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简介
EViews（Econometrics Views，是美国QMS公司开发的一款运行于
Windows环境下的经济计量分析统计软件，是一个进行数据分析、回归分析
和预测的很好的工具，其广泛应用于经济学、金融保险、社会科学、自然科
学等众多领域，是目前最为流行的计量经济工具软件之一。EViews以功能强
大、操作简便且具有可视化的操作风格而著称，它拥有强大的命令功能和批
处理语言功能，程序语言简单易懂。
《EViews统计分析与应用(附光盘)》由李敏、陈胜可所著，以其最新版
本EViews6.0为依据，以案例为基础，突出计量分析方法、实例分析和
EViews操作的有机结合。本书在每一章前简明扼要地阐述了计量统计方法的
基本原理，然后介绍EViews6.0中常用统计方法的操作步骤，并且结合实例
演示EViews6.0的操作、讲解输出结果的解读，使读者对计量统计方法的应
用与软件的操作有一个全面的了解。本书全面系统地介绍了EViews6.0的计
量分析功能，全书共20章，按照EViews的六大功能模块的顺序编写：数据处
理、绘图操作、基本统计分析、回归与建模分析、预测与编程操作。本书内
容丰富、结构清晰、语言简练，结合统计分析实例，图文并茂地介绍了
EViews的各种统计分析方法
《EViews统计分析与应用(附光盘)》面向具备计量统计基础知识和计算
机基本技能的在校大中专学生、研究生以及企事业单位的相关专业技术人员
和研究人员。
目录
《eviews统计分析与应用》
第1章 eviews简介 1
1.1 eviews6.0简介 1
1.1.1 eviews6.0的新增功能 1
1.1.2 eviews6.0对运行环境的要求 1
1.2 eviews的启动与退出 2
1.3 eviews的主窗口 2
1.4 工作文件的建立与工作文件窗口 3
1.4.1 工作文件的建立 3
1.4.2 工作文件窗口简介 5
1.5 对象的建立和对象窗口 6
1.5.1 对象的建立 6
1.5.2 对象窗口简介 7
第2章 eviews与数据处理 9
2.1 工作文件的保存 9
2.2 数据的导入 10
2.3 新序列的公式生成 14
2.4 数据的季节调整 16
上机题 25
第3章 eviews与绘图 29
.3.1 基于graph的绘图功能 29
3.1.1 由eviews主菜单进行绘图操作 29
3.1.2 由序列或组界面进行绘图操作 32
3.2 图形的改变、冻结、移动与打印 33
3.2.1 图形的改变 33
3.2.2 图形的冻结及其他操作 33
3.2.3 图形的移动 35
3.2.4 图形的打印 35
上机题 36
第4章 eviews与统计分析 39
4.1 单序列统计量的计算及检验 39
4.1.1 单序列的描述性统计量 40
4.1.2 单序列描述统计量的检验 43
4.1.3 单序列单因素统计表 46
4.1.4 单时间序列的统计检验 47
4.2 序列组统计量的计算及检验 50
4.2.1 序列组的基本统计分析 50
4.2.2 时间序列组基本统计分析 53
上机题 55
第5章 基本线性回归模型的ols估计 59
5.1 线性回归模型的ols估计 59
5.1.1 背景知识 59
5.1.2 线性回归模型ols估计的eviews操作 61
5.1.3 线性回归模型ols估计的案例操作 64
5.2 标准回归结果的解释及残差检验 69
5.2.1 背景知识 69
5.2.2 equation方程对象的eviews操作 71
5.2.3 线性回归模型ols估计结果的案例解释与操作 79
5.3 含虚拟变量的线性回归模型的ols估计 82
5.3.1 背景知识 82
5.3.2 虚拟变量设定的eviews操作 84
5.3.3 含虚拟变量线性回归模型ols估计的案例操作 84
上机题 87
第6章 模型的诊断和修正 89
6.1 异方差与加权最小二乘法 89
6.1.1 背景知识 89
6.1.2 异方差检验及修正的eviews操作 91
6.1.3 异方差检验及修正的案例操作 94
6.2 内生变量问题与两阶段最小二乘法(tsls) 97
6.2.1 背景知识 97
6.2.2 解决内生性问题的eviews操作——广义最小二乘法的eviews操作 98
6.3 自相关问题及广义最小二乘法(gls) 100
6.3.1 背景知识 100
6.3.2 自相关检验及修正的eviews操作 101
6.4 chow稳定性检验 104
6.4.1 背景知识 105
6.4.2 chow稳定性检验的eviews操作 105
上机题 107
