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第1章 EViews软件使用初步1

1.1 EViews软件简介1

1.2 EViews软件窗口功能介绍及基本操作2

1.2.1 主窗口2

1.2.2 工作文件的建立3

1.2.3 输入数据11

1.2.4 改动数据14

1.2.5 删除某一列数据和插入一列数据14

1.2.6 改变工作文件区间15

1.2.7 改变x序列和y序列的位置15

1.2.8 把若干序列放在一个表格中16

1.3 EViews软件数据及图形操作16

1.3.1 数据简单处理16

1.3.2 计算描述统计量20

1.3.3 用数据绘制图22

1.4 EViews编程26

1.4.1 EViews编程语言入门26

1.4.2 程序文件的相关操作28

1.4.3 常用的程序命令33

第2章 线性、非线性模型参数估计34

2.1 双变量线性回归模型34

2.1.1 双变量线性回归模型的OLS估计34

2.1.2 双变量线性回归模型举例35

2.2 多变量线性回归模型45

2.2.1 多变量线性回归模型的OLS估计45

2.2.2 几点说明48

2.3 可以线性化的非线性模型参数估计49

2.3.1 可以线性化的非线性模型的含义49

2.3.2 双对数回归模型的参数估计49

2.4 不可以线性化的非线性模型参数估计（迭代线性化法）52

2.4.1 不可以线性化的非线性模型的含义52

2.4.2 迭代线性化法53

2.4.3 举例53

第3章 异方差、自相关和多重共线性57

3.1 异方差检验及修正57

3.1.1 案例57

3.1.2 异方差检验59

3.1.3 异方差修正64

3.2 自相关的检验及修正66

3.2.1 案例66

3.2.2 自相关的检验69

3.2.3 自相关的修正69

3.3 多重共线性70

第4章 虚拟变量、多线段回归与分布滞后模型77

4.1 利用虚拟变量建模77

4.1.1 案例177

4.1.2 案例278

4.1.3 案例380

4.1.4 测量斜率变动的模型83

4.1.5 测量斜率和截距都变动的模型83

4.2 多线段线性回归模型84

4.2.1 多线段线性回归模型的原理84

4.2.2 案例184

4.2.3 案例286

4.3 分布滞后模型89

4.3.1 案例89

4.3.2 阿尔蒙估计法基本原理91

4.3.3 阿尔蒙估计法的EViews软件的简单操作方法93

4.3.4 用经验权数法估计有限分布滞后模型的参数94

第5章 模型的诊断和检验97

5.1 检验若干线性的约束条件是否成立的F检验97

5.1.1 案例97

5.1.2 完成F检验的其他方法100

5.2 似然比（LR）检验102

5.2.1 似然比（LR）检验的基本原理102

5.2.2 似然比（LR）检验的EViews软件操作102

5.3 Wald检验104

5.3.1 案例104

5.3.2 Wald检验原理105

5.3.3 Wald检验的EViews软件操作105

5.4 拉格朗日乘子（LM）检验106

5.4.1 案例106

5.4.2 拉格朗日乘子（LM）检验的原理107

5.5 邹突变点检验109

5.5.1 案例109

5.5.2 邹突变点检验的EViews软件操作111

5.6 JB正态分布检验113

5.6.1 JB正态分布检验的基本原理113

5.6.2 案例113

5.7 格兰杰因果性检验114

5.7.1 格兰杰因果性原理114

5.7.2 格兰杰因果性检验原理115

5.7.3 案例115

第6章 协整分析117

6.1 单位根检验117

6.1.1 协整原理117

6.1.2 单位根检验的一般原理118

6.2 协整检验118

6.3 误差修正模型119

6.4 案例119

6.4.1 案例1119

6.4.2 案例2132

第7章 联立方程组模型135

7.1 联立方程组模型初步建立135

7.1.1 建立简单的凯恩斯宏观经济模型135

7.1.2 数据136

7.1.3 模型的参数估计136

7.2 克莱因（Klein Ⅰ）模型142

7.2.1 克莱因（Klein Ⅰ）模型的形式142

7.2.2 数据143

7.2.3 模型参数的估计方法143

7.3 联立方程模型的模拟与预测148

