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让Eviews的学习更简单、更实用、更高效。
内容简介
本书结合实战案例介绍了Eviews软件的使用方法。
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。
作者简介
作者李宗璋，暨南大学统计学硕士，华南理工大学管理学博士，现任教于华南农业大学经济管理学院。精通Eviews、R、SPSS等数据分析软件，具有深厚的学术功底和丰富的实践经验，尤其擅长开展数据分析类课程的教学和培训。
主讲的课程包括计量经济学、统计学、多元统计、SPSS与统计实验、R语言与统计应用。
章节目录
版权信息
内容简介
作者简介
前言
第1篇 Eviews概览
第1章 Eviews简介
1.1 Eviews的发展历程
1.2 Eviews的优势
1.3 Eviews的学习资源
1.4 本书框架
第2章 Eviews的安装
2.1 Eviews的安装环境
2.2 Eviews的版本
2.3 免费获取Eviews 12学生版
第3章 初识Eviews
3.1 Eviews界面
3.2 Eviews窗口
3.3 Eviews插件
第2篇 Eviews入门
第4章 工作文件
4.1 创建工作文件
4.2 工作文件窗口
本章Eviews实战技巧
第5章 对象
5.1 什么是对象？
5.2 对象的类型
5.3 对象的基本操作
5.4 对象窗口
本章Eviews实战技巧
第6章 序列
6.1 什么是序列？
6.2 创建序列
6.3 序列窗口的工具栏
6.4 数值代码与Valmap
本章Eviews实战技巧
第7章 组
7.1 创建组
7.2 组窗口的工具栏
本章Eviews实战技巧
第8章 样本
8.1 创建样本对象
8.2 调用样本对象
本章Eviews实战技巧
第9章 图形
9.1 创建图形对象
9.2 图形修饰
9.3 图形选项
9.4 批量修改多图
9.5 图形模板
9.6 图形输出
本章Eviews实战技巧
第3篇 截面数据
第10章 截面数据的图形工具
10.1 实战案例：基金经理特征分析
10.2 单个序列的图形工具
10.3 两个序列的图形工具
10.4 多个序列的图形工具
10.5 图形工具命令
第11章 截面数据的基础性统计分析
11.1 实战案例：基金经理业绩分析
11.2 单个序列的统计分析
11.3 多个序列的统计分析
11.4 基础性统计分析命令
第12章 回归分析基础工具
12.1 实战案例：基金收益率分析
12.2 方程的创建
12.3 方程窗口的工具栏
12.4 虚拟变量
12.5 方程形式变换
12.6 方程的诊断
12.7 线性方程的命令
第13章 定性因变量模型
13.1 LPM
13.2 logit模型
13.3 probit模型
13.4 有序logit模型
13.5 LPM、logit、probit和有序logit方程的命令
第14章 受限因变量模型
14.1 Tobit模型
14.2 Heckman模型
14.3 计数模型
14.4 Tobit、Heckman和计数模型的命令
第15章 分位数回归模型
15.1 分位数回归模型简介
15.2 实战案例：个人医疗支出分析
15.3 分位数回归方程的估计
15.4 分位数回归方程的诊断
15.5 分位数回归方程的命令
第16章 工具变量
16.1 工具变量和TSLS方法
16.2 实战案例：工资影响因素分析
16.3 TSLS方程的估计
16.4 工具变量的检验
16.5 工具变量的命令
第17章 岭回归、LASSO回归和Elastic Net回归
17.1 正则化
17.2 实战案例：汽车性能和油耗分析
17.3 岭回归
17.4 LASSO回归
17.5 Elastic Net回归
17.6 Elastic Net方程、岭回归和LASSO的命令
第18章 主成分分析
18.1 主成分分析简介
18.2 实战案例：汽车性能主成分分析
18.3 主成分分析的实现
18.4 主成分分析的命令
第19章 因子分析
19.1 因子分析简介
19.2 实战案例：十项全能运动员成绩分析
19.3 因子分析的实现
19.4 因子分析的命令
第4篇 时间序列
第20章 时间序列的基础性分析
20.1 实战案例：宏观经济指标分析
20.2 日期函数和虚拟变量
20.3 时间序列回归模型
第21章 ARIMA模型
21.1 ARIMA模型简介
21.2 ARIMA方程的识别和估计
21.3 ARIMA方程的诊断
21.4 ARIMA方程的预测
21.5 ARIMA方程的命令
第22章 GARCH模型
22.1 GARCH模型及其扩展
22.2 实战案例：上证指数收益率分析
22.3 GARCH方程的估计
22.4 GARCH方程的预测
22.5 GARCH方程的诊断
22.6 GARCH方程的命令
第5篇 面板数据
第23章 面板数据模型
23.1 面板数据模型简介
23.2 实战案例：个人特征对工资的影响效应分析
23.3 创建面板数据工作文件
23.4 面板数据方程的估计
23.5 面板数据方程的诊断
23.6 面板数据方程的命令
参考文献
后记
Eviews实战与数据分析是2023年由清华大学出版社出版,作者李宗璋。
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