Eviews使用指南与案例

　　EViews（Econometric Views）是当今世界上最流行的计量经济学软件之一。本书系统地介绍了EViews的全部功能，包括建立数据文件、画图、一系列统计假设检验、最小二乘估计、工具变量估计、两阶段最小二乘估计、离散选择模型（tobit、probit、logit、删截、截余、计数等模型）估计、联立方程模型估计、GARCH模型估计、时间序列ARIMA模型估计、向量自回归模型估计、向量误差修正模型估计、自相关检验、异方差检验、多重共线性检验、结构突变检验、单位根（时间序列平稳性）检验、Granger非因果性检验、协积检验、面板数据应用、EViews编程和蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟、主成分分析、时间序列的季节调整等内容，并通过23个应用实例介绍了上述功能的实际操作。.EViews具有数据处理、作图、统计分析、回归建模分析、预测、时间序列ARIMA分析、时间序列的季节调整分析、编程和模拟九大类功能，是经济、金融、保险、管理、商务等领域中各类工作者、教师、学生的必备工具。EViews的基本功能也适用于自然科学、人文科学以及其他社会科学中各个领域的定量研究，应用范围广泛。本书为读者全面掌握EViews的使用提供帮助。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、设定与诊断检验、单方程预测、联立方程模型估计、向量自回归模型估计、解模型、面板数据的估计、ARCH与GARCH模型的估计。..第15章介绍EViews编程。通过运行程序可以做菜单功能以外的计算与模拟。第16章给出23个实际操作案例。案例涵盖了计量经济学与统计学的主要内容。案例所用EViews数据文件和程序文件可以http：//www. hzbook.com下载。本书可作为EViews 3.1， 4.0， 5.0， 5.1版本的使用手册。全书综合介绍了EViews 3.1， 4.0， 5.0和5.1版本的主要功能，这4个版本共有的功能以EViews 3.1版本为基础介绍，EViews 4.0， 5.0和5.1版本的新增功能则以这3种版本的窗口视图为基础进行介绍。...

　　张晓峒，男，南开大学经济学院国际经济研究所教授，数量经济学专业博士生导师，日本大阪市立大学经济学博士。中国数量经济学会理事会常务理事。研究领域是计量经济学、应用统计学、国际经济学。 1984年－1986年和1993年-1998年分别在加拿大康考迪亚（Concordia）大学和日本大阪市立大学留学。代表性著作《计量经济分析》（经济科学出版社.2000年）《Cointegration，Error Correction Theory and Application with Mathematica》（日本大阪出版社，1997年）。

