Eviews 實戰與數據分析

李宗璋

Eviews 實戰與數據分析 預覽內頁
  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2023-12-01
  • 售價: $708
  • 貴賓價: 9.5 折 $673
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302636001
  • ISBN-13: 9787302636007
  • 相關分類: Data Science

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商品描述

本書結合實戰案例介紹了Eviews軟件的使用方法。首先介紹了Eviews軟件的整體架構和設計理念，然後圍繞截面數據、時間序列、面板數據 3 種典型類型的數據，介紹了Eviews軟件的功能。通過配合實戰案例，本書重點介紹了Eviews的操作步驟、指令和輸出結果的解讀。 本書分為23章，主要內容有Eviews簡介、Eviews的安裝、初識Eviews、工作文件、對象、序列、組、樣本、圖形、圖形工具、截面數據的基礎性分析、回歸分析、定性因變量模型、受限因變量模型、分位數回歸模型、工具變量、嶺回歸和LASSO、主成分分析、因子分析、時間序列的基礎性分析、ARIMA 模型、GARCH 模型、面板數據模型。 本書內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合 Eviews的入門用戶和進階用戶閱讀，也適合對經濟計量學、金融計量學、統計學感興趣的讀者閱讀。另外，本書也適合政府部門、研究機構從事經濟管理工作的人士使用。

目錄大綱

目錄

第1篇  Eviews概覽  /   1

第1章  Eviews簡介  /  2

1.1  Eviews的發展歷程  /  2

1.2  Eviews的優勢  /  2

1.3  Eviews的學習資源  /  3

1.4  本書框架  /  3

第2章  Eviews的安裝  /  5

2.1  Eviews的安裝環境  /  5

2.2  Eviews的版本  /  5

2.3  免費獲取Eviews 12學生版  /  6

第3章  初識Eviews  /  7

3.1  Eviews界面  /  7

3.2  Eviews窗口  /  9

3.3  Eviews插件  /  12

第2篇  Eviews入門  /   15

第4章  工作文件  /  16

4.1  創建工作文件  /  16

4.2  工作文件窗口  /  21

第5章  對象  /  25

5.1  什麽是對象？  /  25

5.2  對象的類型  /  25

5.3  對象的基本操作  /  26

5.4  對象窗口  /  28

第6章  序列  /  33

6.1  什麽是序列？  /  33

6.2  創建序列  /  33

6.3  序列窗口的工具欄  /  35

6.4  數值代碼與Valmap  /  45

第7章  組  /  48

7.1  創建組  /  48

7.2  組窗口的工具欄  /  49

第8章  樣本  /  56

8.1  創建樣本對象  /  56

8.2  調用樣本對象  /  58

第9章  圖形  /  60

9.1  創建圖形對象  /  60

9.2  圖形修飾  /  61

9.3  圖形選項  /  64

9.4  批量修改多圖  /  67

9.5  圖形模板  /  68

9.6  圖形輸出  /  70

第3篇  截面數據  /   71

第10章  截面數據的圖形工具  /  72

10.1  實戰案例：基金經理特徵分析  /  72

10.2  單個序列的圖形工具  /  73

10.3  兩個序列的圖形工具  /  83

10.4  多個序列的圖形工具  /  91

10.5  圖形工具命令  /  95

第11章  截面數據的基礎性統計分析  /  100

11.1  實戰案例：基金經理業績分析  /  100

11.2  單個序列的統計分析  /  100

11.3  多個序列的統計分析  /  109

11.4  基礎性統計分析命令  /  114

第12章  回歸分析基礎工具  /  120

12.1  實戰案例：基金收益率分析  /  120

12.2  方程的創建  /  120

12.3  方程窗口的工具欄  /  127

12.4  虛擬變量  /  131

12.5  方程形式變換  /  135

12.6  方程的診斷  /  138

12.7  線性方程的命令  /  152

第13章  定性因變量模型  /  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  受限因變量模型  /  189

14.1  Tobit模型  /  189

14.2  Heckman模型  /  196

14.3  計數模型  /  198

14.4  Tobit、Heckman和計數模型的命令  /  205

第15章  分位數回歸模型  /  209

15.1  分位數回歸模型簡介  /  209

15.2  實戰案例：個人醫療支出分析  /  210

15.3  分位數回歸方程的估計  /  211

15.4  分位數回歸方程的診斷  /  215

15.5  分位數回歸方程的命令  /  221

第16章  工具變量  /  224

16.1  工具變量和TSLS方法  /  224

16.2  實戰案例：工資影響因素分析  /  226

16.3  TSLS方程的估計  /  227

16.4  工具變量的檢驗  /  230

16.5  工具變量的命令  /  236

第17章  嶺回歸、LASSO回歸和Elastic Net回歸  /  239

17.1  正則化  /  239

17.2  實戰案例：汽車性能和油耗分析  /  241

17.3  嶺回歸  /  242

17.4  LASSO回歸  /  248

17.5  Elastic Net回歸  /  249

17.6  Elastic Net方程、嶺回歸和LASSO的命令  /  250

第18章  主成分分析  /  252

18.1  主成分分析簡介  /  252

18.2  實戰案例：汽車性能主成分分析  /  253

18.3  主成分分析的實現  /  254

18.4  主成分分析的命令  /  261

第19章  因子分析  /  263

19.1  因子分析簡介  /  263

19.2  實戰案例：十項全能運動員成績分析  /  265

19.3  因子分析的實現  /  266

19.4  因子分析的命令  /  277

第4篇  時間序列  /   281

第20章  時間序列的基礎性分析  /  282

20.1  實戰案例：宏觀經濟指標分析  /  282

20.2  日期函數和虛擬變量  /  283

20.3  時間序列回歸模型  /  284

第21章  ARIMA模型  /  292

21.1  ARIMA模型簡介  /  292

21.2  ARIMA方程的識別和估計  /  295

21.3  ARIMA方程的診斷  /  301

21.4  ARIMA方程的預測  /  303

21.5  ARIMA方程的命令  /  305

第22章  GARCH模型  /  309

22.1  GARCH模型及其擴展  /  309

22.2  實戰案例：上證指數收益率分析  /  311

22.3  GARCH方程的估計  /  311

22.4  GARCH方程的預測  /  313

22.5  GARCH方程的診斷  /  315

22.6  GARCH方程的命令  /  317

第5篇  面板數據  /   319

第23章  面板數據模型  /  320

23.1  面板數據模型簡介  /  320

23.2  實戰案例：個人特徵對工資的影響效應分析  /  323

23.3  創建面板數據工作文件  /  324

23.4  面板數據方程的估計  /  327

23.5  面板數據方程的診斷  /  336

23.6  面板數據方程的命令  /  340

 

參考文獻  /  343

後記  /  344

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