EViews統計分析與應用讀書筆記

以EViews 9.0為依據，以案例為基礎，突出計量分析、實例分析和EViews操作的有機結合，系統了解了EViews的各種統計分析方法。

作者:馬慧慧

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EViews統計分析與應用閱讀感悟

EViews（Econometrics Views），是美國QMS公司開發的一款運行于Windows環境下的經濟計量分析統計軟件，是進行數據分析、回歸分析和預測的實用工具，其廣泛應用于經濟學、金融保險、社會科學、自然科學等眾多領域。作為目前最流行的計量經濟工具軟件之一，EViews以功能強大、操作簡便且具有可視化的操作風格而著稱。EViews擁有強大的命令功能和批處理語言功能，程序語言簡單易懂。 本書以EViews 9.0為依據，以案例為基礎，突出計量分析、實例分析和EViews操作的有機結合。在每一章前簡明扼要地闡述計量統計方法的基本原理，介紹EViews中常用統計方法的操作步驟，并結合實例演示EViews的操作與輸出結果解讀，使讀者對計量統計方法的應用與軟件的操作有一個全面的了解。 本書共分20章，按照數據處理、繪圖操作、基本統計分析、回歸與建模分析、預測和編程操作順序編寫。內容豐富、結構清晰、語言簡練、圖文并茂，系統介紹了EViews的各種統計分析方法。

