《Eviews实战与数据分析》

 

 

李宗璋  著

出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302636007

 

本书结合实战案例介绍了Eviews软件的使用方法。首先介绍了Eviews软件的整体架构和设计理念，然后围绕截面数据、时间序列、面板数据 3 种典型类型的数据，介绍了Eviews软件的功能。通过配合实战案例，本书着重介绍了Eviews的操作步骤、指令和输出结果的解读。

本书分为23章，主要内容有Eviews简介、Eviews的安装、初识Eviews、工作文件、对象、序列、组、样本、图形、图形工具、截面数据的基础性分析、回归分析、定性因变量模型、受限因变量模型、分位数回归模型、工具变量、岭回归和LASSO、主成分分析、因子分析、时间序列的基础性分析、ARIMA 模型、GARCH 模型、面板数据模型。

本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合 Eviews的入门用户和进阶用户阅读，也适合对经济计量学、金融计量学、统计学感兴趣的读者阅读。另外，本书也适合部门研究机构从事经济管理工作的人士使用。

 

 

目录

第1篇 Eviews概览 / 1

第1章 Eviews简介 / 2

1.1 Eviews的发展历程 / 2

1.2 Eviews的优势 / 2

1.3 Eviews的学习资源 / 3

1.4 本书框架 / 3

第2章 Eviews的安装 / 5

2.1 Eviews的安装环境 / 5

2.2 Eviews的版本 / 5

2.3 免费获取Eviews 12学生版 / 6

第3章 初识Eviews / 7

3.1 Eviews界面 / 7

3.2 Eviews窗口 / 9

3.3 Eviews插件 / 12

第2篇 Eviews入门 / 15

第4章 工作文件 / 16

4.1 创建工作文件 / 16

4.2 工作文件窗口 / 21

第5章 对象 / 25

5.1 什么是对象？ / 25

5.2 对象的类型 / 25

5.3 对象的基本操作 / 26

5.4 对象窗口 / 28

第6章 序列 / 33

6.1 什么是序列？ / 33

6.2 创建序列 / 33

6.3 序列窗口的工具栏 / 35

6.4 数值代码与Valmap / 45

第7章 组 / 48

7.1 创建组 / 48

7.2 组窗口的工具栏 / 49

第8章 样本 / 56

8.1 创建样本对象 / 56

8.2 调用样本对象 / 58

第9章 图形 / 60

9.1 创建图形对象 / 60

9.2 图形修饰 / 61

9.3 图形选项 / 64

9.4 批量修改多图 / 67

9.5 图形模板 / 68

9.6 图形输出 / 70

第3篇 截面数据 / 71

第10章 截面数据的图形工具 / 72

10.1 实战案例：基金经理特征分析 / 72

10.2 单个序列的图形工具 / 73

10.3 两个序列的图形工具 / 83

10.4 多个序列的图形工具 / 91

10.5 图形工具命令 / 95

第11章 截面数据的基础性统计分析 / 100

11.1 实战案例：基金经理业绩分析 / 100

11.2 单个序列的统计分析 / 100

11.3 多个序列的统计分析 / 109

11.4 基础性统计分析命令 / 114

第12章 回归分析基础工具 / 120

12.1 实战案例：基金收益率分析 / 120

12.2 方程的创建 / 120

12.3 方程窗口的工具栏 / 127

12.4 虚拟变量 / 131

12.5 方程形式变换 / 135

12.6 方程的诊断 / 138

12.7 线性方程的命令 / 152

第13章 定性因变量模型 / 158

13.1 LPM / 158

13.2 logit模型 / 161

13.3 probit模型 / 175

13.4 有序logit模型 / 177

13.5 LPM、logit、probit和有序logit方程的命令 / 185

第14章 受限因变量模型 / 189

14.1 Tobit模型 / 189

14.2 Heckman模型 / 196

14.3 计数模型 / 198

14.4 Tobit、Heckman和计数模型的命令 / 205

第15章 分位数回归模型 / 209

15.1 分位数回归模型简介 / 209

15.2 实战案例：个人医疗支出分析 / 210

15.3 分位数回归方程的估计 / 211

15.4 分位数回归方程的诊断 / 215

15.5 分位数回归方程的命令 / 221

第16章 工具变量 / 224

16.1 工具变量和TSLS方法 / 224

16.2 实战案例：工资影响因素分析 / 226

16.3 TSLS方程的估计 / 227

16.4 工具变量的检验 / 230

16.5 工具变量的命令 / 236

第17章 岭回归、LASSO回归和Elastic Net回归 / 239

17.1 正则化 / 239

17.2 实战案例：汽车性能和油耗分析 / 241

17.3 岭回归 / 242

17.4 LASSO回归 / 248

17.5 Elastic Net回归 / 249

17.6 Elastic Net方程、岭回归和LASSO的命令 / 250

第18章 主成分分析 / 252

18.1 主成分分析简介 / 252

18.2 实战案例：汽车性能主成分分析 / 253

18.3 主成分分析的实现 / 254

18.4 主成分分析的命令 / 261

第19章 因子分析 / 263

19.1 因子分析简介 / 263

19.2 实战案例：十项全能运动员成绩分析 / 265

19.3 因子分析的实现 / 266

19.4 因子分析的命令 / 277

第4篇 时间序列 / 281

第20章 时间序列的基础性分析 / 282

20.1 实战案例：宏观经济指标分析 / 282

20.2 日期函数和虚拟变量 / 283

20.3 时间序列回归模型 / 284

第21章 ARIMA模型 / 292

21.1 ARIMA模型简介 / 292

21.2 ARIMA方程的识别和估计 / 295

21.3 ARIMA方程的诊断 / 301

21.4 ARIMA方程的预测 / 303

21.5 ARIMA方程的命令 / 305

第22章 GARCH模型 / 309

22.1 GARCH模型及其扩展 / 309

22.2 实战案例：上证指数收益率分析 / 311

22.3 GARCH方程的估计 / 311

22.4 GARCH方程的预测 / 313

22.5 GARCH方程的诊断 / 315

22.6 GARCH方程的命令 / 317

第5篇 面板数据 / 319

第23章 面板数据模型 / 320

23.1 面板数据模型简介 / 320

23.2 实战案例：个人特征对工资的影响效应分析 / 323

23.3 创建面板数据工作文件 / 324

23.4 面板数据方程的估计 / 327

23.5 面板数据方程的诊断 / 336

23.6 面板数据方程的命令 / 340

 

参考文献 / 343

后记 / 344

 

 

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