7.3.1 克莱因（KleinⅡ）模型148

7.3.2 克莱因（KleinⅡ）模型的参数估计148

7.3.3 联立方程模型的模拟154

第8章 月度、季度数据处理166

8.1 移动平均法166

8.1.1 简单的移动平均公式166

8.1.2 中心化移动平均166

8.1.3 加权移动平均167

8.2 X12季节调整方法167

8.2.1 X12季节调整方法介绍167

8.2.2 X12季节调整方法的几种模型168

8.3 移动平均比率方法172

8.3.1 基本原理172

8.3.2 EViews软件操作173

8.4 趋势分解174

8.5 指数平滑方法175

8.5.1 基本原理175

8.5.2 指数平滑方法简介175

8.5.3 指数平滑方法的EViews软件操作176

8.6 季度、月度和旬度指标的预测177

8.6.1 季度预算拨款预测177

8.6.2 月度预算拨款预测182

8.6.3 旬度预算拨款预测187

第9章 向量自回归模型195

9.1 单位根检验与协整检验195

9.1.1 数据说明195

9.1.2 单位根检验196

9.1.3 协整检验200

9.2 向量自回归模型的设定和参数估计203

9.2.1 向量自回归模型的设定203

9.2.2 向量自回归模型的参数估计203

9.3 脉冲响应函数与方差分解209

9.3.1 脉冲响应函数EViews软件操作209

9.3.2 方差分解EViews软件操作210

9.4 向量误差修正模型214

9.4.1 向量误差修正模型的建立214

9.4.2 向量误差修正模型参数估计的EV iews操作214

9.4.3 向量误差修正模型参数估计结果的另一种形式216

9.4.4 结果217

第10章 面板数据模型218

10.1 利用Pool处理面板数据218

10.1.1 建立面板数据文件218

10.1.2 利用Pool进行数据计算220

10.2 混合模型223

10.2.1 混合模型的形式223

10.2.2 混合模型的EViews软件操作223

10.3 固定效应变截距回归模型225

10.3.1 个体固定效应变截距回归模型的形式225

10.3.2 个体固定效应变截距回归模型的估计方法225

10.3.3 时点固定效应变截距回归模型的形式226

10.3.4 时点固定效应变截距回归模型的估计方法226

10.3.5 个体时点固定效应变截距回归模型的形式228

10.3.6 个体时点固定效应变截距回归模型的估计方法228

10.4 随机效应变截距回归模型230

10.4.1 个体随机效应变截距回归模型的形式230

10.4.2 个体随机效应变截距回归模型的估计方法231

10.4.3 时点随机效应变截距回归模型的形式232

10.4.4 时点随机效应变截距回归模型的估计方法232

10.4.5 个体时点随机效应变截距回归模型的形式234

10.4.6 个体时点随机效应变截距回归模型的估计方法234

10.5 固定效应变系数回归模型236

10.5.1 个体固定效应变系数回归模型236

10.5.2 个体固定效应变系数回归模型的估计方法237

10.5.3 时点固定效应变系数回归模型238

10.5.4 时点固定效应变系数回归模型的估计方法238

10.5.5 个体时点固定效应变系数回归模型的形式241

10.5.6 个体时点固定效应变系数回归模型的估计方法241

10.6 面板数据模型的其他问题243

10.6.1 固定效应和随机效应检验243

10.6.2 面板数据的单位根和协整检验245

10.6.3 面板结构的工作文件246

第11章 主成分分析和因子模型253

11.1 主成分分析253

11.1.1 数据及处理253

11.1.2 主成分分析EViews软件操作253

11.2 因子模型分析259

11.2.1 因子模型259

11.2.2 实例260

第12章 状态空间模型271

12.1 状态空间模型概述271

12.1.1 状态空间模型原理271

12.1.2 状态空间模型的定义272

12.2 状态空间模型估计272

12.2.1 创立状态空间对象272

12.2.2 可变边际消费倾向的状态空间模型274

12.3 状态空间模型的视窗和过程282

12.3.1 视窗（View）282

12.3.2 过程（Procs）286

参考文献292