第7章 几类特殊模型的估计 109
7.1 二元选择模型 109
7.1.1 背景知识 109
7.1.2 二元选择模型估计的eviews操作 110
7.1.3 二元选择模型估计的案例操作 112
7.2 受限因变量模型 117
7.2.1 背景知识 117
7.2.2 受限因变量模型估计的eviews操作 117
7.2.3 受限因变量模型估计的案例操作 120
上机题 123
第8章 基本时间序列模型的估计 125
8.1 指数平滑法 125
8.1.1 背景知识 125
8.1.2 指数平滑法的eviews操作 128
8.1.3 指数平滑的案例操作 129
8.2 趋势分解的滤波方法 135
8.2.1 背景知识 135
8.2.2 h-p滤波的eviews案例操作 139
8.2.4 bp滤波的eviews案例操作 141
上机题 144
第9章 单位根检验与arima模型的估计 147
9.1 序列平稳性检验 147
9.1.1 背景知识 147
9.1.2 序列平稳性的eviews操作 149
9.2 arima模型的估计 153
9.2.1 背景知识 153
9.2.2 arima(p,d,q)模型估计的eviews操作 155
上机题 162
第10章 var与vec的估计及解释 165
10.1 var模型的估计 165
10.1.1 背景知识 165
10.1.2 eviews操作技术讲解 166
10.1.3 var模型估计的案例操作 167
10.2 granger因果分析、irf与方差分解 170
10.2.1 背景知识 170
10.2.2 eviews操作技术讲解 171
10.3 johansen协整检验和vec模型的估计 177
10.3.1 背景知识 178
10.3.2 eviews操作技术讲解 179
10.3.3 johansen协整检验与vec模型估计的案例操作 182
上机题 188
第11章 arch效应与garch模型的估计 191
11.1 arch效应的检验 191
11.1.1 背景知识 191
11.1.2 arch效应检验的eviews操作 192
11.2 garch模型的估计 198
11.2.1 背景知识 198
11.2.2 garch模型估计的eviews操作 199
11.2.3 案例操作 203
11.3 非对称garch模型的估计 206
11.3.1 背景知识 207
11.3.2 非对称garch模型估计的eviews操作 208
上机题 213
第12章 面板数据模型与混合横截面模型的估计 217
12.1 面板数据的组织 217
12.1.1 背景知识 217
12.1.2 面板数据组织的eviews操作 217
12.2 面板数据模型的估计 221
12.1.1 背景知识 221
12.2.2 变截距模型估计的eviews操作 223
12.2.3 变系数模型估计的eviews操作 227
12.3 混合横截面模型 229
12.3.1 背景知识 229
12.3.2 混合横截面模型估计的eviews操作 230
12.4 面板数据的单位根检验 233
12.4.1 背景知识 233
12.4.2 面板数据单位根检验的eviews操作 235
上机题 237
第13章 联立方程模型的估计 239
13.1 背景知识 239
13.1.1 联立方程模型中变量的分类 239
13.1.2 联立方程模型中方程的分类 240
13.1.3 联立方程模型的分类 240
13.1.4 联立方程模型的识别 241
13.1.5 联立方程模型的识别条件 242
13.1.6 联立方程模型的估计 243
13.2 联立方程模型估计的eviews操作 244
13.3 联立方程模型估计的案例操作 246
13.4 本章习题 249
第14章 模型预测专题 251
14.1 背景知识 251
14.2 技术操作 252
14.3 案例分析 254
上机题 259
第15章 eviews编程 261
15.1 eviews命令基础 261
15.1.1 工作文件的基本操作 261
15.1.2 工作对象的基本操作 264
15.1.3 数据的导入与导出 267
15.2 单方程模型命令 268
15.2.1 模型的设定 268
15.2.2 模型的估计方法 270
15.2.3 方程的设定检验 271
15.3 时间序列模型命令 272
15.3.1 时间序列的滤波方法 272
15.3.2 时间序列的季节调整方法 274
15.3.3 变量的单位根检验 275
15.3.4 非平稳变量的协整检验 276
15.3.5 格兰杰因果关系检验 276
15.4 联立方程模型命令 276
15.4.1 系统的建立与设定 276
