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易丹辉? 著

出版社：中国人民大学出版社

ISBN：9787300343631

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本书是在《数据分析与EViews利用（第3版）》基础上订正而成，缜密萦绕IHS公司2022年推出的EViews 13.0版本发展，系统介绍其在数据处置、图形出现、计量分析与统计建模等方面的多项新增与优化职能。

本书特色鲜明，凸起体现为以下三点：
一是新版本、新职能全覆盖。具体解析EViews 13.0在界面设计、与R/Python的兼容性、VAR模型、贝叶斯时变系数VAR、Johansen协整检验、非线性ARDL估计等方面的主题改进，援手读者直接把握前沿工具。
二是安身中国数据，服务现实问题。本次订正出格选用我国宏观、中观及微观现实数据更新案例，使进建过程更切近国内现实情境，助力读者提高使用数据分析和解决现实经济问题的能力。
三是内容详略切当，侧沉 作利用。除介绍描述统计、回归分析、功夫序列等基础步骤表，本书深刻解说了前提异方差、面板数据模型、状态空间模型及混频数据处置等复杂计量模型，并新增因子分析章节，通过详尽的 作注明，力求使读者在理论进建与软件实际中获得整体提高。

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目录

第 1章EViews软件使用初步
1.1工作文件及成立
1.2序列对象的根基 作
1.3数据分析的常用 作
1.4序列的描述统计分析

第2章 线性回归分析
2.1线性回归概述
2.2通例检验
2.3建８街韬虴Views 作
2.4自变量选择
2.5预测
2.6含定性自变量的回归模型
2.7分位数回归

第3章 线性回归问题和非线性回归分析
3.1线性回归的常见问题
3.2回归变量选择
3.3非线性回归分析

第4章 传统功夫序列分析
4.1趋向模型与分析
4.2季节模型与分析
4.3指数滑润法

第5章 ARMA模型利用
5.1 ARMA模型概述
5.2随机功夫序列的个性分析
5.3模型的鉴别与成立
5.4模型的预测
5.5序列有关与ARMA模型

第6章 动态功夫序列模型基础
6.1散布滞后模型
6.2单元根检验
6.3协整与误差建改模型

第7章 前提异方差模型
7.1自回归前提异方差模型
7.2广义自回归前提异方差模型
7.3其他类型的前提异方差模型
7.4多变量ARCH模型

第8章 联立方程模型
8.1模型的根基问题
8.2单方面程估计
8.3系统估计法
8.4联立方程模型的仿照

第9章 向量自回归模型
9.1非结构化的向量自回归模型
9.2结构化的向量自回归模型
9.3向量误差建改模型

第10章 状态空间模型
10.1状态空间模型的根基问题
10.2状态空间模型估计

第11章 面板数据模型
11.1模型的根基问题
11.2模型的成立与估计
11.3模型的检验及其他

第12章 混频数据模型
12.1混频数据回归模型
12.2 MIDAS模型的估计
12.3模型预测

第13章 因子分析
13.1因子模型概述
13.2因子分析事俘

第14章 广义线性模型
14.1二元选择模型
14.2排序选择模型
14.3计数模型

附录 EViews编程基础
附表 常用统计散布表

参考文件

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