计量经济学数据库，计量经济学软件：EViews的使用的目录
大家好，今天给各位分享计量经济学数据库的一些知识，其中也会对计量经济学软件:EViews的使用的目录进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
求计量经济学软件Eviews的使用方法
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以下是前两章，太长了粘不下，呵呵……
EViews操作手册
目录
第一章序论
第二章 EViews简介
第三章 EViews基础
第四章基本数据处理
第五章数据操作
第六章 EViews数据库
第七章序列
第八章组
第九章应用于序列和组的统计图
第十章图、表和文本对象
第十一章基本回归模型
第十二章其他回归方法
第十三章时间序列回归
第十四章方程预测
第十五章定义和诊断检验
第十六章 ARCH和GARCH估计
第十七章离散和受限因变量模型
第十八章对数极大似然估计
第十九章系统估计
第二十章向量自回归和误差修正模型
第一章绪论
EViews为我们提供了基于WINDOWS平台的复杂的数据分析、回归及预测工具，通过 EViews能够快速从数据中得到统计关系，并根据这些统计关系进行预测。EViews在系统数据分析和评价、金融分析、宏观经济预测、模拟、销售预测及成本分析等领域中有着广泛的应用。操作手册共分五部分：
第一部分：EViews基础
介绍 EViews的基本用法。另外对基本的 Windows操作系统进行讨论，解释如何使用 EViews来管理数据。
第二部分：基本的数据分析
描述使用EViews来完成数据的基本分析及利用 EViews画图和造表来描述数据。
第三部分：基本的单方程分析
讨论标准回归分析：普通最小二乘法、加权最小二乘法、二阶最小二乘法、非线性最小二乘法、时间序列分析、方程检验及预测。
第四部分：扩展的单方程分析
介绍自回归条件异方差（ARCH）模型、离散和受限因变量模型、和对数极大似然估计。
第五部分：多方程分析
描述利用方程组来估计和预测、向量自回归、误差修正模型、状态空间模型、截面数据/时间序列数据、及模型求解。
第二章 EViews简介
§2.1什么是 EViews
EViews是在大型计算机的TSP(Time Series Processor)软件包基础上发展起来的新版本，是一组处理时间序列数据的有效工具。1981年QMS(Quantitative Micro Software)公司在Micro TSP基础上直接开发成功 EViews并投入使用。虽然 EViews是由经济学家开发的并大多在经济领域应用，但它的适用范围不应只局限于经济领域。 EViews得益于WINDOWS的可视的特点，能通过标准的WINDOWS菜单和对话框，用鼠标选择操作，并且能通过标准的WINDOWS技术来使用显示于窗口中的结果。此外，还可以利用EViews的强大的命令功能和它的大量的程序处理语言，进入命令窗口修改命令，并可以将计算工作的一系列操作建立成相应的计算程序，并存储，则可以通过直接运行程序来完成你的工作。
§2.2启动和运行 EViews
EViews 4提供了一张光盘。插入光驱既可直接安装，并直接在桌面上建立图标。但是在第一次使用前， EViews 4要求你在网上注册。在WINDOWS下，有下列几种启动 EViews的办法：单击任务栏中的开始按钮，然后选择程序中的EViews 4进入 EViews程序组，再选择 EViews 4程序符号；双击桌面上的 EViews图标；双击 EViews的workfile或database文件名称。
§2.3 EViews窗口
EViews窗口由如下五个部分组成：标题栏、主菜单、命令窗口、状态线、工作区。
标题栏：它位于主窗口的最上方。你可以单击 EViews窗口的任何位置使 EViews窗口处于活动状态。
主菜单：点击主菜单会出现一个下拉菜单，在下拉菜单中可以单击选择显现项。
命令窗口：菜单栏下面是命令窗口。把EViews命令输入该窗口，按回车键即执行该命令。
状态线：窗口的最底端是状态线，它被分成几个部分。左边部分有时提供EViews发送的状态信息；往右接下来的部分是 EViews寻找数据和程序的预设目录；最后两部分显示预设数据库和工作文件的名称。
工作区：位于窗口中间部分的是工作区。EViews在这里显示各个目标窗口。
§2.4关闭 EViews
在主菜单上选择File/Close或按ALT-F4键来关闭EViews；可单击 EViews窗口右上角的关闭方块。
“计量经济学”的发音:如何用汉语发音“计量经济学”
经济计量学(Econometrics)是西方经济学中关于如何计量经济关系实际数值的分支学科，也常译为计量经济学，量读liàng（《现代汉语辞典》2012年6月第6版“计量”条）。经济计量学在20世纪30年代诞生之初，研究多限于计量方法的探讨，实际计量工作还较少，且多集中于需求分析，能够算做实际宏观经济计量分析的只有丁伯根关于美国经济周期的研究。第二次世界大战以后，美国经济学家L.R.克莱因（1920～）等人不断提高丁伯根开创的宏观经济计量的规模和深度，到60年代形成一个向资本主义企业出售经济计量预测劳务的兴旺行业。为了改进实际经济计量的效果，西方经济计量学家持续在计量方法技术上下工夫，除去加大模型、扩充数据库、改进软件包以外，在估算方法上也有不少进展。普通最小平方法只有在客观真实情况可以用标准线性模型代表时，才能成为最佳线性无偏估算式，即估算结果最接近真实。标准线性模型是指：只有因变量是随机变量，自变量则是一套在重复抽样时保持不变的固定数值；因变量的随机误差是正态分布，因变量的各次观测值的均方差都相同，并且两者之间互不相关（即无“序列相关”）；各个自变量之间不存在准确的线性相关（即无“多重共线性”）。但客观实际情况很难符合这样严格的标准条件，因而设计出种种特殊估算方法来应付。例如，当原模型不符合识别条件，不能从简化式的系数估算值还原成结构参数值，而结构式的自变量中又有随机变量时，需要用两阶段以至三阶段最小平方法估算。对观测资料是否存在异均方差、序列相关、多重共线性等，也都设计了检验方法和解决措施，但这些方法和措施的效率至今还被认为有待提高。另外，在方法论上也有了变化：一向因不考虑随机因素被大多数经济计量学教本排除在外的投入－产出分析，现在也被当做生产技术关系方程式纳入宏观经济计量模型。早在40年代，荷兰经济计量学家T.C.库普曼斯（1910～）就指责不根据经济理论、直接从时间数列计算出的依赖先行指标指数为“没有理论的计量”，但近年来一些经济计量学家也把不依赖经济理论的时间数列当做经济计量模型。近二三十年来，西方运用数学方法进行实际经济计量的范围扩大了许多，由于经济计量学的内容已经比较定型，所以这些扩大的领域形成一些新的学科，如运筹学（包括线性规划）、经济控制论、系统分析等，都从不同侧面丰富和发展了经济关系的计量方法和实践。