15.4.2 系统的估计 277
15.4.3 系统估计结果中统计量和序列的提取 278
15.4.4 系统特征的结果显示 278
15.5 本章习题 279
第16章 综合案例：行业视角下的企业资本结构影响因素分析 281
16.1 研究背景和研究目的 281
16.2 研究设计 281
16.2.1 研究假说的提出 281
16.2.2 变量选取 282
16.3 研究方法 283
16.4 数据描述 283
16.5 eviews操作 285
16.5.1 pool对象的建立 285
16.5.2 模型设定形式检验 287
16.5.3 固定效应模型估计 289
16.6 模型结果解读和研究结论 290
上机题 290
第17章 综合案例：中央银行货币供给变动规律及预测的研究 295
17.1 研究背景和研究目的 295
17.2 研究设计 296
17.3 数据描述 296
17.4 模型创建和估计的eviews操作 297
17.4.1 工作对象的创建 297
17.4.2 广义货币供应量ｍ2的特征描述 298
17.4.3 arima模型的建立和识别 300
17.4.4 arima模型估计 301
17.5 模型的预测 303
上机题 305
第18章 综合案例：我国银行信贷与房地产价格之间的动态关系 307
18.1 研究背景和研究目的 307
18.2 数据及研究方法 308
18.2.1 变量的选择 308
18.2.2 研究方法 309
18.2.3 数据来源及描述 309
18.3 eviews操作 310
18.3.1 工作对象的创建 310
18.3.2 变量的对数化处理 311
18.3.3 单位根检验 311
18.3.4 协整检验 313
18.3.5 向量误差修正模型 316
18.3.6 格兰杰因果检验 317
18.3.7 脉冲响应函数 318
18.4 研究结论 320
上机题 320
第19章 综合案例：我国外贸行业资本市场系数稳定性分析 323
19.1 研究背景和目的 323
19.2 研究设计 323
19.2.1 研究方法的选择 323
19.2.2 研究模型的设定 324
19.2.3 研究的数据选择 325
19.3 eviews操作 326
19.3.1 前期序列对象建立 326
19.3.2 回归模型的建立和系数的估计 328
19.3.3 系数的chow稳定性检验 329
19.4 模型结果解读和研究结论 331
上机题 331
第20章 综合案例： eviews在社会学中的应用——我国农村劳动力非农参与影响因素研究 335
20.1 研究背景和研究目的 335
20.2 研究设计 335
20.2.1 研究假说的提出 335
20.2.2 变量选取 336
20.3 研究方法 337
20.4 数据描述 338
20.5 eviews操作 341
20.5.1 工作对象的创建 341
20.5.2 logistic模型的估计 342
20.5.3 估计结果的解读 344
20.6 研究结论 345
上机题 345
第1章 eviews简介 1
1.1 eviews6.0简介 1
1.1.1 eviews6.0的新增功能 1
1.1.2 eviews6.0对运行环境的要求 1
1.2 eviews的启动与退出 2
1.3 eviews的主窗口 2
1.4 工作文件的建立与工作文件窗口 3
1.4.1 工作文件的建立 3
1.4.2 工作文件窗口简介 5
1.5 对象的建立和对象窗口 6
1.5.1 对象的建立 6
1.5.2 对象窗口简介 7
第2章 eviews与数据处理 9
2.1 工作文件的保存 9
2.2 数据的导入 10
2.3 新序列的公式生成 14
2.4 数据的季节调整 16
上机题 25
第3章 eviews与绘图 29
.3.1 基于graph的绘图功能 29
3.1.1 由eviews主菜单进行绘图操作 29
3.1.2 由序列或组界面进行绘图操作 32
3.2 图形的改变、冻结、移动与打印 33
3.2.1 图形的改变 33
3.2.2 图形的冻结及其他操作 33
3.2.3 图形的移动 35
3.2.4 图形的打印 35
上机题 36
第4章 eviews与统计分析 39
4.1 单序列统计量的计算及检验 39
4.1.1 单序列的描述性统计量 40
4.1.2 单序列描述统计量的检验 43
4.1.3 单序列单因素统计表 46
4.1.4 单时间序列的统计检验 47
4.2 序列组统计量的计算及检验 50
4.2.1 序列组的基本统计分析 50
4.2.2 时间序列组基本统计分析 53
上机题 55
第5章 基本线性回归模型的ols估计 59
