◼新技术革命：以信息技术为中心，提高工作效率为目标。◼信息技术三大支柱，即：测量与控制技术、计算机技术、通信技术。◼在这种新技术革命的影响和冲击下，使机电工业发生了极大变化。◼定义：机械技术与微电子技术、信息技术相结合，通称\机电一体化\

第五部分多方程分析 第21章系统估计--讨论了方程系统的估计 第22章向量自回归和误差修正模型-向量自回归模型以及向量误差修正模型估计。给出检验非稳定变量之间协整关系的工具。 第23章状态空间模型和卡尔曼滤波----利用状态空间模型和卡尔曼滤波工具建立结构时间序列模型

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的数据库有些类似于一个工作文件,它是 EViews中的对象集合。它与工作文件有两点主要区别 。首先数据库不需要被装入内存,这对直接处理数据 库中对象来说是很方便的,可以直接从硬盘上的数据 库取出或存入对象。其次在数据库中对象不被限制为 单一的频率或时间范围。一个数据库可以包含年度、 月度和日度的数据,每一个对象可以有不同的观测值

EViews提供了强大的对表达、产生和使用序列和数据的 语言支持, EViews中可以使用表达式。 §6.1.1表达式的使用 EViews提供了广泛的运算符集和庞大的内建函数库。 EViews不仅提供了标准的数学运算和统计运算,也提供了很多 能够自动处理时间序列中的先行、滞后差分等操作的特殊函 数。 EViews的表达式是由数字、序列名、函数、数学运算符、 和关系运算符组成

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

EViewsWindows能为我们提供基于平台 的复杂的数据分析、回归及预测工具, 通过 EViews能够快速从数据中得到统计 关系,并根据这些统计关系进行预测。 EViews在系统数据分析和评价、金融分 析、宏观经济预测、模拟、销售预测及 成本分析等领域中有着广泛的应用

在经典计量经济学模型中,所利用的数据(样本观测值)的一个特征是 ,或者只利用时间序列数据(time series),或者只利用截面数据(cross section) 。我们经常遇到在同一时间包含不同截面成员信息的数据,或在若时间区 间观测到相关的一些截面成员的数据。例如许多欧洲国家的GDP时间序列数 据,或者是一段时间不同地区的失业状态数据。我们称这些数据为联合利用 时间序列/截面数据(Pooled time series, cross section)有的书中也称这类 数据为面板数据(panel data),指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同 时选取样本观测值所构成的样本数据

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