目 錄 第1章 EViews簡介 11.1 EViews 9.0簡介 11.1.1 EViews 9.0的新增功能 11.1.2 EViews 9.0對運行環境的要求 21.2 EViews的啟動與退出 21.3 EViews的主窗口 21.4 工作文件的建立與工作文件窗口 31.4.1 工作文件的建立 31.4.2 工作文件窗口簡介 51.5 對象的建立和對象窗口 61.5.1 對象的建立 61.5.2 對象窗口簡介 7第2章 EViews與數據處理 92.1 工作文件的保存 92.2 數據的導入 102.3 新序列的公式生成 132.4 數據的季節調整 15上機題 23第3章 EViews與繪圖 273.1 基于Graph的繪圖功能 273.1.1 由EViews主菜單進行繪圖操作 273.1.2 由序列或組界面進行繪圖操作 303.2 圖形的改變、凍結、移動與打印 313.2.1 圖形的改變 313.2.2 圖形的凍結及其他操作 313.2.3 圖形的移動 343.2.4 圖形的打印 34上機題 35第4章 EViews與統計分析 384.1 單序列統計量的計算及檢驗 384.1.1 單序列的描述性統計量 394.1.2 單序列描述統計量的檢驗 424.1.3 單序列單因素統計表 454.1.4 單時間序列的統計檢驗 464.2 序列組統計量的計算及檢驗 494.2.1 序列組的基本統計分析 504.2.2 時間序列組基本統計分析 52上機題 54第5章 基本線性回歸模型的OLS估計 585.1 線性回歸模型的OLS估計 585.1.1 背景知識 585.1.2 線性回歸模型OLS估計的EViews操作 605.1.3 線性回歸模型OLS估計的案例操作 635.2 標準回歸結果的解釋及殘差檢驗 685.2.1 背景知識 685.2.2 Equation方程對象的EViews操作 695.2.3 線性回歸模型OLS估計結果的案例解釋與操作 765.3 含虛擬變量的線性回歸模型的OLS估計 795.3.1 背景知識 795.3.2 虛擬變量設定的EViews操作 815.3.3 含虛擬變量線性回歸模型OLS估計的案例操作 81上機題 84第6章 模型的診斷和修正 866.1 異方差與加權最小二乘法 866.1.1 背景知識 866.1.2 異方差檢驗及修正的EViews操作 886.1.3 異方差檢驗及修正的案例操作 906.2 內生變量問題與二階段最小二乘法（TSLS） 946.2.1 背景知識 946.2.2 解決內生性問題的EViews操作——廣義最小二乘法的EViews操作 956.3 自相關問題及廣義最小二乘法（GLS） 976.3.1 背景知識 976.3.2 自相關檢驗及修正的EViews操作 986.4 Chow穩定性檢驗 1016.4.1 背景知識 1016.4.2 Chow穩定性檢驗的EViews操作 102上機題 104第7章 幾類特殊模型的估計 1067.1 二元選擇模型 1067.1.1 背景知識 1067.1.2 二元選擇模型估計的EViews操作 1077.1.3 二元選擇模型估計的案例操作 1097.2 受限因變量模型 1137.2.1 背景知識 1137.2.2 受限因變量模型估計的EViews操作 1147.2.3 受限因變量模型估計的案例操作 116上機題 120第8章 基本時間序列模型的估計 1228.1 指數平滑法 1228.1.1 背景知識 1228.1.2 指數平滑法的EViews操作 1258.1.3 指數平滑的案例操作 1268.2 趨勢分解的濾波方法 1318.2.1 背景知識 1318.2.2 H-P濾波的EViews案例操作 1358.2.3 BP濾波的EViews案例操作 137上機題 139第9章 單位根檢驗與ARIMA模型的估計 1429.1 序列平穩性檢驗 1429.1.1 背景知識 1429.1.2 序列平穩性的EViews操作 1449.2 ARIMA模型的估計 1489.2.1 背景知識 1489.2.2 ARIMA(p,d,q)模型估計的EViews操作 149上機題 156第10章 VAR與VEC的估計及解釋 15910.1 VAR模型的估計 15910.1.1 背景知識 15910.1.2 EViews操作技術講解 16010.1.3 VAR模型估計的案例操作 16110.2 Granger因果分析、IRF與方差分解 16410.2.1 背景知識 16510.2.2 EViews操作技術講解 16510.3 Johansen協整檢驗和VEC模型的估計 17110.3.1 背景知識 17210.3.2 EViews操作技術講解 17310.3.3 Johansen協整檢驗與VEC模型估計的案例操作 176上機題 182第11章 ARCH效應與GARCH模型的估計 18511.1 ARCH效應的檢驗 18511.1.1 背景知識 18511.1.2 ARCH效應檢驗的EViews操作 18611.2 GARCH模型的估計 19211.2.1 背景知識 19211.2.2 GARCH模型估計的EViews操作 19311.2.3 案例操作 19711.3 非對稱GARCH模型的估計 20011.3.1 背景知識 20011.3.2 非對稱GARCH模型估計的EViews操作 201上機題 206第12章 面板數據模型與混合橫截面模型的估計 21112.1 面板數據的組織 21112.1.1 背景知識 21112.1.2 面板數據組織的EViews操作 21112.2 面板數據模型的估計 21412.2.1 背景知識 21412.2.2 變截距模型估計的EViews操作 21612.2.3 變系數模型估計的EViews操作 22012.3 混合橫截面模型 22212.3.1 背景知識 22212.3.2 混合橫截面模型估計的EViews操作 22212.4 面板數據的單位根檢驗 22512.4.1 背景知識 22512.4.2 面板數據單位根檢驗的EViews操作 227上機題 229第13章 聯立方程模型的估計 23113.1 背景知識 23113.1.1 聯立方程模型中變量的分類 23113.1.2 聯立方程模型中方程的分類 23213.1.3 聯立方程模型的分類 23213.1.4 聯立方程模型的識別 23313.1.5 聯立方程模型的識別條件 23413.1.6 聯立方程模型的估計 23513.2 聯立方程模型估計的EViews操作 23613.3 聯立方程模型估計的案例操作 238本章習題 241第14章 模型預測專題 24314.1 背景知識 24314.2 技術操作 24414.3 案例分析 246上機題 250第15章 EViews編程 25315.1 EViews命令基礎 25315.1.1 工作文件的基本操作 25315.1.2 工作對象的基本操作 25615.1.3 數據的導入與導出 25915.2 單方程模型命令 26015.2.1 模型的設定 26015.2.2 模型的估計方法 26215.2.3 方程的設定檢驗 26315.3 時間序列模型命令 26415.3.1 時間序列的濾波方法 26415.3.2 時間序列的季節調整方法 26615.3.3 變量的單位根檢驗 26715.3.4 非平穩變量的協整檢驗 26715.3.5 格蘭杰因果關系檢驗 26815.4 聯立方程模型命令 26815.4.1 系統的建立與設定 26815.4.2 系統的估計 26915.4.3 系統估計結果中統計量和序列的提取 27015.4.4 系統特征的結果顯示 270本章習題 271第16章 綜合案例：行業視角下的企業資本結構影響因素分析 27216.1 研究背景和研究目的 27216.2 研究設計 27216.2.1 研究假說的提出 27216.2.2 變量選取 27316.3 研究方法 27416.4 數據描述 27416.5 EViews操作 27616.5.1 POOL對象的建立 27616.5.2 模型設定形式檢驗 27816.5.3 固定效應模型估計 28016.6 模型結果解讀和研究結論 281上機題 281第17章 綜合案例：中央銀行貨幣供給變動規律及預測的研究 28617.1 研究背景和研究目的 28617.2 研究設計 28717.3 數據描述 28717.4 模型創建和估計的EViews操作 28817.4.1 工作對象的創建 28817.4.2 廣義貨幣供應量M2的特征描述 28917.4.3 ARIMA模型的建立和識別 29117.4.4 ARIMA模型估計 29217.5 模型的預測 295上機題 296第18章 綜合案例：我國銀行信貸與房地產價格之間的動態關系 29918.1