5.1 线性回归模型的ols估计 59
5.1.1 背景知识 59
5.1.2 线性回归模型ols估计的eviews操作 61
5.1.3 线性回归模型ols估计的案例操作 64
5.2 标准回归结果的解释及残差检验 69
5.2.1 背景知识 69
5.2.2 equation方程对象的eviews操作 71
5.2.3 线性回归模型ols估计结果的案例解释与操作 79
5.3 含虚拟变量的线性回归模型的ols估计 82
5.3.1 背景知识 82
5.3.2 虚拟变量设定的eviews操作 84
5.3.3 含虚拟变量线性回归模型ols估计的案例操作 84
上机题 87
第6章 模型的诊断和修正 89
6.1 异方差与加权最小二乘法 89
6.1.1 背景知识 89
6.1.2 异方差检验及修正的eviews操作 91
6.1.3 异方差检验及修正的案例操作 94
6.2 内生变量问题与两阶段最小二乘法(tsls) 97
6.2.1 背景知识 97
6.2.2 解决内生性问题的eviews操作——广义最小二乘法的eviews操作 98
6.3 自相关问题及广义最小二乘法(gls) 100
6.3.1 背景知识 100
6.3.2 自相关检验及修正的eviews操作 101
6.4 chow稳定性检验 104
6.4.1 背景知识 105
6.4.2 chow稳定性检验的eviews操作 105
上机题 107
第7章 几类特殊模型的估计 109
7.1 二元选择模型 109
7.1.1 背景知识 109
7.1.2 二元选择模型估计的eviews操作 110
7.1.3 二元选择模型估计的案例操作 112
7.2 受限因变量模型 117
7.2.1 背景知识 117
7.2.2 受限因变量模型估计的eviews操作 117
7.2.3 受限因变量模型估计的案例操作 120
上机题 123
第8章 基本时间序列模型的估计 125
8.1 指数平滑法 125
8.1.1 背景知识 125
8.1.2 指数平滑法的eviews操作 128
8.1.3 指数平滑的案例操作 129
8.2 趋势分解的滤波方法 135
8.2.1 背景知识 135
8.2.2 h-p滤波的eviews案例操作 139
8.2.4 bp滤波的eviews案例操作 141
上机题 144
第9章 单位根检验与arima模型的估计 147
9.1 序列平稳性检验 147
9.1.1 背景知识 147
9.1.2 序列平稳性的eviews操作 149
9.2 arima模型的估计 153
9.2.1 背景知识 153
9.2.2 arima(p,d,q)模型估计的eviews操作 155
上机题 162
第10章 var与vec的估计及解释 165
10.1 var模型的估计 165
10.1.1 背景知识 165
10.1.2 eviews操作技术讲解 166
10.1.3 var模型估计的案例操作 167
10.2 granger因果分析、irf与方差分解 170
10.2.1 背景知识 170
10.2.2 eviews操作技术讲解 171
10.3 johansen协整检验和vec模型的估计 177
10.3.1 背景知识 178
10.3.2 eviews操作技术讲解 179
10.3.3 johansen协整检验与vec模型估计的案例操作 182
上机题 188
第11章 arch效应与garch模型的估计 191
11.1 arch效应的检验 191
11.1.1 背景知识 191
11.1.2 arch效应检验的eviews操作 192
11.2 garch模型的估计 198
11.2.1 背景知识 198
11.2.2 garch模型估计的eviews操作 199
11.2.3 案例操作 203
11.3 非对称garch模型的估计 206
11.3.1 背景知识 207
11.3.2 非对称garch模型估计的eviews操作 208
上机题 213
第12章 面板数据模型与混合横截面模型的估计 217
12.1 面板数据的组织 217
12.1.1 背景知识 217
12.1.2 面板数据组织的eviews操作 217
12.2 面板数据模型的估计 221
12.1.1 背景知识 221
12.2.2 变截距模型估计的eviews操作 223
12.2.3 变系数模型估计的eviews操作 227
12.3 混合横截面模型 229
12.3.1 背景知识 229
12.3.2 混合横截面模型估计的eviews操作 230
12.4 面板数据的单位根检验 233
12.4.1 背景知识 233
12.4.2 面板数据单位根检验的eviews操作 235
上机题 237
