第一章 关于EViews的基本知识 1
1.1 EViews简介 1
1.2 EViews的计量经济学基本概念 4
第二章 文件的建立和数据的描述 9
2.1建立一个工作文件 9
2.2检查数据 20
2.3数据绘制成曲线 22
2.4描述的统计量 33
第三章 一元线性回归模型的说明和估计 37
3.1根据数据作图 37
3.2简单回归的估计 41
3.3简单回归的作图 47
3.4残差图 50
3.5 EViews中简单回归模型的预测 53
第四章 最小二乘估计量的性质 59
4.1模型中参数估计的方差和协方差 59
4.2结果存储 61
4.3最小二乘残差的作图 63
第五章 简单回归模型的假设检验、区间估计和预测 65
5.1模型参数的显著性检验 65
5.2利用出口总额和国内生产总值进行区间估计 67
5.3 EViews中简单回归模型的预测 70
第六章 新变量的生成与变量的图形 79
6.1利用已有的变量生成新变量 79
6.2缩放数据的运算 84
6.3变量的图形 88
6.4随机项正态分布检验 94
第七章 多元回归模型 99
7.1多元回归模型的最小二乘估计 99
7.2简单预测 102
7.3总体方差的估计 108
7.4参数最小二乘估计量的方差与协方差 110
7.5区间估计 113
第八章 多元回归模型的进一步讨论 117
8.1多元回归模型的单个系数的假设检验 117
8.2衡量拟合优度 120
8.3 F-检验 122
第九章 虚拟变量 127
9.1建立模型 127
9.2设立时间趋势变量 127
9.3使用“逻辑”执行命令，构造虚拟变量 128
9.4模型的估计和检验 129
9.5利用部分样本估计模型 132
9.6利用EViews的邹突变点检验 134
第十章 非线性模型与二元选择模型 137
10.1两个变量之间的相互作用 137
10.2简单非线性模型的参数估计 139
10.3二元选择模型 141
第十一章 异方差性 151
11.1异方差的散点图检验法 153
11.2帕克（R.EPark）检验法 155
11.3戈特菲尔德-奎恩特异方差检验 157
11.4怀特（White）异方差检验 159
11.5加权最小二乘法 161
11.6怀特（White）对异方差的修正 164
第十二章 自相关 167
12.1残差图检验法 169
12.2 D-W自相关检验法 173
12.3偏相关系数检验法 173
12.4自相关的LM检验 175
12.5广义差分最小二乘法的运用 177
12.6 AR（1）模型的估计 180
第十三章 随机自变量模型 183
13.1豪斯曼检验 184
13.2消除随机性解释变量影响的方法——工具变量法 186
第十四章 联立方程模型 189
14.1单方程的2SLS估计 190
14.2联立方程模型的系统3SLS估计 192
第十五章 分布滞后模型 197
15.1有限滞后模型 197
15.2多项式无限分布滞后模型阿尔蒙Almon估计法 199
15.3有限滞后模型中滞后期数判定的亚开克与施瓦兹（AIC与SC）准则 207
15.4柯克（KOYCK）模型的应用举例 211
第十六章 时间序列模型 215
16.1平稳时间序列的图形 215
16.2伪回归 217
16.3运用自相关函数检验数据的平稳性 220
16.4单位根检验 223
16.5自回归移动平均模型ARMA（p，q) 231
16.6协整检验（1） 237
16.7协整检验（2）——Johansen（约翰森）协整检验 240
第十七章 面板数据模型 245
17.1面板数据模型的基本类型 245
17.2面板数据库的建立 247
17.3面板数据模型的估计 253
17.4面板数据的单位根检验 261
17.5面板数据的协整检验 265
第十八章 自回归条件异方差（ARCH）模型 273
18.1 ARCH模型 273
18.2 ARCH效应检验 274
18.3 ARCH模型的参数估计 281
18.4广义自回归条件异方差模型 284
第十九章 向量自回归模型（VAR模型） 289
19.1向量自回归模型的概念 289
19.2 VAR（P）的建立与估计 290
19.3预测 295
19.4 VAR模型的若干分析 297
参考文献 309