计量经济学软件Eviews9.0简明操作教程/21世纪经济学系列教材 [Instructions of EViews 9.0 for Econometrics] 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

　　《计量经济学软件Eviews9.0简明操作教程/21世纪经济学系列教材》介绍了近几年前沿的EViews9.0软件操作方法和计量模型拟合技巧，力图为经济学界的数量分析爱好者提供一本简洁的参考书。同时，也想从某种角度为初学者建立一些信心，因为《计量经济学软件Eviews9.0简明操作教程/21世纪经济学系列教材》不涉及艰深的计量经济学原理，可直接进入数量模型的拟合程序。
　　《计量经济学软件Eviews9.0简明操作教程/21世纪经济学系列教材》包括：数据的输入、模型的估计与结果、变量的有关统计指标、模型的估计与结果、模型的检验、检验的步骤和过程、违反假设条件的处理、单位根检验、单位根检验的过程、单位根检验的结果、如何做ARMA模型，高频数据和低频数据的相互转换、VAR模型、SVAR模型、VEC模型、脉冲响应与方差分解等章节。

作者简介

陈昭，广东外语外贸大学经济贸易学院教授，硕士研究生导师，主要研究领域为：货币理论、动态非稳定面板。刘巍，广东外语外贸大学教授，主要研究货币经济学、计量经济史学。欧阳秋珍，湖南文理学院经济与管理学院讲师，主要研究技术进步与产业升级、中国对外贸易。

内页插图

目录

第一章 数据的输入 1
第一节 基本常识 1
第二节 数据的录入 4
本章附录：对象和图标的含义 9
第二章 模型的估计与结果 10
第一节 变量的有关统计指标 11
第二节 OLS估计与结果 19
第三节 逐步回归法、工具变量法和两阶段最小二乘法 23
第三章 模型的检验 32
第一节 检验的步骤和过程 33
第二节 违反假设条件的处理：模型的变换与GMM估计 38
第三节 分位数回归 45
本章附录1：如何做对数运算 55
本章附录2：生成新序列和@函数的应用 59
第四章 单位根检验 64
第一节 单位根检验的过程 64
第二节 单位根检验的结果 71
第五章 协整检验 74
第一节 数据的录入与Johansen协整检验 74
第二节 单方程协整检验 77
第六章 格兰杰因果关系检验 80
第一节 软件操作 80
第二节 理论表述 82
第七章 如何做ARFIMA模型 83
第一节 相关图和偏相关图 83
第二节 差分序列的单位根检验 87
第三节 ARMA建模软件操作过程 89
第四节 ARFIMA建模软件操作过程 93
第八章 VAR模型、脉冲响应与方差分解、VEC模型 97
第一节 VAR模型 98
第二节 脉冲响应与方差分解 105
第三节 VEC模型 111
第四节 SVAR模型 113
第九章 GARCH族模型的估计 118
第一节 ARCH模型 118
第二节 GARCH模型 121
第三节 EGARCH模型 123
第四节 PARCH模型 124
第五节 GARCH组合模型 125
第十章 频率转换、季节调整、周期与滤波 127
第一节 频率转换 127
第二节 季节调整 140
第三节 周期与滤波 150
第十一章 二元选择模型与逻辑斯蒂曲线模型 157
第一节 二元选择模型 157
第二节 逻辑斯蒂曲线模型 165
第十二章 模型的诊断与检验 171
第一节 设定检验和稳定性检验 171
第二节 递归残差检验 176
第三节 多重突变点的检验和断点回归 179
第四节 协整关系的后验检验 188
第十三章 联立方程模型 195
第十四章 一般面板模型 203
第一节 数据的录入 203
第二节 固定效应、随机效应、PCSE与EGLS模型 210
第十五章 面板单位根检验、面板协整检验与面板格兰杰因果检验 219
第一节 面板单位根检验 219
第二节 面板协整检验 229
第三节 面板格兰杰因果检验 233
第十六章 动态面板的GMM估计 238
第一节 数据的录入和方法的选择 238
第二节 FGLS-GMM模型的设定与回归结果 243
第三节 面板效应检验 251
第十七章 Heckman选择模型 254
第十八章 马尔可夫转换模型 257
第一节 马尔可夫转换模型的设定与回归结果 257
第二节 时变转换 261
第三节 状态异方差 265
后记 267

