第一章 EViews软件使用初步 1
第一节 工作文件及建立 1
第二节 序列对象的基本操作 6
第三节 数据分析的常用操作 13
第四节 序列的描述统计分析 20
第二章 线性回归分析 31
第一节 线性回归概述 31
第二节 多元线性回归 32
第三节 含定性变量的回归模型 48
第四节 常见问题及对策 50
第三章 非线性模型 59
第一节 可线性化的非线性模型 59
第二节 非线性模型 64
第四章 传统时间序列分析 75
第一节 趋势模型与分析 75
第二节 季节模型 89
第三节 指数平滑法 97
第五章 ARMA模型应用 106
第一节 ARMA模型概述 106
第二节 随机时间序列的特性分析 108
第三节 模型的识别与建立 116
第四节 模型的预测 124
第五节 序列相关与ARMA模型 132
第六章 动态计量模型基础 135
第一节 分布滞后模型 135
第二节 单位根检验 143
第三节 协整与误差修正模型 150
第七章 多方程模型 156
第一节 联立方程模型 156
第二节 向量自回归模型 166
第三节 向量误差修正模型 179
第八章 条件异方差模型 186
第一节 自回归条件异方差模型 186
第二节 广义自回归条件异方差模型 193
第三节 其它类型的条件异方差模型 196
第九章 Panel Data模型 201
第一节 Panel Data模型的基本问题 201
第二节 Panel Data模型的建立 204
第十章 离散及受限因变量模型 215
第一节 二元选择模型 215
第二节 排序选择模型 227
第三节 受限因变量模型 232
第四节 计数模型 239
第十一章 EViews编程基础 246
第一节 EViews命令基础 246
第二节 EViews程序基础 248
第三节 程序控制 252
附录 常用统计分布表 258
附表Ⅰ 正态分布分位数表 258
附表Ⅱ x2分布表 259
附表Ⅲ t分布表 263
附表Ⅳ F分布表 264
附表Ⅴ D.W检验表 276
参考文献 279