计量经济学软件:EViews的使用的目录
第一章关于EViews的基本知识1
第一节EViews简介1
第二节EViews的计量经济学基本概念4
第二章文件的建立和数据的描述9
第一节建立一个工作文件9
第二节检查数据19
第三节数据绘制成曲线21
第四节描述的统计量(I)escriptive Statistics)28
第三章一元线性回归模型的说明和估计32
第一节根据数据作图32
第二节简单回归的估计35
第三节简单回归的作图41
第四节残差图44
第五节EViews中简单回归模型的预测46
第四章最小二乘估计量的性质48
第一节模型中参数估计的方差和协方差48
第二节结果存储50
第三节最小二乘残差的作图52
第五章简单回归模型的假设检验、区间估计和预测
第一节模型参数的区间估计54
第二节模型参数的显著性检验57
第三节EViews中简单回归模型的预测60
第六章新变量的生成与变量的图形65
第一节利用已有的变量生成新变量65
第二节缩放数据的运算70
第三节变量的图形73
第四节随机项正态分布(Normally Distributed)检验77
第七章多元回归模型81
第一节多元回归模型的最小二乘估计81
第二节简单预测83
第三节方差的估计(estimation of the error variance)85
第四节参数最小二乘估计量的方差与协方差87
第五节区间估计89
第八章多元回归模型的进一步讨论92
第一节多元回归模型的单个系数的假设检验(hypothesis testing)
第二节衡量拟合优度95
第三节F-检验97
第九章虚拟变量(二元选择模型)102
第一节建立模型102
第二节设立时间趋势变量102
第三节使用“逻辑”(logical)执行命令，构造虚拟变量104
第四节模型的估计和检验105
第五节利用部分样本估计模型107
第六节利用EViews的chow检验108
第十章非线性模型110
第一节二个连续变量之间的相互作用110
第二节简单非线性模型的参数估计113
第三节逻辑增长曲线(Logistic growth curve)114
第十一章异方差性(Heteroskedasticity)118
第一节异方差的检验118
第二节怀特(White)对异方差的修正123
第三节广义最小二乘法(加权最小二乘法)126
第四节戈特菲尔德一奎恩特检验(Goldfeld—Quandt)130
第十二章自相关(Autocorrelation)135
第一节残差序列图136
第二节广义差分最JA-乘法(Generalized Least Squares)的运用141
第三节一阶自相关(AR(1))模型的估计144
第四节杜宾-瓦尔特森(Durbin——Watson)检验146
第五节拉格朗日乘数(Lagrange Multiplier)自相关(Autocorrelation)
检验147
第六节一阶自相关(AR(1))模型的预测(Prediction)149
第十三章随机自变量(Random Regressors)模型153
第一节豪斯曼(Hausman)检验154
第二节消除随机性解释变量影响的方法——工具变量法157
第十四章联立方程模型(Simultaneous Equations Models)159
第一节对模型约简式的估计(Estimating 4he Reduced Form)161
第二节两阶段最小二乘法(Two—Stage Least Squares)的应用
——对模型中单个方程的估计162
第三节二阶段最小二乘法的应用——对联立方程模型的估计165
第十五章分布滞后模型(Distributed Lag Models)169
第一节有限滞后模型(Finite Lag Models)169
第二节多项式无限分布滞后模型(Polynomial Distributed Lag Models)
——阿尔蒙Almon估计法172
第三节有限滞后模型中滞后期数的判定178
第四节KOYCK模型的应用举例185
第十六章时间序列模型(Time Series Models)187
第一节平稳的时间序列(Stationary’Yime Series)的图形187
第二节拟似回归(Spurious Regressions)190
第三节运用自相关函数检验数据的平稳性193
第四节单位根检验(Dickey-Fuller检验)195
第五节协整(Cointegration)检验的应用举例204
第十七章合并时间序列数据与截面混合数据208
第一节合并数据(Panel Data)模型的基本类型208
第二节合并数据库的建立209
第三节合并数据模型的估计214
第十八章自回归条件异方差(ARCH)模型221
第一节ARCH模型221
第二节ARCH效应检验222
第三节ARCH模型的参数估计226
第四节广义自回归条件异方差模型229
第十九章向量自回归模型233
第一节向量回归模型的概念233、
第二节VAR(P)的建立与估计233
第三节预测239
参考文献244
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