Using EViews for undergraduate econometrics
副标题：无
作 者：(美)R.卡特·希尔(R. Carter Hill)，(美)威廉·E. 格里菲思(William E. Griffiths)，(美)乔治·G. 贾齐(George G. Judge)著;张成思译注
分类号：
ISBN：9787810849272
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简介
计量经济学是一门应用性很强的学科，随着计量教材的丰富，许多以前没有接触过计量经济学或者刚刚入门的学习者，就越来越需要有入门教材，尤其是能结合计量软件讲解一些具体回归操作过程的书籍。本书和它的配套Eviews使用教材Using EViews for Undergraduate Econometrics，及时地满足了广大学习者这样的要求。本书的三位作者在计量研究领域都非常著名。他们在计量教材的写作上更是经验丰富。
本书译注者在译注的过程中，对原作中提到的重要知识点做了一定的引申和简短讲解，对计量中可能出现的中英文理解上的偏差做了明确的阐释。同时，对学有余力的同学，部分译注中给出了进一步学习的渠道和途径，希望这样的双语教材给予读者有益的启发，在原著和读者之间搭建一座桥梁。
目录
目录
第1章 EViews简介
1．1 创建工作文档
1．2 导入文本(ASCII)数据文件
1．3 导入Excel文件中的数据
1．4 手动录入数据
1．5 EViews帮助菜单
1．6 检查数据
1．7 绘制数据的图示
1．8 描述统计量
1．9 直方图
1．10 创建和删除变量
1．11 基本数学运算
1．12 使用EViews中的函数
1．13 创建系数向量
第2章 计算正态概率
2．1 累积正态概率
2．2 计算正态分布百分位数
第3章 简单线性回归模型：设定与估计
3．1 绘制“食品支出”数据图示?
3．2 估计简单回归
3．3 绘制简单回归
3．4 绘制最小二乘残差
3．5 在EViews中使用简单回归来预测
第4章 最小二乘估计的性质
4．1 “食品支出”例子的估计方差与协方差
4．2 保存结果
4．3 研究回归统计量
4．4 最小二乘残差图
第5章 简单回归模型的推论
5．1 使用“食品支出”的例子作区间估计
5．2 双侧检验
5．3 “食品支出”例子的显著性检验
5．4 “食品支出”例子的单侧检验
5．5 “食品支出”例子的预测
第6章 简单线性回归模型：报告结果与选择函数形式
6．1 判定系数
6．2 按比例改变数据的影响
6．3 选择函数形式：实证中的一些问题
6．4 残差服从正态分布吗?
第7章 多元回归模型
7．1 多元回归模型的最小二乘估计
7．2 简单的预测
7．3 误差项方差的估计
7．4 最小二乘估计的方差与协方差
7．5 区间估计
7．6 单个系数的假设检验
7．7 拟合优度
第8章 多元回归模型的进一步推论
8．1 F检验
8．2 检验模型的显著性
8．3 延伸模型
8．4 “广告”的显著性
8．5 “广告”的最佳程度
8．6 “广告与价格”的最佳程度
8．7 非样本信息的使用
第9章 虚设变量
9．1 邻近大学对房价的影响
9．2 邹氏检验的一个实证例子
第10章 非线性模型
10．1 两个连续变量的互动
10．2 简单的参数非线性模型
10．3 Logistic增长曲线
10．4 泊松回归
第11章 异方差
11．1 诊断异方差
11．2 White最小二乘方差近似估计
11．3 比例异方差
11．4 Goldfeld-Quandt检验
11．5 异方差分隔的样本
11．6 对方差假设的检验
第12章 自相关
12．1 残差图示
12．2 应用广义最小二乘法
12．3 用EViews估计带有AR(1)误差项的模型
12．4 Durbin-Watson自相关检验
12．5 拉格朗日乘数(LM)自相关检验
12．6 对带有AR(1)误差项的模型做预测
12．7 使用EViews对带有AR(1)误差项的模型做预测
第13章 随机回归变量和矩估计法
13．1 当cov(x，e)≠0时最小二乘法的统计不一致性
13．2 度量误差造成结果的例示
13．3 工具变量估计的实证例子
13．4 Hausman检验的实证例字
第14章 联立方程式模型
14．1 估计简化式
14．2 对一个等式的两阶段最小二乘估计
14．3 对联立方程式的两阶段最小二乘估计
第15章 分布式滞后模型
15．1 有限期滞后模型
15．2 多项式分布滞后期模型
15．3 有限滞后期数的选择
15．4 ARDL模型的示范
第16章 以时间序列数据进行回归
16．1 稳定时间序列
16．2 伪回归
16．3 用自相关函数检查稳定性
16．4 Dickey-Fuller检验：范例
16．5 协整检验范例
第17章 时间序列与横断数据的混合使用
17．1 估计分开的等式
17．2 分开还是联合估计
17．3 虚拟变量的设定
17．4 误差组成模型
第18章 定性的及有限的因变量模型
18．1 范例
第19章 从网络获得数据
19．1 从Economagic上获取数据
19．2 获得文本格式的数据
第1章 EViews简介
1．1 创建工作文档
1．2 导入文本(ASCII)数据文件
1．3 导入Excel文件中的数据
1．4 手动录入数据
1．5 EViews帮助菜单
1．6 检查数据
1．7 绘制数据的图示
1．8 描述统计量
1．9 直方图
1．10 创建和删除变量
1．11 基本数学运算
1．12 使用EViews中的函数
1．13 创建系数向量
第2章 计算正态概率
2．1 累积正态概率
2．2 计算正态分布百分位数
第3章 简单线性回归模型：设定与估计
3．1 绘制“食品支出”数据图示?
