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

管理学 会计学 经济法 微观经济学 宏观经济学 统计学 组织行为学 新生研讨课 人力资源管理 管理信息系统 财务管理 市场营销学 运营管理 公司战略管理 公司治理 社会调查理论与方法 创新能力训练 电子商务实务与案例分析 ERP 沙盘模拟实训 商务礼仪 税法 商务谈判实务与案例 管理沟通 保险学 统计分析软件与应用 财经写作 国际商务 领导科学与艺术 投资项目评估 公共关系学 企业文化与企业伦理 现代物流管理 国家公务员制度 企业经营策划 工商管理案例分析 计算机实用技能 创业管理 企业经营决策模拟 工商管理专业实训

一、实验的地位、作用 增强管理信息系统的感性认识;掌握管理信息系统分析、开发的基本方法;培养学生应用计算机解决经济管理中的实际问题的能力。 二、实验开设对象 本实验开设对象为会计本科专业,实验为必修内容。 三、课程简介 本课程重培养系统分析方法、系统设计方法、软件开发等基本技能。实验课程不同于理论课程,应充分体现“教师指导下的以学生为中心”的教学模式,以学生为认知主体,充分调动学生的积极性和能动性,重视学生自学能力的培养

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

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

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