計量經(jīng)濟學軟件-Eviews的使用-第二版

內(nèi)容概要

　　EViews是當前世界上最為流行的計量經(jīng)濟學軟件之一?！陡叩仍盒H經(jīng)貿(mào)專業(yè)規(guī)劃教材·計量經(jīng)濟學軟件：EViews的使用（第2版）》主要是介紹EViews 6.0　?。‥conometric Views）軟件的使用?！陡叩仍盒H經(jīng)貿(mào)專業(yè)規(guī)劃教材·計量經(jīng)濟學軟件：EViews的使用（第2版）》以其最新版本EViews 6.0為基礎，以案例貫穿全書，重點講述計量分析方法、實例分析和EViews 6.0的操作方法。EViews擁有數(shù)據(jù)處理、作圖、統(tǒng)計分析、建模分析、預測和模擬六大功能?！　∪珪卜?9章，內(nèi)容包括基本功能介紹、數(shù)據(jù)處理、圖形和表格、統(tǒng)計量的計算、線性模型、非線性模型、時間序列模型、離散變量模型、自回歸條件異方差（ ARCH）模型、面板數(shù)據(jù)（Panel Data）模型、向量自回歸（VAR）模型等一些新近發(fā)展起來的分析工具。　　《高等院校國際經(jīng)貿(mào)專業(yè)規(guī)劃教材·計量經(jīng)濟學軟件：EViews的使用（第2版）》的特點是以例題為主線，貫穿全書的講解，易學易懂，本書在每一章前簡明扼要地介紹了計量方法的基本原理，然后介紹EViews 6.0中常用統(tǒng)計方法的操作步驟，讀者只要按照書上的例題操作一遍，即可學會EViews 6.0基本功能的使用，是一本較好的學習EViews軟件使用的入門書籍?！　Views 6.0的基本功能廣泛應用于經(jīng)濟學、金融，同時也適用于自然科學、社會科學、人文科學中各個領域的定量研究，應用范圍廣泛。　　《高等院校國際經(jīng)貿(mào)專業(yè)規(guī)劃教材·計量經(jīng)濟學軟件：EViews的使用（第2版）》將為經(jīng)濟、金融、管理、商務等領域的工作者、教師、學生全面掌握EViews 6.0提供有力的幫助。

作者簡介

于俊年，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學教授，研究領域包括計量經(jīng)濟學，項目經(jīng)濟分析數(shù)量方法，線性規(guī)劃，投資項目可行性研究與項目評估。出版并發(fā)表多本著作和學術論文。

書籍目錄

第一章 關于EViews的基本知識1 1.1 EViews簡介 1 1.2 EViews的計量經(jīng)濟學基本概念 4 第二章 文件的建立和數(shù)據(jù)的描述 9 2.1 建立一個工作文件 9 2.2 檢查數(shù)據(jù) 20 2.3 數(shù)據(jù)繪制成曲線 22 2.4 描述的統(tǒng)計量（Descriptive Statistics） 33 第三章 一元線性回歸模型的說明和估計 37 3.1 根據(jù)數(shù)據(jù)作圖 37 3.2 簡單回歸的估計 41 3.3 簡單回歸的作圖 47 3.4 殘差圖 50 3.5 EViews中簡單回歸模型的預測 53 第四章 最小二乘估計量的性質 59 4.1 模型中參數(shù)估計的方差和協(xié)方差 59 4.2 結果存儲 61 4.3 最小二乘殘差的作圖 63 第五章 簡單回歸模型的假設檢驗、區(qū)間估計和預測 65 5.1 模型參數(shù)的顯著性檢驗 65 5.2 利用出口總額和國內(nèi)生產(chǎn)總值進行區(qū)間估計 67 5.3 EViews中簡單回歸模型的預測 70 第六章 新變量的生成與變量的圖形 79 6.1 利用已有的變量生成新變量 79 6.2 縮放數(shù)據(jù)的運算 84 6.3 變量的圖形 88 6.4 隨機項正態(tài)分布（Normally Distributed）檢驗 94 第七章 多元回歸模型 99 7.1 多元回歸模型的最小二乘估計 99 7.2 簡單預測 l02 7.3 總體方差的估計（Estimation of the Error Variance） 108 7.4 參數(shù)最小二乘估計量的方差與協(xié)方差 110 7.5 區(qū)間估計 113 第八章 多元回歸模型的進一步討論 117 8.1 多元回歸模型的單個系數(shù)的假設檢驗（Hypothesis Testing） 117 8.2 衡量擬合優(yōu)度 120 8.3 F—檢驗 122 第九章 虛擬變量 127 9.1 建立模型 127 9.2 設立時間趨勢變量 127 9.3 使用“邏輯”（Logical）執(zhí)行命令，構造虛擬變量 128 9.4 模型的估計和檢驗 129 9.5 利用部分樣本估計模型 132 9.6 利用EViews的鄒突變點檢驗（Chow檢驗） 134 第十章 非線性模型與二元選擇模型 137 10.1 兩個變量之間的相互作用 137 10.2 簡單非線性模型的參數(shù)估計 139 10.3 二元選擇模型 141 第十一章 異方差性（Heteroskedasticity） 151 11.1 異方差的散點圖檢驗法 153 11.2 帕克（R.EPark）檢驗法 155 11.3 戈特菲爾德一奎恩特（Goldfeld—Quandt）異方差檢驗 157 11.4 懷特（White）異方差檢驗 159 11.5 加權最小二乘法 161 11.6 懷特（White）對異方差的修正 164 第十二章 自相關（Autocorrelation） 167 12.1 殘差圖檢驗法 169 12.2 D—W自相關檢驗法 173 12.3 偏相關系數(shù)檢驗法 173 12.4 自相關的LM檢驗 175 12.5 廣義差分最小二乘法（Generalized Least Squares）的運用 177 12.6 AR（1）模型的估計 180 第十三章 隨機自變量（Random Regressors）模型 183 13.1 豪斯曼（Hausman）檢驗 184 13.2 消除隨機性解釋變量影響的方法——工具變量法 186 第十四章 聯(lián)立方程模型 189 14.1 單方程的2SLS估計 190 14.2 聯(lián)立方程模型的系統(tǒng)3SLS估計 192 第十五章 分布滯后模型（Distributed Lag Models） 197 15.1 有限滯后模型（Finite Lag Models） 197 15.2 多項式無限分布滯后模型（Polynomial Distributed Lag Models）——阿爾蒙Almon估計法 199 15.3 有限滯后模型中滯后期數(shù)判定的亞開克與施瓦茲（AIC與SC）準則 207 15.4 柯克（KOYCK）模型的應用舉例 211 第十六章 時間序列模型（Time Series Models） 215 16.1 平穩(wěn)時間序列（Stationary Time Series）的圖形 215 16.2 偽回歸（Spurious Regressions） 217 16.3 運用自相關函數(shù)檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性 220 16.4 單位根檢驗（Augmented Dickey——Fuller檢驗） 223 16.5 自回歸移動平均模型ARMA（p，q） 231 16.6 協(xié)整（Cointegration）檢驗（1） 237 16.7 協(xié)整（Cointegration）檢驗（2）——Johansen（約翰森）協(xié)整檢驗 240 第十七章 面板數(shù)據(jù)模型 245 17.1 面板數(shù)據(jù)（Panel Data）模型的基本類型 245 17.2 面板數(shù)據(jù)庫的建立 247 17.3 面板數(shù)據(jù)模型的估計 253 17.4 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗 261 17.5 面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗 265 第十八章 自回歸條件異方差（ARCH）模型 273 18.1 ARCH模型 273 18.2 ARCH效應檢驗 274 18.3 ARCH模型的參數(shù)估計 281 18.4 廣義自回歸條件異方差模型 284 第十九章 向量自回歸模型（VAR模型） 289 19.1 向量自回歸模型的概念 289 19.2 VAR（P）的建立與估計 290 19.3 預測 295 19.4 VAR模型的若干分析 297 參考文獻 309