3．2 估计简单回归
3．3 绘制简单回归
3．4 绘制最小二乘残差
3．5 在EViews中使用简单回归来预测
第4章 最小二乘估计的性质
4．1 “食品支出”例子的估计方差与协方差
4．2 保存结果
4．3 研究回归统计量
4．4 最小二乘残差图
第5章 简单回归模型的推论
5．1 使用“食品支出”的例子作区间估计
5．2 双侧检验
5．3 “食品支出”例子的显著性检验
5．4 “食品支出”例子的单侧检验
5．5 “食品支出”例子的预测
第6章 简单线性回归模型：报告结果与选择函数形式
6．1 判定系数
6．2 按比例改变数据的影响
6．3 选择函数形式：实证中的一些问题
6．4 残差服从正态分布吗?
第7章 多元回归模型
7．1 多元回归模型的最小二乘估计
7．2 简单的预测
7．3 误差项方差的估计
7．4 最小二乘估计的方差与协方差
7．5 区间估计
7．6 单个系数的假设检验
7．7 拟合优度
第8章 多元回归模型的进一步推论
8．1 F检验
8．2 检验模型的显著性
8．3 延伸模型
8．4 “广告”的显著性
8．5 “广告”的最佳程度
8．6 “广告与价格”的最佳程度
8．7 非样本信息的使用
第9章 虚设变量
9．1 邻近大学对房价的影响
9．2 邹氏检验的一个实证例子
第10章 非线性模型
10．1 两个连续变量的互动
10．2 简单的参数非线性模型
10．3 Logistic增长曲线
10．4 泊松回归
第11章 异方差
11．1 诊断异方差
11．2 White最小二乘方差近似估计
11．3 比例异方差
11．4 Goldfeld-Quandt检验
11．5 异方差分隔的样本
11．6 对方差假设的检验
第12章 自相关
12．1 残差图示
12．2 应用广义最小二乘法
12．3 用EViews估计带有AR(1)误差项的模型
12．4 Durbin-Watson自相关检验
12．5 拉格朗日乘数(LM)自相关检验
12．6 对带有AR(1)误差项的模型做预测
12．7 使用EViews对带有AR(1)误差项的模型做预测
第13章 随机回归变量和矩估计法
13．1 当cov(x，e)≠0时最小二乘法的统计不一致性
13．2 度量误差造成结果的例示
13．3 工具变量估计的实证例子
13．4 Hausman检验的实证例字
第14章 联立方程式模型
14．1 估计简化式
14．2 对一个等式的两阶段最小二乘估计
14．3 对联立方程式的两阶段最小二乘估计
第15章 分布式滞后模型
15．1 有限期滞后模型
15．2 多项式分布滞后期模型
15．3 有限滞后期数的选择
15．4 ARDL模型的示范
第16章 以时间序列数据进行回归
16．1 稳定时间序列
16．2 伪回归
16．3 用自相关函数检查稳定性
16．4 Dickey-Fuller检验：范例
16．5 协整检验范例
第17章 时间序列与横断数据的混合使用
17．1 估计分开的等式
17．2 分开还是联合估计
17．3 虚拟变量的设定
17．4 误差组成模型
第18章 定性的及有限的因变量模型
18．1 范例
第19章 从网络获得数据
19．1 从Economagic上获取数据
19．2 获得文本格式的数据
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