第1章EViews软件基本操作1
1.1EViews软件的启动与退出2
1.1.1EViews软件的启动2
1.1.2EViews软件的退出2
1.2EViews软件的基本认识3
1.3EViews软件的基础操作4
1.3.1建立新工作文件5
1.3.2数据的输入7
1.4基于Workfile的基本操作9
1.4.1数据操作9
1.4.2序列操作10
1.4.3数组操作11
1.5实验教程14
实验1EViews软件的认识15
实验2EViews软件的基本操作15
实验3EViews软件作图16
1.6综合案例分析17
案例1某国家月度宏观经济数据分析17
案例2美国全职工人收入分析21
第2章一元线性回归模型27
2.1数据的类型28
2.2一元线性回归:模型、估计和检验30
2.2.1变量之间的线性关系检验30
2.2.2一元线性回归模型及普通最小二乘法(OLS)估计32
2.3一元线性回归估计的相关检验36
2.3.1回归系数检验36
2.3.2回归系数的置信区间38
2.3.3回归残差的统计性质及检验38
2.4一元线性回归模型的预测40
2.4.1样本内预测40
2.4.2样本外预测41
2.5实验教程41
实验1一元线性回归模型的估计、显著性检验和预测41
实验2一元线性回归模型统计量的计算43
2.6综合案例分析44
案例收入与年龄的关系44
第3章多元线性回归模型49
3.1多元线性回归模型及OLS估计50
3.2多元线性回归模型系数的联合检验50
3.2.1同方差假设下的联合检验51
3.2.2异方差假设下的联合检验52
3.3多元线性回归模型多系数的单约束检验53
3.4遗漏变量及遗漏变量偏差54
3.5实验教程55
实验1多元线性回归重要指标的计算55
实验2多元线性回归模型的估计、检验和残差分析56
3.6综合案例分析57
案例1课程评价与教授容貌的关系57
案例2教育时间与上学距离的关系62
第4章异方差检验及处理67
4.1异方差的检验方法68
4.1.1怀特异方差检验68
4.1.2BP异方差检验71
4.2异方差问题的处理72
4.2.1异方差稳健估计73
4.2.2广义(加权)最小二乘法75
4.2.3广义(加权)最小二乘法在EViews中的实现77
4.3实验教程81
实验异方差检验与稳健估计81
4.4综合案例分析82
案例一年教育的经济价值:同方差还是异方差?82
第5章多重共线性检验及处理87
5.1多重共线性的检验方法88
5.1.1逐步增加变量观察法88
5.1.2相关系数加辅助回归法89
5.2多重共线性的处理91
5.3实验教程93
实验多重共线性问题93
第6章序列相关性检验及处理95
6.1序列相关DW检验96
6.1.1序列相关DW检验的原理及步骤96
6.1.2序列相关DW检验在EViews中的实现97
6.2序列相关LM检验98
6.2.1序列相关LM检验的原理及步骤98
6.2.2序列相关LM检验在EViews中的实现99
6.3序列相关性的处理103
6.3.1广义差分法(δ已知)103
6.3.2CO迭代法(δ未知)104
6.4实验教程105
实验序列相关性问题105
第7章非线性回归分析基础107
7.1确定非线性回归基准模型的方法108
7.2常见的非线性回归模型110
7.2.1多项式模型110
7.2.2对数模型111
7.2.3交互变量模型112
7.2.4Probit模型和Logit模型113
7.3实验教程116
实验1多项式模型117
实验2对数模型与交互变量模型121
实验3Probit模型126
7.4综合案例分析130
案例贸易份额变化对经济增长率的影响130
第8章时间序列分析基础137
8.1时间序列基础138
8.1.1时间序列的自相关性138
8.1.2时间序列的滞后和差分变换138
8.2时间序列的平稳性及其检验140
8.2.1时间序列的平稳性140
8.2.2时间序列的平稳性检验140
8.3格兰杰因果关系检验146
8.3.1格兰杰因果关系检验原理146
8.3.2格兰杰因果关系检验的软件操作147
8.4协整关系检验148
8.5时间序列模型基础149
8.5.1AR模型149
8.5.2MA模型与ARIMA模型156
8.5.3ADL模型159
8.5.4ARCH模型与GARCH模型160
8.5.4误差修正模型168
8.6实验教程172
实验1时间序列基础172
实验2AR模型173
参考文献175