赢在职场第一步:EViews统计分析与应用目录
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发布时间：2024-09-06 17:37
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热心网友
时间：2024-10-03 08:33
第一章介绍了EViews数据分析基础，包括窗口介绍、工作文件基础、对象基础、数据处理和统计图形绘制。
第二章深入描述统计分析与参数假设检验，通过实验演示了序列基本统计分析、序列组基本统计分析、单个总体假设检验、两总体假设检验和序列分布图及序列经验分布检验。
第三章探讨简单线性回归分析，通过实验展示了简单线性回归模型估计、回归方程视图与过程、Wald系数约束检验、Chow稳定性检验和递归OLS估计。
第四章关注非线性模型的回归估计方法，包括白异方差检验与WLS估计、序列自相关和Newey-West一致协方差估计、两阶段最小二乘估计（TSLS）和广义矩估计（GMM）。
第五章介绍离散及受限因变量模型，实验内容涉及二元选择模型、二元选择模型分析、排序选择模型和受限因变量模型。
第六章阐述传统时间序列分析，实验内容包括季节调整、趋势分解和指数平滑技术。
第七章探讨ARMA模型及其应用，实验内容涵盖序列自相关与AR模型、序列平稳性检验、ARMA模型及分析和ARIMA模型及分析。
第八章介绍动态计量经济模型，实验内容包括考伊克分布滞后模型、多项式分布滞后模型、Granger因果关系检验和协整与误差修正模型。
第九章关注自回归条件异方差模型，实验内容涉及ARCH效应检验、ARCH模型和GARCH模型以及非对称的ARCH模型。
第十章探索多方程模型，实验内容包括联立方程模型、向量自回归模型、脉冲响应函数和方差分解以及协整检验与VEC模型。
第十一章讨论面板数据模型，实验内容涉及pool对象的建立及其操作、变截矩模型、变系数模型以及面板数据的单位根检验。
第十二章提供EViews编程基础及应用，内容涵盖EViews命令基础、程序变量、程序控制以及实验内容。
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时间：2024-10-03 08:35
第一章介绍了EViews数据分析基础，包括窗口介绍、工作文件基础、对象基础、数据处理和统计图形绘制。
第二章深入描述统计分析与参数假设检验，通过实验演示了序列基本统计分析、序列组基本统计分析、单个总体假设检验、两总体假设检验和序列分布图及序列经验分布检验。
第三章探讨简单线性回归分析，通过实验展示了简单线性回归模型估计、回归方程视图与过程、Wald系数约束检验、Chow稳定性检验和递归OLS估计。
第四章关注非线性模型的回归估计方法，包括白异方差检验与WLS估计、序列自相关和Newey-West一致协方差估计、两阶段最小二乘估计（TSLS）和广义矩估计（GMM）。
第五章介绍离散及受限因变量模型，实验内容涉及二元选择模型、二元选择模型分析、排序选择模型和受限因变量模型。
第六章阐述传统时间序列分析，实验内容包括季节调整、趋势分解和指数平滑技术。
第七章探讨ARMA模型及其应用，实验内容涵盖序列自相关与AR模型、序列平稳性检验、ARMA模型及分析和ARIMA模型及分析。
第八章介绍动态计量经济模型，实验内容包括考伊克分布滞后模型、多项式分布滞后模型、Granger因果关系检验和协整与误差修正模型。
第九章关注自回归条件异方差模型，实验内容涉及ARCH效应检验、ARCH模型和GARCH模型以及非对称的ARCH模型。
第十章探索多方程模型，实验内容包括联立方程模型、向量自回归模型、脉冲响应函数和方差分解以及协整检验与VEC模型。
第十一章讨论面板数据模型，实验内容涉及pool对象的建立及其操作、变截矩模型、变系数模型以及面板数据的单位根检验。
第十二章提供EViews编程基础及应用，内容涵盖EViews命令基础、程序变量、程序控制以及实验内容。
