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

EViews的用途:统计、计量分析和预测。 除菜单操作外,EViews还提供命令语言 矩阵语言和程序设计。 共分六个部分: ·第一部分: EViewsEViews基础介绍 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。(1-10章)

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

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