章節(jié)摘錄

版權頁：   插圖：   圖16.7.2的左半部分，Deterministic trend assumption of test（檢驗的確定趨勢假設）有6種形式的協(xié)整方程可供選擇： ①序列沒有確定性趨勢且協(xié)整方程無截距項； ②序列沒有確定性趨勢且協(xié)整方程有截距項： ③序列有線性趨勢但協(xié)整方程只有截距項； ④序列和協(xié)整方程都有線性趨勢； ⑨序列有二次趨勢且協(xié)整方程有線性趨勢； ⑥讓計算機對以上五種情況都進行檢驗。 右半部分Exog variables（外生變量設定）、Lag intervals（滯后間隔設定）和CriticalValues（臨界值）。 在圖16.7.2中，本例采用第二種形式，即觀測序列沒有確定性趨勢且協(xié)整方程（CE）有截距。右方第一個空白區(qū)域（Exog variables）等待用戶輸入VAR系統(tǒng)中的外生變量名稱，本例是只檢驗協(xié)整性，所以采用空白。右方第二個空白行處輸入模型右邊的滯后階數(shù)，并采用給出起止點的配對輸入法。例如，輸入12表示等式右邊包括△Yt—1和AYt—2兩項。本例中采用11。定義完成后點擊“確定”得到結果如圖16.7.3。 圖16.7.3給出的是協(xié)整關系個數(shù)的檢驗結果，其中包含兩種類型檢驗統(tǒng)計量的檢驗結果，上面一部分給出的是跡（Trace）統(tǒng)計量檢驗結果，下面一部分給出的是最大特征值（Maximum Eigenvalue）計量檢驗結果。對于每一部分，第一列是在檢驗原假設下協(xié)整關系的個數(shù)；第二列是矩陣Ⅱ的特征值，是按照大小順序排列的；第三列是檢驗統(tǒng)計量；第四列是5％的臨界值；后一列是檢驗統(tǒng)計量的概率值。Johansen協(xié)整檢驗是按照協(xié)整關系個數(shù)r=0到r=k—1順序執(zhí)行的。 為了說明檢驗結果，先看跡統(tǒng)計量檢驗，第一列的“None”表示檢驗原假設“存在零個協(xié)整關系”，該假設下的跡統(tǒng)計量等于29.176 58，5％的臨界值等于20.261 84，跡統(tǒng)計量大于臨界值，因此拒絕原假設，從而表明至少存在一個協(xié)整關系。接著再考察“Atmostl”、其表示“至多存在1個協(xié)整關系”的原假設，該假設下的跡統(tǒng)計量等于7.097959，小于5％的臨界值9.164546，因此不能拒絕原假設，從而跡統(tǒng)計量檢驗結果表明在5％的顯著水平上存在一個協(xié)整關系。 對于最大特征值統(tǒng)計量檢驗，分析過程和跡統(tǒng)計量的完全相同，檢驗結果也表明在5％的顯著水平存在一個協(xié)整關系。

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