型与混合横截面模型的估计 211
12．1 面板数据的组织 211
12．1．1 背景知识 211
12．1．2 面板数据组织的EViews操作 211
12．2 面板数据模型的估计 214
12．2．1 背景知识 214
12．2．2 变截距模型估计的EViews操作 216
12．2．3 变系数模型估计的EViews操作 220
12．3 混合横截面模型 222
12．3．1 背景知识 222
12．3．2 混合横截面模型估计的EViews操作 222
12．4 面板数据的单位根检验 225
12．4．1 背景知识 225
12．4．2 面板数据单位根检验的EViews操作 227
上机题 229
第13章 联立方程模型的估计 231
13．1 背景知识 231
13．1．1 联立方程模型中变量的分类 231
13．1．2 联立方程模型中方程的分类 232
13．1．3 联立方程模型的分类 232
13．1．4 联立方程模型的识别 233
13．1．5 联立方程模型的识别条件 234
13．1．6 联立方程模型的估计 235
13．2 联立方程模型估计的EViews操作 236
13．3 联立方程模型估计的案例操作 238
本章习题 241
第14章 模型预测专题 243
14．1 背景知识 243
14．2 技术操作 244
14．3 案例分析 246
上机题 250
第15章 EViews编程 253
15．1 EViews命令基础 253
15．1．1 工作文件的基本操作 253
15．1．2 工作对象的基本操作 256
15．1．3 数据的导入与导出 259
15．2 单方程模型命令 260
15．2．1 模型的设定 260
15．2．2 模型的估计方法 262
15．2．3 方程的设定检验 263
15．3 时间序列模型命令 264
15．3．1 时间序列的滤波方法 264
15．3．2 时间序列的季节调整方法 266
15．3．3 变量的单位根检验 267
15．3．4 非平稳变量的协整检验 267
15．3．5 格兰杰因果关系检验 268
15．4 联立方程模型命令 268
15．4．1 系统的建立与设定 268
15．4．2 系统的估计 269
15．4．3 系统估计结果中统计量和序列的提取 270
15．4．4 系统特征的结果显示 270
本章习题 271
第16章 综合案例：行业视角下的企业资本结构影响因素分析 272
16．1 研究背景和研究目的 272
16．2 研究设计 272
16．2．1 研究假说的提出 272
16．2．2 变量选取 273
16．3 研究方法 274
16．4 数据描述 274
16．5 EViews操作 276
16．5．1 POOL对象的建立 276
16．5．2 模型设定形式检验 278
16．5．3 固定效应模型估计 280
16．6 模型结果解读和研究结论 281
上机题 281
第17章 综合案例：中央银行货币供给变动规律及预测的研究 286
17．1 研究背景和研究目的 286
17．2 研究设计 287
17．3 数据描述 287
17．4 模型创建和估计的EViews操作 288
17．4．1 工作对象的创建 288
17．4．2 广义货币供应量M2的特征描述 289
17．4．3 ARIMA模型的建立和识别 291
17．4．4 ARIMA模型估计 292
17．5 模型的预测 295
上机题 296
第18章 综合案例：我国银行信贷与房地产价格之间的动态关系 299
18．1 研究背景和研究目的 299
18．2 数据及研究方法 300
18．2．1 变量的选择 300
18．2．2 研究方法 301
18．2．3 数据来源及描述 301
18．3 EViews操作 302
18．3．1 工作对象的创建 302
18．3．2 变量的对数化处理 303
18．3．3 单位根检验 303
18．3．4 协整检验 305
18．3．5 矢量误差修正模型 307
18．3．6 格兰杰因果检验 308
18．3．7 脉冲响应函数 309
18．4 研究结论 311
上机题 311
第19章 综合案例：我国外贸行业资本市场系数稳定性分析 314
19．1 研究背景和目的 314
19．2 研究设计 314
19．2．1 研究方法的选择 314
19．2．2 研究模型的设定 315
19．2．3 研究的数据选择 316
19．3 EViews操作 317
19．3．1 前期序列对象建立 317
19．3．2 回归模型的建立和系数的估计 319
19．3．3 系数的Chow稳定性检验 320
19．4 模型结果解读和研究结论 322
上机题 322
第20章 综合案例：EViews在社会学中的应用
――我国农村劳动力非农参与影响因素研究 326
20．1 研究背景和研究目的 326
20．2 研究设计 326
20．2．1 研究假说的提出 326
20．2．2 变量选取 327
20．3 研究方法 328
20．4 数据描述 329
20．5 EViews操作 332
20．5．1 工作对象的创建 332
20．5．2 LOGISTIC模型的估计 333
20．5．3 估计结果的解读 335
20．6 研究结论 335
上机题 336

