計量經(jīng)濟學(xué)實驗與案例分析（第2版）

第1章EViews軟件基本操作1

1.1EViews軟件的啟動與退出2

1.1.1EViews軟件的啟動2

1.1.2EViews軟件的退出2

1.2EViews軟件的基本認識3

1.3EViews軟件的基礎(chǔ)操作4

1.3.1建立新工作文件5

1.3.2數(shù)據(jù)的輸入7

1.4基于Workfile的基本操作10

1.4.1數(shù)據(jù)操作11

1.4.2序列操作12

1.4.3數(shù)組操作13

1.5實驗教程17

實驗1EViews軟件的認識17

實驗2EViews軟件的基本操作18

實驗3EViews軟件作圖19

1.6綜合案例分析20

案例1某國家月度宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析20

案例2美國全職工人收入分析25

第2章一元線性回歸模型31

2.1數(shù)據(jù)的類型32

2.2一元線性回歸：模型、估計和檢驗34

2.2.1變量之間的線性關(guān)系檢驗34

2.2.2一元線性回歸模型及普通*小二乘法(OLS)估計36

2.3一元線性回歸估計的相關(guān)檢驗39

2.3.1回歸系數(shù)檢驗39

2.3.2回歸系數(shù)的置信區(qū)間41

2.3.3回歸殘差的統(tǒng)計性質(zhì)及檢驗42

2.4一元線性回歸模型的預(yù)測44

2.4.1樣本內(nèi)預(yù)測44

2.4.2樣本外預(yù)測44

2.5實驗教程45

實驗1一元線性回歸模型的估計、顯著性檢驗和預(yù)測45

實驗2一元線性回歸模型統(tǒng)計量的計算46

2.6綜合案例分析47

案例收入與年齡的關(guān)系47

第3章多元線性回歸模型53

3.1多元線性回歸模型及OLS估計54

3.2多元線性回歸模型系數(shù)的聯(lián)合檢驗54

3.2.1同方差假設(shè)下的聯(lián)合檢驗55

3.2.2異方差假設(shè)下的聯(lián)合檢驗56

3.3多元線性回歸模型多系數(shù)的單約束檢驗57

3.4遺漏變量及遺漏變量偏差58

3.5實驗教程59

實驗1多元線性回歸重要指標(biāo)的計算59

實驗2多元線性回歸模型的估計、檢驗和殘差分析60

3.6綜合案例分析61

案例1課程評價與教授容貌的關(guān)系61

案例2教育時間與上學(xué)距離的關(guān)系65

第4章異方差檢驗及處理71

4.1異方差的檢驗方法72

4.1.1懷特異方差檢驗72

4.1.2BP異方差檢驗75

4.2異方差問題的處理77

4.2.1異方差穩(wěn)健估計77

4.2.2廣義(加權(quán))*小二乘法79

4.2.3廣義(加權(quán))*小二乘法在EViews中的實現(xiàn)81

4.3實驗教程85

實驗異方差檢驗與穩(wěn)健估計85

4.4綜合案例分析87

案例一年教育的經(jīng)濟價值：同方差還是異方差？87

第5章多重共線性檢驗及處理93

5.1多重共線性的檢驗方法94

5.1.1逐步增加變量觀察法94

5.1.2相關(guān)系數(shù)加輔助回歸法95

5.1.3VIF檢驗法97

5.2多重共線性的處理98

5.3實驗教程100

實驗多重共線性問題100

第6章序列相關(guān)性檢驗及處理103

6.1序列相關(guān)DW檢驗104

6.1.1序列相關(guān)DW檢驗的原理及步驟104

6.1.2序列相關(guān)DW檢驗在EViews中的實現(xiàn)105

6.2序列相關(guān)LM檢驗106

6.2.1序列相關(guān)LM檢驗的原理及步驟106

6.2.2序列相關(guān)LM檢驗在EViews中的實現(xiàn)107

6.3序列相關(guān)性的處理111

6.3.1廣義差分法(δ已知)111

6.3.2CO迭代法(δ未知)112

6.4實驗教程113

實驗序列相關(guān)性問題113

第7章非線性回歸分析基礎(chǔ)115

7.1確定非線性回歸基準(zhǔn)模型的方法116

7.2常見的非線性回歸模型118

7.2.1多項式模型118

7.2.2對數(shù)模型119

7.2.3交互變量模型120

7.2.4Probit模型和Logit模型121

7.3實驗教程126

實驗1多項式模型127

實驗2對數(shù)模型與交互變量模型132

實驗3Probit模型136

7.4綜合案例分析140

案例貿(mào)易份額變化對經(jīng)濟增長率的影響140

第8章時間序列分析基礎(chǔ)147

8.1時間序列基礎(chǔ)148

8.1.1時間序列的自相關(guān)性148

8.1.2時間序列的滯后和差分變換148

8.2時間序列的平穩(wěn)性及其檢驗150

8.2.1時間序列的平穩(wěn)性150

8.2.2時間序列的平穩(wěn)性檢驗151

8.3格蘭杰因果關(guān)系檢驗159

8.3.1格蘭杰因果關(guān)系檢驗原理159

8.3.2格蘭杰因果關(guān)系檢驗的軟件操作160

8.4協(xié)整關(guān)系檢驗161

8.5時間序列模型基礎(chǔ)161

8.5.1AR模型162

8.5.2MA模型與ARIMA模型168

8.5.3ADL模型172

8.5.4ARCH模型與GARCH模型172

8.5.5誤差修正模型180

8.5.6向量自回歸模型（VAR）184

8.6實驗教程194

實驗1時間序列基礎(chǔ)194

實驗2AR模型195

實驗3VAR模型196

第9章面板模型199

9.1面板數(shù)據(jù)讀入200

9.1.1復(fù)制粘貼方式讀入面板數(shù)據(jù)200

9.1.2讀文件方式讀入面板數(shù)據(jù)202

9.1.3打開外部文件方式讀入面板數(shù)據(jù)204

9.2面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗204

9.3面板協(xié)整關(guān)系檢驗208

9.3.1Pedroni協(xié)整關(guān)系檢驗210

9.3.2Kao協(xié)整關(guān)系檢驗212

9.3.3Johansen面板協(xié)整關(guān)系檢驗213

9.4面板格蘭杰因果關(guān)系檢驗215

9.5變量統(tǒng)計描述和相關(guān)性分析217

9.5.1統(tǒng)計描述217

9.5.2相關(guān)性分析218

9.6面板模型建立與估計219

9.6.1個體固定效應(yīng)模型估計及檢驗219

9.6.2個體隨機效應(yīng)模型估計及檢驗224

9.7實驗教程226

實驗面板模型226

參考文獻229