课程性质:经济类本科生专业基础课程。本课程需预修高等数学等前期课程作为基础。 基本内容:本课程从定性与定量结合的角度系统地论述了对社会经济现象数字资料搜 集、整理、分析的一般方法,其中的原理与方法不但可以描述社会经济现象数量之间的联系 关系和变动规律同时又是进一步学习计量经济学等其它相关学科的基础

本章介绍EViews中基本回归技术的使用：说明并估计一个回归模型，进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随后的章节讨论了检验和预测，以及更高级，专业的技术，如加权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、ARIMA/ARIMAX模型、GMM（广义矩估计）、GARCH模型,和定性的有限因变量模型

EViews提供序列的各种统计图、统计方法及过程。当用前 面描述的方法向工作文件中读入数据后,就可以对这些数据进 行统计分析和图表分析。 EViews可以计算一个序列的各种统计量并可用表单、表、 图等形式将其表现出来。视图包括最简单的曲线图一直到核密 度估计。通过过程可以用原有的序列创建新的序列。这些过程 包括季节调整、指数平滑和 Hodrick-Prescott-滤波 在第10章我们将讲述包括多个序列的组和组对象的统计方 法及过程

EViews编程的特征允许用户在程序中创建和存储命令,程序能 自动执行每个命令,或生成研究项目的结果。例如,用户可以编写一 个分析某个工业数据的程序,然后便可以用该程序分析其他工业的数 据。用户也可以创建一个程序,通过对最后结果的计算和图形表格的 表示结构来把用户从创建工作文件和读取原始数据中解脱出来

单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的

第18章ARCH GARCH和估计建立变量的条件方差或变量波动性模型。 第19章离散和受限因变量模型-讨论几种定性和受限因变量模型的估计方法。 EViews提供了二元或排序,检查或截断,和计数模型的估计程序。 第20章对数极大似然估计-论述了对数极大似然估计,给出似然函数的形式, EViews可以估计对数极大似然模型的参数

第13章基本回归模型----概述了 EViews中的普通最小二乘估计(OLS) 基础。 第14章其他回归方法--讨论加权最小二乘估计(WLS),二阶段最小二乘 估计(TSLS),和非线性最小二乘估计(NLS)技术

(一)、需求的定义 1、定义: 消费者在某一特定时期内,在每一价格水 平下愿意而且能够购买的商品和劳务的数量 °2、需求与需要的区别与联系: A、区别: 只要是消费者想要的都构成需要;需求只是 需要的一部分。 B、联系: 具有购买力和购买欲望的需要形成需求

(一)、供给的定义 1、定义: 生产者在某一特定时期内,在每一价格水 平上愿意而且能够提供的商品和劳务的数量 2、厂商(企业)的产出与供给的联系与区别: 只有进入市场的产出才构成供给。 问:一企业生产出1万件产品,有 500件作为库存,那么市场供给是 多少?

本章我们讨论分析时间序列数据(检验序列相关性,估 计ARMA模型,使用分布滞后,非平稳时间序列的单位根检 验)的单方程回归方法