前言/序言

　　为什么学习EViews

　　EViews全称Econometrics Views，是美国QMS公司推出的基于Windows平台的专门从事数据分析、回归分析和预测的计算机软件，EViews是当今世界上最优秀的计量经济工具软件之一，具有操作简便、界面友好、功能强大等特点，在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域具有广泛的应用。

　　EViews使用图形交互式用户界面，界面友好且操作简单，可以通过菜单操作和编程两种方式进行分析。EViews提供了与多种应用软件的接口，用户可以方便地把Excel、ASCII/Text、SAS、Stata、SPSS、RATS、Html、Access等格式的数据导入EViews。

　　EViews拥有统计分析、线性回归分析、非线性单方程模型、联立方程模型、动态回归模型、分布滞后模型、VAR模型、ARCHGARCH模型、离散选择模型、时间序列模型、编程与模拟等分析模块，用户通过EViews既可以进行基本的统计和回归分析，也可以完成复杂的计量经济建模。

　　本书简介和主要内容

　　本书以EViews 9.0为依据，以案例为基础，突出计量分析方法、实例分析和EViews操作的有机结合。每一章前，先简明扼要地阐述计量统计方法的基本原理，然后介绍EViews中常用统计方法的操作步骤，并且结合实例演示EViews的操作并对输出结果进行解读，使读者对计量统计方法的应用与软件的操作有一个全面的了解。书书全面系统地介绍EViews的计量分析功能，全书共分20章，各部分的主要内容如下：

　　第一部分，EViews入门。本部分包括第一章至第四章，主要介绍EViews中的一些基本概念、数据文件的基本操作、数据处理、绘图等功能。

　　第二部分，EViews回归与建模分析。本部分包括第五章到第十三章，主要介绍基本线性回归模型的OLS估计、模型的诊断和修正、几类特殊模型的估计、基本时间序列模型的估计、ARIMA模型的估计、单位根检验与协整、VAR与VEC的估计及解释、ARCH与GARCH模型的估计、Panel data模型与混合横截面模型的估计、联立方程模型的估计等内容，该部分涵盖了一般统计分析、回归分析、时间序列分析、面板模型估计、联立方程模型等主要计量统计方法。

　　第三部分，EViews预测与编程。本部分包括第十四章和第十五章，主要介绍EViews预测与编程功能，该部分内容用户可以根据需要进行选择学习。

　　第四部分，EViews综合案例操作。本部分包括第十六章至第二十章，该部分通过几个行业性的统计分析案例，给读者介绍Eviews各种统计分析技术在实际中的应用。

　　本书实例典型，内容丰富，有很强的针对性。各章不仅详细介绍了实例的具体操作步骤，而且还配有一定数量的练习题供读者学习使用。读者只需按照书中介绍的步骤一步步地实际操作，就能完全掌握本书的内容。

　　本书有哪些特点

　　1. 清晰的概念讲解，实用的操作设置

　　在介绍每一种统计方法的应用之前，本书会先将相应计量方法的相关统计知识和注意事项等进行讲解，使得用户在学习EViews的操作之前可以对相关的计量统计知识进行简要的学习，做到“知其然也知其所以然”。对于每一个操作，作者会将所有的参数设置和按钮、对话框的功能进行全面设置，使得读者可以举一反三，全面掌握统计分析的操作方法。

　　2. 丰富的案例分析和上机练习

　　在本书中，每一种统计分析方法都会配以案例讲解，案例具有很强的针对性，对案例的具体操作步骤和结果都进行了详细的介绍。每章后都配有相应的上机题供读者学习使用，可以作为对前面知识讲解的深入和补充。通过上机题可以对本章学习的掌握程度进行检验，用户按照视频中的步骤进行操作，很快就能掌握本书的相关知识。

　　本书适合哪些读者

　　本书既可作为高校经济学、金融学、管理学和统计学等专业学习EViews软件的教材，也可作为相关研究人员和从业人员的参考用书，还可作为相关培训机构的参考教材。

　　本书由马慧慧、郭庆然、丁翠翠、吴磊、杜小伟、苏明、马晓鑫、赵浩宇、庄君、蒋敏杰、李丽丽、鲁啸、刘娟、李嫣怡、丁维岱、许小荣编写。本书的编写过程中吸收了前人的研究成果，在此一并表示感谢。

　　由于作者水平有限，书中的缺点甚至错误在所难免，恳请广大读者批评指正。

　　编著者

　　2016年1月

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