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《计量经济分析方法与建模：EViews应用及实例(第2版)》全面介绍计量经济学的主要理论和方法，尤其是20世纪80年代以来重要的和最新的发展，并将它们纳入一个完整、清晰的体系之中。《计量经济分析方...
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本书全面介绍了计量经学学的主要理论和方法,尤其是20世纪80年代以来重要的和最新的发展,并将它们纳入一个完整、清晰的体系之中。本书在数学描述方面适当淡化，以讲清楚方法、思路为目标，不做大量...
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《中国转轨时期的经济周期波动：理论、方法及实证分析》汇集了近年来作者在我国经济周期波动领域的研究成果，重点研究了1997年以来我国经济周期波动的转轨特征及经济结构变化，采用多种先进、适用的经...
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第1~14章按EViews的结构分类介绍其主要功能。内容包括EViews基本功能键介绍、数据处理、图与表、统计量的计算、回归模型的OLS估计、单一方程模型的其他估计方法、ARIMA（时间序列）模型分析、设定...
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《应用经济计量学：EViews高级讲义（套装上下册）》结合EViews应用软件，全面而简洁地介绍了经济计量分析的主要理论和方法，整本书贯穿了“用计量”的思想，着重强调正确进行经济计量分析。本书通过实...
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《计量经济学软件EViews6.0建模方法与操作技巧》介绍了近几年前沿的计量模型的应用技巧和EViews 60软件操作方法，内容主要包括：高频数据和低频数据的相互转换――频率转换；变量在滞后时间上的动态影...
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《数据分析与Eviews应用》介绍的EViews 6.0版是QMS公司在2007年3月正式推出的最新版本，它是对EViews 5.0的完善和改进。比起5.0版，EViews 6.0版最大的特点是增加了新的数据管理功能，新的序列处理...
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《EViews统计分析与应用（修订版）》以EViews 7.2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。 《EViews统计分析与应用（修订版）》在每一章前简明扼要地阐述了...
第Ⅰ部分&数据分析基础第1章&概率与统计基础1．1&随机变量1．1．1&概率分布1．1．2&随机变量的数字特征1．1．3&随机变量的联合分布1．2&从总体到样本1．2．1&基本统计量1．2．2&估计量性质1．3&一些重要的概率分布1．3．1&正态分布1．3．2&X分布1．3．3&t分布1．3．4&F分布1．4&统计推断1．4．1&参数估计1．4．2&假设检验1．5&EViews软件的相关操作1．5．1&单序列的统计量、检验和分布1．5．2&多序列的显示和统计量第2章&经济时间序列的季节调整、分解与平滑2．1&移动平均方法2．1．1&简单的移动平均公式2．1．2&中心化移动平均2．1．3&加权移动平均2．2&季节调整2．2．1&X11季节调整方法2．2．2&CensusX12季节调整方法2．2．3&移动平均比率方法2．2．4&TRAMO／SEATS方法2．3&趋势分解2．3．1&Hodrick―Prescott滤波方法2．3．2&频谱滤波(BP滤波)方法2．4&指数平滑方法2．4．1&单指数平滑2．4．2&双指数平滑2．4．3&Holt―winters乘法模型2．4．4&Holt―winters加法模型2．4．5&Holt―Winters――无季节性模型2．5&EViews软件的相关操作2．5．1&X11季节调整方法的操作2．5．2&X12季节调整方法2．5．3&移动平均比率方法2．5．4&Tramo／Seats方法2．5．5&Hodrick―Prescott滤波2．5．6&BP滤波2．5．7&指数平滑法第Ⅱ部分&基本的单方程分析第3章&基本回归模型3．1&古典线性回归模型3．1．1&一元线性回归模型3．1．2&最小二乘法3．1．3&多元线性回归模型3．1．4&系数估计量的性质3．1．5&线性回归模型的检验3．1．6&AIC准则和Schwarz准则3．2&回归方程的函数形式3．2．1&双对数线性模型3．2．2&半对数模型3．2．3&双曲函数模型3．2．4&多项式回归模型3．2．5&Box―Cox转换3．3&包含虚拟变量的回归模型3．3．1&回归中的虚拟变量3．3．2&季节调整的虚拟变量方法3．4&模型设定和假设检验3．4．1&系数检验3．4．2&残差检验3．4．3&模型稳定性检验3．5&方程模拟与预测3．5．1&预测误差与方差3．5．2&预测评价3．6&Eviews软件的相关操作3．6．1&设定回归方程形式和估计方程3．6．2&方程输出结果3．6．3&与回归方程有关的操作3．6．4&模型设定和假设检验3．6．5&预测第4章&其他回归方法4．1&异方差4．1．1&异方差检验4．1．2&加权最小二乘估计4．1．3&存在异方差时参数估计量的一致协方差4．2&二阶段最小二乘法4．3&非线性最小二乘法4．4&广义矩方法4．4．1&矩法估计量4．4．2&广义矩估计4．5&多项式分布滞后模型4．6&逐步最小二乘回归4．7&分位数回归4．7．