前言/序言

　　本书介绍了近几年前沿的EViews9.0软件操作方法和计量模型拟合技巧，力图为经济学界的数量分析爱好者提供一本简洁的参考书。同时，也想从某种角度为初学者建立一些信心，因为本书不涉及艰深的计量经济学原理，可直接进入数量模型的拟合程序。但是，我们觉得应该在序言中提醒读者注意几个基本问题，希望读者深入思考，若有一定的心得，则有百利而无一弊。第一，计量经济学作为一种经济分析工具，其主要功能是做实证分析。实证应该是对某种逻辑结论的证实或证伪，因此，在动用数量分析工具之前，一定要先有逻辑分析的结论。换句话说，其实就是用这个分析工具“说服”读者“相信”前面的逻辑结论。
　　众所周知，现代经济学的逻辑结论大都是以函数形式给出的。一个符合经济学范式的研究，必定先以严格的推理得出反映因果关系的一般函数，再拟合相应的数量模型，这个程式大概可以被称为“逻辑指引”。我们看过近年来许多高校的硕士学位论文和博士学位论文，从论文结构上来说，许多论文在文献综述之后直接就是实证分析，基本上不对结论做推理或压根儿就没有逻辑结论的不占少数。在实证分析章节中，许多学位论文对逻辑结论的由来三言两语一带而过，大篇幅文字用于讨论数据、模型拟合……试想，论文自身对逻辑结论的“逻辑”都如此轻视。于是，无论用多么高深的分析工具都难以实现“说服”读者“相信”其结论之目的。再说，经济学研究中最有价值的东西是发现经济中的因果关系，哪怕是不为人重视的某一经济层面的因果关系。然而，这个新发现的因果关系需要逻辑严密的推理，而不是仅仅以三言两语敷衍了事。在完美的逻辑推理基础上，再进行科学合理的实证分析，才能使读者信服。
　　综上所述，数量分析的前端基本功是经济学理论，要熟练掌握基本理论逻辑内涵，充分了解经济学行业内做逻辑推理的常用数学工具，融会贯通经济学与数学的内在联系，不能停留在“两层皮”状态。说到这里，有些初学者可能会感到茫然：在微观经济学和宏观经济学的教科书里，理论框架琳琅满目，选择使用就是了，为什么本书还喋喋不休地强调经济学理论的逻辑内涵和数学工具使用技术？要想破解这种迷茫，就必须进入下一个问题。
　　第二，在研究绝大部分经济问题时，经济学理论都不可能直接拿来套用。要深入研究某一经济学理论的前提假设与待研究问题所在时空的市场条件是否一致或贴近：如果一致或贴近，直接使用问题不大（然而实际上远没有这么幸运，尤其是研究中国问题）；如果有较大差距，则不可以直接使用，应该做必要的修正。众所周知，“一旦前提消失了，结论就不存在了”。
　　认真读一下经济学说史，大家可以发现，任何经济学理论都有自己的“生日”和“出生地”。亚当·斯密的《国富论》“出生”于18世纪后半叶的英国，马歇尔的新古典经济学“出生”于19世纪末的英国，凯恩斯的《通论》“出生”于大萧条时代。再伟大的经济学家都是人而不是神，他们的卓越理论之前提假设都无疑是对他们生活的时代和之前岁月的经济社会基本条件的抽象，他们不知道、也不可能知道后来世界经济的巨大变化。由于前提假设和当代经济条件的差异，他们的理论模型不会完全适用于解释今天的经济问题。例如，亚当·斯密和马歇尔的理论框架的大前提都是“供给约束型经济”，即短缺经济，正常情况下需求都不是问题，问题在于供给能力不足。因此，古典经济学和新古典经济学的注意力都在供给一端。当今世界，大多数国家都已进入需求约束型经济（订单经济）阶段，潜在供给能力都很强大，有效需求不足成了时不时困扰各国经济的大问题。若原封不动地套用新古典经济学的理论框架，必然会得出南辕北辙的结论——需求不足，却用力捣鼓供给。再如，即使是以需求约束型经济为前提假设的凯恩斯经济学，在当今各国也并非完全有效，尤其是在中国，其症结就在于凯恩斯经济学各层面理论框架的前提假设未必与当今各国的制度安排和经济条件完全一致。
　　一旦发现经济学理论的前提假设与现实经济运行的前提发生冲突，势必需要修正理论框架的前提假设，进而增减因果关系函数中的自变量，得出与现实一致或贴近的结论。然而，这一修正过程需要研究者掌握必要的数学工具，以便从新前提推出新结论，从而杜绝“三言两语”的敷衍。
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