計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件-Eviews的使用

第一章 關(guān)于Eviews的基本知識(shí)
　第一節(jié) Eviews簡(jiǎn)介
　第二節(jié) Eviews的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基本概念
第二章 文件的建立和數(shù)據(jù)的描述
　第一節(jié) 建立一個(gè)工作文件
　第二節(jié) 檢查數(shù)據(jù)
　第三節(jié) 數(shù)據(jù)繪制成曲線(xiàn)
　第四節(jié) 描述的統(tǒng)計(jì)量
第三章 一元線(xiàn)性回歸模型的說(shuō)明和估計(jì)
　第一節(jié) 根據(jù)數(shù)據(jù)作圖
　第二節(jié) 簡(jiǎn)單回歸的估計(jì)
　第三節(jié) 簡(jiǎn)單回歸的作圖
　第四節(jié) 殘差圖
　第五節(jié) Eviews中簡(jiǎn)單回歸模型的預(yù)測(cè)
第四章 最小二乘估計(jì)量的性質(zhì)
　第一節(jié) 模型中參數(shù)估計(jì)的方差和協(xié)方差
　第二節(jié) 結(jié)果存儲(chǔ)
　第三節(jié) 最小二乘殘差的作圖
第五章 簡(jiǎn)單回歸模型的假設(shè)檢驗(yàn) 區(qū)間估計(jì)和預(yù)測(cè)
　第一節(jié) 模型參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
　第二節(jié) 模型參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
　第三節(jié) Eviews中簡(jiǎn)單回歸模型的預(yù)測(cè)
第六章 新變量的生成與變量的圖形
　第一節(jié) 利用已有的變量生成新變量
　第二節(jié) 縮放數(shù)據(jù)的運(yùn)算
　第三節(jié) 變量的圖形
　第四節(jié) 隨機(jī)項(xiàng)正態(tài)分布
第七章 多元回歸模型
　第一節(jié) 多元回歸模型的最小二乘估計(jì)
　第二節(jié) 簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)
　第三節(jié) 方差的估計(jì)
　第四節(jié) 參數(shù)最小二乘估計(jì)量的方差與協(xié)方差
　第五節(jié) 區(qū)間估計(jì)
第八章 多元回歸模型的進(jìn)一步討論
　第一節(jié) 多元回歸模型的單個(gè)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
　第二節(jié) 衡量擬合優(yōu)度
　第三節(jié) F-檢驗(yàn)
第九章 虛擬變量（二元選擇模型）
　第一節(jié) 建立模型
　第二節(jié) 設(shè)立時(shí)間趨勢(shì)變量
　第三節(jié) 使用“邏輯”執(zhí)行命令，構(gòu)造虛擬變量
　第四節(jié) 模型的估計(jì)和檢驗(yàn)
　第五節(jié) 利用部分樣本估計(jì)模型
　第六節(jié) 利用Eviews的chow檢驗(yàn)
第十章 非線(xiàn)性模型
　第一節(jié) 二個(gè)連續(xù)變量之間的相互作用
　第二節(jié) 簡(jiǎn)單非線(xiàn)性模型的參數(shù)估計(jì)
　第三節(jié) 邏輯增長(zhǎng)曲線(xiàn)
第十一章 異方差性
　第一節(jié) 異方差的檢驗(yàn)
　第二節(jié) 懷特對(duì)異方差的修正
　第三節(jié) 廣義最小二乘法（加權(quán)最小二乘法）
　第四節(jié) 戈特菲爾德—奎恩特檢驗(yàn)
第十二章 自相關(guān)
　第一節(jié) 殘差序列圖
　第二節(jié) 廣義差分最小二乘法的運(yùn)用
　第三節(jié) 一階自相關(guān)模型的估計(jì)
　第四節(jié) 杜賓—瓦爾特森檢驗(yàn)
　第五節(jié) 拉格朗日乘數(shù)自相關(guān)檢驗(yàn)
　第六節(jié) 一階自相關(guān)模型的預(yù)測(cè)
第十三章 隨機(jī)自變量模型
　第一節(jié) 豪斯曼檢驗(yàn)
　第二節(jié) 消除隨機(jī)性解釋變量影響的方法—工具變量法
第十四章 聯(lián)立方程模型
　第一節(jié) 對(duì)模型約簡(jiǎn)式的估計(jì)　
　第二節(jié) 兩階段最小二乘法的應(yīng)用
　第三節(jié) 二階段最小二乘法的應(yīng)用
第十五章 分布滯后模型
　第一節(jié) 有限滯后模型
　第二節(jié) 多項(xiàng)式無(wú)限分布滯后模型
　第三節(jié) 有限滯后模型中滯后期數(shù)的判定
　第四節(jié) KOYCK模型的應(yīng)用舉例
第十六章 時(shí)間序列模型
　第一節(jié) 平穩(wěn)的時(shí)間序列
　第二節(jié) 擬似回歸
　第三節(jié) 運(yùn)用自相關(guān)函數(shù)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性
　第四節(jié) 單位根檢驗(yàn)
　第五節(jié) 協(xié)整檢驗(yàn)的應(yīng)用舉例
第十七章 合并時(shí)間序列數(shù)據(jù)與截面混合數(shù)據(jù)
　第一節(jié) 合并數(shù)據(jù)模型的基本類(lèi)型
　第二節(jié) 合并數(shù)據(jù)庫(kù)的建立
　第三節(jié) 合并數(shù)據(jù)模型的估計(jì)
第十八章 自回歸條件異方差模型
　第一節(jié) ARCH模型
　第二節(jié) ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)
　第三節(jié) ARCH模型的參數(shù)估計(jì)
　第四節(jié) 廣義自回歸條件異方差模型
第十九章 向量自回歸模型
　第一節(jié) 向量回歸模型的概念
　第二節(jié) VAR（P）的建立與估計(jì)
　第三節(jié) 預(yù)測(cè)
參考文獻(xiàn)