1&分位数回归的基本思想和系数估计4．7．2&系数协方差的估计4．7．3&模型评价和检验4．8&非参数回归模型4．8．1&密度函数的非参数估计4．8．2&一元非参数计量经济模型4．9&EViews软件的相关操作4．9．1&异方差检验4．9．2&加权最小二乘法估计4．9．3&white异方差一致协方差和Newey―west异方差自相关一致协方差4．9．4&在EViews中使用TsLs估计4．9．5&在EViews中使用非线性最小二乘估计4．9．6&在EViews中使用GMM进行估计4．9．7&在EViews中估计包含PDI。s的模型4．9．8&在EVJews中进行逐步回归估计4．9．9&在EViews中进行分位数回归4．9．10&在EVieWS中进行非参数估计4．10&附录广义最小二乘估计第5章&时间序列模型5．1&序列相关及其检验5．1．1&序列相关及其产生的后果5．1．2&序列相关的检验方法5．1．3&扰动项存在序列相关的线性回归方程的估计与修正5．2&平稳时间序列建模5．2．1&平稳时间序列的概念5．2．2&ARMA模型5．2．3&ARMA模型的平稳性5．2．4&ARMA模型的识别5．3&非平稳时间序列建模5．3．1&非平稳序列和单整5．3．2&非平稳序列的单位根检验5．3．3&ARIMA模型5．4&协整和误差修正模型5．4．1&协整关系5．4．2&协整检验5．4．3&误差修正模型(EcM)5．5&EViews软件的相关操作5．5．1&检验序列相关性5．5．2&修正序列相关5．5．3&ARMA(p，q)模型的估计5．5．4&单位根检验第Ⅲ部分&扩展的单方程分析第6章&条件异方差模型第7章&离散因变量和受限因变量模型第8章&对数极大似然估计第Ⅳ部分&多方程分析第9章&向量自回归和向量误差修正模型第10章&Panel&Data模型第11章&状态空间模型和卡尔曼滤波第12章&联立方程模型的估计与模拟第13章&主成分分析和因子分析附录A&EViews软件基础附录B&EViews程序设计附录C&EViews中的常用函数附录D&数据参考文献
20世纪80年代，我国部分高等学校的经济管理类专业虽已开始陆续开设计量经济学课程，但只是在少数专业作为必修课程，而其他专业多数是作为选修课程。1998年经教育部高等学校经济学学科教学指导委员会讨论决定，把计量经济学确定为经济学类所有专业必修的核心课程。此后全国各高校不仅经济学类各专业普遍开设了计量经济学，而且一些管理类专业也开设了这门课程。随后陆续翻译或影印出版了一批国外著名计量经济学教材和我国学者自己编写的适应中国高等院校经济类学科的计量经济学教材，促进了计量经济学课程的建设。与此同时，《经济研究》、《管理世界》、《世界经济》等国内的一些重要经济学、管理学期刊也发生了重大变化，所发表论文的研究范围越来越多地将定性研究与定量分析相结合，大量运用各种计量经济模型。这些，都有力地推动了计量经济学的发展。现在，计量经济学已经成为我国经济类各专业最受关注和欢迎的课程之一。 数量经济学是一门实践性很强的学科，要求学生具有将经济学知识、计量经济学方法和计算机应用相结合的综合素质。目前的计量经济学课程注重理论方法的介绍，但是对如何应用模型分析实际的经济问题，却讨论得较少。在计量经济学教学中，软件的使用仍然是薄弱环节。学生学习了不少估计和检验的方法，却不知道怎样应用，对计算的结果也不能做出合理的解释，缺乏运用计量模型进行分析的实际能力。由于计量经济学课程的课时有限，不能给学生足够的时间将所学习到的计量经济方法与实际经济问题相结合，通过计算机软件进行建模、分析和模拟的训练。因此，需要再开设一门应用计量经济学或计量经济方法建模的课程，本书可以作为这门课程的教材。
第Ⅰ部分 数据分析基础 第2章&&经济时间序列的季节调整、分解与平滑 本章主要介绍经济时间序列的分解和平滑方法。时间序列分解方法包括季节调整和趋势分解，指数平滑是目前比较常用的时间序列处理方法。 经济指标的月度或季度时间序列包含4种变动要素：长期趋势要素T、循环要素C、季节变动要素S和不规则要素I。长期趋势要素代表经济时间序列长期的趋势特性。循环要素是以数年为周期的一种周期性变动，它可能是一种景气变动、也可能是经济变动或其他周期变动。季节变动要素是每年重复出现的循环变动，以12个月或4个季度为周期的周期性影响，是由温度、降雨、每年中的假期和政策等因素引起的。季节要素和循环要素的区别在于季节变动是固定间距（如季或月）中的自我循环，而循环要素是从一个周期变动到另一个周期，问距比较长且不固定的一种周期性波动。不规则要素又称随机因子、残余变动或噪声，其变动无规则可循，这类因素是由偶然发生的事件引起的，如罢工、意外事故、地震、水灾、恶劣气候、战争、法令更改和预测误差等。 在经济分析中，季节变动要素和不规则要素往往掩盖了经济发展中的客观变化，给研究和分析经济发展趋势和判断目前经济所处的状态带来困难。因此，需要在经济分析之前将经济时间序列进行季节调整，剔除其中的季节变动要素和不规则要素。而利用趋势分解方法可以把趋势和循环要素分离开来，从而研究经济的长期趋势变动和景气循环变动。 对某些经济时间序列（如股票序列），不存在明显的趋势变动和季节变动。一般，我们使用指数平滑方法对这样的时间序列进行拟合及预测。
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EViews8多元回归线模型分析
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怎么解释这个格兰杰因果关系检验结果
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Pairwise Granger Causality Tests
Date: 04/05/14
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5个月前 (12-11)