前言.
第1章EViews概述/1
1.1建立工作文件/1
1.2对象/3
1.3工作文件/6
1.4工作文件和对象的保存操作/8
1.5对象的视图与打印/9
1.6主菜单/10
1.7工作文件工具栏/13
第2章数据处理/16
2.1用键盘输入序列数据/16
2.2通过公式生成新序列/16
2.3设定样本范围/20
2.4样本对象/21
2.5通过已有序列生成新序列/21
2.6序列窗口/22
2.7序列组/23
2.8公式的运用/24
2.9季节调整/25
2.10剪切和粘贴/26
2.11输入和输出数据文件/28
2.12序列窗口工具栏/29
2.13序列组窗口工具栏/33
第3章图形和表格/36
3.1画图/36
3.2改变图形的其他方法/40
3.3冻结的图形/40
3.4图形模板/42
3.5合并图形/42
3.6打印图形/42
3.7把图形移到文档中/42
3.8表格对象/43
第4章统计量的计算/45
4.1序列窗口下的描述性统计量及其检验与图形/45
4.2序列组窗口下的描述性统计量及检验/52
第5章回归模型的OLS估计/55
5.1估计和方程对象/55
5.2标准回归输出结果/60
5.3实际值.拟合值和残差/62
5.4共线性/62
5.5空缺的数据/63
5.6工作文件中的方程对象/63
第6章单一方程模型的其他估计方法/65
6.1加权最小二乘法/65
6.2怀特（White）的异方差修正/66
6.3Newey-West的异方差和序列相关修正/66
6.4两阶段最小二乘法/66
6.5多项式分布滞后模型/67
6.6非线性最小二乘法/68
6.7二元选择模型/69
6.8排序选择模型/72
6.9删截回归模型/74
6.10截尾回归模型/75
6.11计数模型/76
第7章序列相关和ARIMA模型分析/78
7.1基本论述/78
7.2序列相关理论/78
7.3DW统计量的进一步讨论/79
7.4一阶自回归修正的进一步讨论/79
7.5单积（单整）自回归移动平均（ARIMA）模型/80
7.6单位根检验和差分算子/84
7.7差分算子/89
第8章模型设定与诊断检验/91
8.1可提供的检验/91
8.2系数检验/92
8.3残差检验../94
8.4模型稳定性检验/97
8.5递归最小二乘法/99
第9章单方程模型预测/102
9.1单方程预测方法/102
9.2指数平滑法/106
9.3自然对数/107
第10章联立方程模型的估计/108
10.1系统估计方法/108
10.2系统方程的创立与估计/110
第11章向量自回归模型（VAR）的估计/114
11.1向量自回归模型/114
11.2VAR的视图/115
11.3VAR结果的解释/118
11.4协积检验和向量误差修正模型/119
11.5用VAR或VEC模型预测/123
第12章模型求解/124
12.1建立模型/124
12.2求解模型/125
12.3补充说明/126
12.4模型求解中的各选项简介/127
12.5Assign语句/127
12.6其他求解控制语句/128
第13章面板数据模型的估计/129
13.1组织数据/129
13.2合并数据库中数据的操作/130
13.3合并数据库估计/130
13.4建立系统和模型/132
13.5面板数据的单位根检验/133
第14章ARCH和GARCH模型估计/137
14.1GARCH（1,1）和GARCH（p,q）模型/138
14.2其他描述自回归条件异方差的模型/143
14.3杠杆效应与非对称性检验/145
第15章EViews编程/146
15.1EViews基本操作命令简介/146
15.2矩阵与函数运算/155
15.3描述统计与推断统计/161
15.4单方程计量模型/169
15.5联立方程模型/174
15.6时间序列模型/176
15.7状态空间模型/183
15.8面板数据/190
15.9程序控制语句/194
第16章EViews应用实例/204
例1线性回归模型估计（file：case1）/204
例2非线性回归模型估计（file：case2）/210
例3工具变量估计（file：case3）/214
例4虚拟变量应用（file：case4）/216
例5二元选择模型估计（file：case5）/218
例6模型诊断与检验4种方法（file：case6a.case6b.case10）/220
例7联立方程模型的两阶段最小二乘（2SLS）估计与预测（file：case7）/225
例8时间序列模型估计（file：case8）/232
例9回归与时间序列组合模型估计（file：case9）/238
例10单位根的ADF检验（file：case10）/240
例11VAR模型分析与协整检验（file：case11）/243
例12ARCH建模分析（file：case12）/251
例13面板数据模型分析（file：case13）/261
例14数据的统计分析（file：case14）/272
例15画条形对比图（file：case15）/273
例16单总体假设检验（file：case16a.case16b）/274
例17两总体均值差异的显著性检验（file：case17）/277
例18单因素方差分析（file：case18）/278
例19主成分分析（file：case19）/280
例20时间序列的X12季节调整和乘法模型（file：case20a.case20b）/281
例21两个相互独立I(1)变量相关系数分布的蒙特卡罗模拟编程（file：case21）/291
例22单位根检验DF统计量分布的蒙特卡罗模拟程序（file：case22）/293
例23含有一个内生结构突变点的单位根检验编程（file：case23a.case23b.case23c.case23d）/294
参考文献/301
关于《EViews使用指南与案例》的数据说明.../302