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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
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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
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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
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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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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
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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
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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12章 图、表和文本对象
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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11章 应用于序列和组的统计图
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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
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本书较全面地介绍了现代统计学的理论、方法及其应用技巧。针对多元统计分析方法计算量大和算法复杂的特点,以SAS软件包作为实现复杂统计计算的工具,本书着重介绍各种试验设计方法、统计分析方法及其适用条件、结合具体问题正确选用统计方法的技术以及对计算结果的正确解释和应用。在一切从实际出发的思想指导下,合理调整教材结构和编写形式,把处理同一类问题的统计方法集中到一起讲解,使貌似复杂的统计问题化繁为简,实用方便。本书具有以下独到之处:用计算器和计算机两种计算工具实现统计计算,便于读者选用;针对问题和资料闸述统计方法,有利于读者提高处理实际问题的综合能力;介绍的试验设计类型多,讲解详细,具有很强的可操作性;为读者成功地使用SAS软件提供了一条有效的捷径。根据教学对象的层次和学时数适当取舍内容,本书可作为研究生、本科生、大中专生的统计学教材,高等院校和科研机构的教师、学者、科技人员、生物医学工作者、管理工作者等学习和应用统计方法的参考书;还可作为用SAS软件解决统计问题的实用手册
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