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

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

本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的——建立变量的条件方差或变量波动性模型

本章将主要介绍怎样建立Pool数据以及定义和处理Pool对象

吉林大学：《数量经济软件选讲》课程教学资源（PPT课件讲稿）EViews基础——第2章 EVIEWS简介

§4.1 对象的概念 §4.2 基本对象操作

吉林大学：《数量经济软件选讲》课程教学资源（PPT课件讲稿）EViews基础——第6章 数据操作

吉林大学：《数量经济软件选讲》课程教学资源（PPT课件讲稿）EViews基础——第8章 EVIEWS数据库

吉林大学：《专门水文地质学》课程教学资源（电子教案）绪论

大学教学内涵 大学老师职责 当好一名老师 当一名好老师