Eviews 6实用教程

　　《Eviews 6实用教程》的介绍和演示都基于EViews 6版本，共分12章。第1章介绍EViews 6的主要功能和常用的基本对象。第2～8章介绍单方程模型的估计、预测、数据处理、图形绘制、异方差、自相关、多重共线性的检验与克服、虚拟变量设定与模型估计等内容。第9章给出联立方程模型的估计与预测方法。第10章介绍模型的诊断与检验，包括系数检验、残差检验和稳定性检验。第11～12章为时间序列分析部分，包括ARIMA模型的识别、估计、诊断与检验、预测以及单位根检验和协整检验。除第1章外，其余每章都结合案例分析，循序渐进地介绍EViews的具体操作方法。

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第一章 EViews6软件基础
第一节 EViews6软件简介
第二节 对象基础
第三节 EViews的基本对象

第二章 一元线性回归模型
第一节 案例说明
第二节 工作文件的基本操作
第三节 基本数据的处理
第四节 做散点图
第五节 回归模型的估计
第六节 残差图

第三章 多元线性回归模型
第一节 案例说明
第二节 建立回归模型
第三节 预测

第四章 非线性回归模型的线性化
第一节 案例说明
第二节 散点图分析
第三节 数列表达式的处理
第四节 模型的估计
第五节 拟合曲线图

第五章 异方差
第一节 案例说明
第二节 EViews6的异方差检验功能
第三节 对模型的异方差检验
第四节 异方差的克服

第六章 自相关
第一节 案例说明
第二节 自相关检验
第三节 自相关的克服
第四节 组合模型

第七章 多重共线性
第一节 案例说明
第二节 多重共线性的检验
第三节 多重共线性的克服
第四节 EViews6新增的逐步回归法

第八章 虚拟变量
第一节 案例说明
第二节 虚拟变量的设定
第三节 测量截距变动的虚拟变量模型
第四节 测量斜率变动的虚拟变量模型
第五节 利用自动分类虚拟变量建模

第九章 联立方程模型
第一节 案例说明
第二节 联立方程系统的估计方法
第三节 联立方程模型的估计
第四节 联立方程模型的预测

第十章 模型的诊断与检验
第一节 案例说明
第二节 系数检验
第三节 残差检验
第四节 稳定性检验

第十一章 平稳时间序列建模
第一节 案例说明
第二节 模型的识别
第三节 模型的估计
第四节 模型的诊断与检验
第五节 预测

第十二章 非平稳经济变量与协整
第一节 案例说明
第二节 单位根检验
第三节 协整检验
参考文献