為什么學習EViewsEViews全稱Econometrics Views，是美國QMS公司推出的基于Windows平臺的專門從事數據分析、回歸分析和預測的計算機軟件，EViews是當今世界上最優秀的計量經濟工具軟件之一，具有操作簡便、界面友好、功能強大等特點，在科學數據分析與評價、金融分析、經濟預測、銷售預測和成本分析等領域具有廣泛的應用。EViews使用圖形交互式用戶界面，界面友好且操作簡單，可以通過菜單操作和編程兩種方式進行分析。EViews提供了與多種應用軟件的接口，用戶可以方便地把Excel、ASCII/Text、SAS、Stata、SPSS、RATS、Html、Access等格式的數據導入EViews。EViews擁有統計分析、線性回歸分析、非線性單方程模型、聯立方程模型、動態回歸模型、分布滯后模型、VAR模型、ARCHGARCH模型、離散選擇模型、時間序列模型、編程與模擬等分析模塊，用戶通過EViews既可以進行基本的統計和回歸分析，也可以完成復雜的計量經濟建模。本書簡介和主要內容本書以EViews 9.0為依據，以案例為基礎，突出計量分析方法、實例分析和EViews操作的有機結合。每一章前，先簡明扼要地闡述計量統計方法的基本原理，然后介紹EViews中常用統計方法的操作步驟，并且結合實例演示EViews的操作并對輸出結果進行解讀，使讀者對計量統計方法的應用與軟件的操作有一個全面的了解。書書全面系統地介紹EViews的計量分析功能，全書共分20章，各部分的主要內容如下：第一部分，EViews入門。本部分包括第一章至第四章，主要介紹EViews中的一些基本概念、數據文件的基本操作、數據處理、繪圖等功能。第二部分，EViews回歸與建模分析。本部分包括第五章到第十三章，主要介紹基本線性回歸模型的OLS估計、模型的診斷和修正、幾類特殊模型的估計、基本時間序列模型的估計、ARIMA模型的估計、單位根檢驗與協整、VAR與VEC的估計及解釋、ARCH與GARCH模型的估計、Panel data模型與混合橫截面模型的估計、聯立方程模型的估計等內容，該部分涵蓋了一般統計分析、回歸分析、時間序列分析、面板模型估計、聯立方程模型等主要計量統計方法。第三部分，EViews預測與編程。本部分包括第十四章和第十五章，主要介紹EViews預測與編程功能，該部分內容用戶可以根據需要進行選擇學習。第四部分，EViews綜合案例操作。本部分包括第十六章至第二十章，該部分通過幾個行業性的統計分析案例，給讀者介紹Eviews各種統計分析技術在實際中的應用。本書實例典型，內容豐富，有很強的針對性。各章不僅詳細介紹了實例的具體操作步驟，而且還配有一定數量的練習題供讀者學習使用。讀者只需按照書中介紹的步驟一步步地實際操作，就能完全掌握本書的內容。本書有哪些特點1. 清晰的概念講解，實用的操作設置在介紹每一種統計方法的應用之前，本書會先將相應計量方法的相關統計知識和注意事項等進行講解，使得用戶在學習EViews的操作之前可以對相關的計量統計知識進行簡要的學習，做到“知其然也知其所以然”。對于每一個操作，作者會將所有的參數設置和按鈕、對話框的功能進行全面設置，使得讀者可以舉一反三，全面掌握統計分析的操作方法。2. 豐富的案例分析和上機練習在本書中，每一種統計分析方法都會配以案例講解，案例具有很強的針對性，對案例的具體操作步驟和結果都進行了詳細的介紹。每章后都配有相應的上機題供讀者學習使用，可以作為對前面知識講解的深入和補充。通過上機題可以對本章學習的掌握程度進行檢驗，用戶按照視頻中的步驟進行操作，很快就能掌握本書的相關知識。

總結

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