本数据处理第6章数据操作第7章序列链接第8章EVIEWS数据库第9章序列第12章图、表和文本对象第1

多重共线性第8章模型中的特殊解释变量及简单的Eviews程序设计示例第9章几种典型的计量经济模型第1

模型第六章正态条件下回归的推论第七章假设检验第八章虚拟变量第九章EViews常用命令简介第十章异方差

第一章 导论 第一节 什么是计量经济学 第二节 计量经济学的研究步骤 第三节 变量、参数、数据与模型 本章小结 思考题 第二章 简单线性回归模型 第一节 回归分析与回归函数 第二节 简单线性回归模型参数的做计 第三节 拟合优度的度量 第四节 回归系数的区间估计和假设检验 第五节 回归模型预测 第六节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 附录2.1 简单线性回归最小二乘估计最小方差性质的证明 附录2.2 最小二乘估计的证明 第三章 多元线性回归模型 第一节 多元线性回归模型及古典假定 第二节 多元线性回归横型的估计 第三节 多元线性回归模型的检验 第四节 多元线性回归模型的预测 第五节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 附录3.1 多元线性回归最小二乘估计元偏性的证明 附录3.2 多元线性回归最小二乘估计最小方差性的证明 附录3.3 残差平方和的均值为（n-k）的证明 第四章 多重共线性 第一节 什么是多重共线性 第二节 多重共线性产生的后果 第三节 多重共线性的检验 第四节 多重共线性的补救措施 第五节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 第五章 异方差性 第一节 异方差性的概念 第二节 异方差性的后果 第三节 异方差性的检验 第四节 异方差性的补救措施 第五节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 附录5.1 在异方差性条件下参数估计统计性质的证明 附录5.2 对数变换残差为相对误差的证明 第六章 自相关 第一节 什么是自相关 第二节 自相关的后果 第三节 自相关的检验 第四节 自相关的补救 第五节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 附录6.1 存在自相关时参数估计值方差的证明 第七章 分布滞后模型与自回归模型 第一节 滞后效应与滞后变量模型 第二节 分布滞后模型的估计 第三节 自回归模型的构建 第四节 自回归模型的估计 第五节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 第八章 虚拟变量回归 第一节 虚拟变量 第二节 虚拟解释变量的回归 第三节 虚拟被解释变量 第四节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 第九章 设定误差与测量误差 第一节 设定误差 第二节 设定误差的检验 第三节 测量误差 第四节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 附录9.1 概率极限性质的证明 附录9.2 参数一致性的证明 附录9.3 有测量误差模型参数估计结果的推导 第十章 时间序列计量经济模型 第一节 时间序列计量经济分析的基本概念 第二节 时间序列平稳性的单位根检验 第三节 协整 第四节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 第十一章 联立方程组模型 第一节 联立方程模型及其偏倚 第二节 联立方程模型的识别 第三节 联立方程模型的估计 第四节 案例分析 本章小结 思考题 练习题 附录11.1 联立方程偏倚的证明 第十二章 实证项目的计量经济研究--课程论文分析 第一节 实证项目研究的选题 第二节 模型设定与数据处理 第三节 计量经济分析 附录12.1 实证项目研究（课程论文）示例 附各章答案及数据。

计量的知识框架.pdf 数学知识.pdf 应记住OLS估计与检验的计算公式.pdf 应记住概率分布特征的计算公式.pdf ch01、绪论：计量经济学的特征及研究范围.pdf ch02、统计学回顾I：概率和概率分布.pdf ch03、概率分布的特征.pdf ch04、一些重要的概率分布.pdf ch05、统计推断：估计与假设检验.pdf ch06、线性回归的基本思想：双变量模型.pdf ch07、双变量模型：假设检验.pdf ch08、多元回归：估计与假设检验.pdf ch09、回归模型的函数形式.pdf ch10、虚拟变量回归模型.pdf ch11、模型选择：标准与检验.pdf ch12、多重共线性：解释变量相关的后果.pdf ch13、异方差：如果误差方差不是常数的结果.pdf ch14、自相关：如果误差项相关的结果.pdf ch15、联立方程模型.pdf ch16、单方程回归模型的几个专题.pdf

一、什么是 Eviews Eviews (Econometric Views)软件是 QMS（Quantitative Micro Software）公司开发的、基于 Windows 平台下的应用软件，其前身是 DOS 操作系统下的 TSP 软件。Eviews 软件是由经济 学家开发，主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时 间序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。与其他统计软件（如 EXCEL、 SAS、SPSS）相比，Eviews 功能优势是回归分析与预测，其功能框架见表 1.1

EViews提供了强大的对表达、产生和使用序列和数据的 语言支持, EViews中可以使用表达式。 §6.1.1表达式的使用 EViews提供了广泛的运算符集和庞大的内建函数库。 EViews不仅提供了标准的数学运算和统计运算,也提供了很多 能够自动处理时间序列中的先行、滞后差分等操作的特殊函 数。 EViews的表达式是由数字、序列名、函数、数学运算符、 和关系运算符组成

第一节 EViews 概述 第二节 EViews 基本对象 第三节 EViews 估计方法 第四节 EViews 程序设计

EViews的核心就是对象。简言之,对象是相关信 息和操作的集合体,它被捆绑成一个容易使用的单元。 实际上,应用 EViews的所有工作都会涉及使用和操作 各种各样的对象。 EViews在对象集合中包含所有的对象。可以把对 象集合认为是各种各样数据的档案柜或者是组织者。在 EViews中最重要的对象集合是工作文件和数据库

EViews的数据库有些类似于一个工作文件,它是 EViews中的对象集合。它与工作文件有两点主要区别 。首先数据库不需要被装入内存,这对直接处理数据 库中对象来说是很方便的,可以直接从硬盘上的数据 库取出或存入对象。其次在数据库中对象不被限制为 单一的频率或时间范围。一个数据库可以包含年度、 月度和日度的数据,每一个对象可以有不同的观测值