第13章 联立方程模型的估计 239
13.1 背景知识 239
13.1.1 联立方程模型中变量的分类 239
13.1.2 联立方程模型中方程的分类 240
13.1.3 联立方程模型的分类 240
13.1.4 联立方程模型的识别 241
13.1.5 联立方程模型的识别条件 242
13.1.6 联立方程模型的估计 243
13.2 联立方程模型估计的eviews操作 244
13.3 联立方程模型估计的案例操作 246
13.4 本章习题 249
第14章 模型预测专题 251
14.1 背景知识 251
14.2 技术操作 252
14.3 案例分析 254
上机题 259
第15章 eviews编程 261
15.1 eviews命令基础 261
15.1.1 工作文件的基本操作 261
15.1.2 工作对象的基本操作 264
15.1.3 数据的导入与导出 267
15.2 单方程模型命令 268
15.2.1 模型的设定 268
15.2.2 模型的估计方法 270
15.2.3 方程的设定检验 271
15.3 时间序列模型命令 272
15.3.1 时间序列的滤波方法 272
15.3.2 时间序列的季节调整方法 274
15.3.3 变量的单位根检验 275
15.3.4 非平稳变量的协整检验 276
15.3.5 格兰杰因果关系检验 276
15.4 联立方程模型命令 276
15.4.1 系统的建立与设定 276
15.4.2 系统的估计 277
15.4.3 系统估计结果中统计量和序列的提取 278
15.4.4 系统特征的结果显示 278
15.5 本章习题 279
第16章 综合案例：行业视角下的企业资本结构影响因素分析 281
16.1 研究背景和研究目的 281
16.2 研究设计 281
16.2.1 研究假说的提出 281
16.2.2 变量选取 282
16.3 研究方法 283
16.4 数据描述 283
16.5 eviews操作 285
16.5.1 pool对象的建立 285
16.5.2 模型设定形式检验 287
16.5.3 固定效应模型估计 289
16.6 模型结果解读和研究结论 290
上机题 290
第17章 综合案例：中央银行货币供给变动规律及预测的研究 295
17.1 研究背景和研究目的 295
17.2 研究设计 296
17.3 数据描述 296
17.4 模型创建和估计的eviews操作 297
17.4.1 工作对象的创建 297
17.4.2 广义货币供应量ｍ2的特征描述 298
17.4.3 arima模型的建立和识别 300
17.4.4 arima模型估计 301
17.5 模型的预测 303
上机题 305
第18章 综合案例：我国银行信贷与房地产价格之间的动态关系 307
18.1 研究背景和研究目的 307
18.2 数据及研究方法 308
18.2.1 变量的选择 308
18.2.2 研究方法 309
18.2.3 数据来源及描述 309
18.3 eviews操作 310
18.3.1 工作对象的创建 310
18.3.2 变量的对数化处理 311
18.3.3 单位根检验 311
18.3.4 协整检验 313
18.3.5 向量误差修正模型 316
18.3.6 格兰杰因果检验 317
18.3.7 脉冲响应函数 318
18.4 研究结论 320
上机题 320
第19章 综合案例：我国外贸行业资本市场系数稳定性分析 323
19.1 研究背景和目的 323
19.2 研究设计 323
19.2.1 研究方法的选择 323
19.2.2 研究模型的设定 324
19.2.3 研究的数据选择 325
19.3 eviews操作 326
19.3.1 前期序列对象建立 326
19.3.2 回归模型的建立和系数的估计 328
19.3.3 系数的chow稳定性检验 329
19.4 模型结果解读和研究结论 331
上机题 331
第20章 综合案例： eviews在社会学中的应用——我国农村劳动力非农参与影响因素研究 335
20.1 研究背景和研究目的 335
20.2 研究设计 335
20.2.1 研究假说的提出 335
20.2.2 变量选取 336
20.3 研究方法 337
20.4 数据描述 338
20.5 eviews操作 341
20.5.1 工作对象的创建 341
20.5.2 logistic模型的估计 342
20.5.3 估计结果的解读 344
20.6 研究结论 345
上机题 345
EViews统计分析与应用
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