10.1 Simulink操作基础 10.2 系统仿真模型 10.3 系统的仿真 10.4 使用命令操作对系统进行仿真 10.5 子系统及其封装技术 10.6 S函数的设计与应用

本章讨论加权最小二乘估计，异方差性和自相关一致协方差估计，两阶段最小二乘估计（TSLS），非线性最小二乘估计和广义矩估计（GMM）。这里的大多数方法在“联立方程系统”一章中也适用

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

本章描述了对一个单方程进行预测或计算拟合值的过程。这里描述的技术是利用通过回归方法估计得到的方程来进行预测

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

联立方程组的结构性方法是用经济理论来建立变量之间关系的模型。但是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明。并且，内生变量既可以出现在等式的左端又可以出现在等式的右端使得估计和推断更加复杂

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

这一章描述了组对象的视图与过程。对一个组我们可以计算各种统计量，描述不同序列之间的关系，并以各种方式显示出来，例如表格、数据表、图等

实验一 Eviews 软件的基本操作.1 实验二 一元回归模型 .10 实验三 多元和非线性回归模型 .20 实验四 多重共线性 .29 实验五 异方差性 .38 实验六 自相关性 .49 实验七 滞后变量模型 .63 实验八 虚拟解释变量模型 .75 实验九 模型设定误差诊断与检验 .82 实验十 联立方程模型 .90 实验十一 平稳时间序列分析 .106 实验十二 非平稳时间序列分析（一） .118