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EVIEWS实战与数据分析 版权信息
- ISBN：9787302636007
- 条形码：9787302636007 ; 978-7-302-63600-7
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
EVIEWS实战与数据分析 本书特色
让Eviews的学习更简单、更实用、更高效
凝聚笔者20年Eviews使用和教学经验
涵盖截面数据、时间序列和面板数据等工具
介绍LASSO、Elastic Net回归等前沿方法
380多幅图片、10多个实战案例帮你快速掌握Eviews
EVIEWS实战与数据分析 内容简介
本书结合实战案例介绍了Eviews软件的使用方法。首先介绍了Eviews软件的整体架构和设计理念，然后围绕截面数据、时间序列、面板数据 3 种典型类型的数据，介绍了Eviews软件的功能。通过配合实战案例，本书重点介绍了Eviews的操作步骤、指令和输出结果的解读。 本书分为23章，主要内容有Eviews简介、Eviews的安装、初识Eviews、工作文件、对象、序列、组、样本、图形、图形工具、截面数据的基础性分析、回归分析、定性因变量模型、受限因变量模型、分位数回归模型、工具变量、岭回归和LASSO、主成分分析、因子分析、时间序列的基础性分析、ARIMA 模型、GARCH 模型、面板数据模型。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合 Eviews的入门用户和进阶用户阅读，也适合对经济计量学、金融计量学、统计学感兴趣的读者阅读。另外，本书也适合政府部门、研究机构从事经济管理工作的人士使用。
EVIEWS实战与数据分析 目录
目录
第1篇 Eviews概览 / 1
第1章 Eviews简介 / 2
1.1 Eviews的发展历程 / 2
1.2 Eviews的优势 / 2
1.3 Eviews的学习资源 / 3
1.4 本书框架 / 3
第2章 Eviews的安装 / 5
2.1 Eviews的安装环境 / 5
2.2 Eviews的版本 / 5
2.3 免费获取Eviews 12学生版 / 6
第3章 初识Eviews / 7
3.1 Eviews界面 / 7
3.2 Eviews窗口 / 9
3.3 Eviews插件 / 12
第2篇 Eviews入门 / 15
第4章 工作文件 / 16
4.1 创建工作文件 / 16
4.2 工作文件窗口 / 21
第5章 对象 / 25
5.1 什么是对象？ / 25
5.2 对象的类型 / 25
5.3 对象的基本操作 / 26
5.4 对象窗口 / 28
第6章 序列 / 33
6.1 什么是序列？ / 33
6.2 创建序列 / 33
6.3 序列窗口的工具栏 / 35
6.4 数值代码与Valmap / 45
第7章 组 / 48
7.1 创建组 / 48
7.2 组窗口的工具栏 / 49
第8章 样本 / 56
8.1 创建样本对象 / 56
8.2 调用样本对象 / 58
第9章 图形 / 60
9.1 创建图形对象 / 60
9.2 图形修饰 / 61
9.3 图形选项 / 64
9.4 批量修改多图 / 67
9.5 图形模板 / 68
9.6 图形输出 / 70
第3篇 截面数据 / 71
第10章 截面数据的图形工具 / 72
10.1 实战案例：基金经理特征分析 / 72
10.2 单个序列的图形工具 / 73
10.3 两个序列的图形工具 / 83
10.4 多个序列的图形工具 / 91
10.5 图形工具命令 / 95
第11章 截面数据的基础性统计分析 / 100
11.1 实战案例：基金经理业绩分析 / 100
11.2 单个序列的统计分析 / 100
11.3 多个序列的统计分析 / 109
11.4 基础性统计分析命令 / 114
第12章 回归分析基础工具 / 120
12.1 实战案例：基金收益率分析 / 120
12.2 方程的创建 / 120
12.3 方程窗口的工具栏 / 127
12.4 虚拟变量 / 131
12.5 方程形式变换 / 135
12.6 方程的诊断 / 138
12.7 线性方程的命令 / 152
第13章 定性因变量模型 / 158
13.1 LPM / 158
13.2 logit模型 / 161
13.3 probit模型 / 175
13.4 有序logit模型 / 177
13.5 LPM、logit、probit和有序logit方程的命令 / 185
第14章 受限因变量模型 / 189
14.1 Tobit模型 / 189
14.2 Heckman模型 / 196
14.3 计数模型 / 198
14.4 Tobit、Heckman和计数模型的命令 / 205
第15章 分位数回归模型 / 209
15.1 分位数回归模型简介 / 209
15.2 实战案例：个人医疗支出分析 / 210
15.3 分位数回归方程的估计 / 211
15.4 分位数回归方程的诊断 / 215
15.5 分位数回归方程的命令 / 221
第16章 工具变量 / 224
16.1 工具变量和TSLS方法 / 224
16.2 实战案例：工资影响因素分析 / 226
16.3 TSLS方程的估计 / 227
16.4 工具变量的检验 / 230
16.5 工具变量的命令 / 236
第17章 岭回归、LASSO回归和Elastic Net回归 / 239
17.1 正则化 / 239
17.2 实战案例：汽车性能和油耗分析 / 241
17.3 岭回归 / 242
17.4 LASSO回归 / 248
17.5 Elastic Net回归 / 249
17.6 Elastic Net方程、岭回归和LASSO的命令 / 250
第18章 主成分分析 / 252
18.1 主成分分析简介 / 252
18.2 实战案例：汽车性能主成分分析 / 253
18.3 主成分分析的实现 / 254
18.4 主成分分析的命令 / 261
第19章 因子分析 / 263
19.1 因子分析简介 / 263
19.2 实战案例：十项全能运动员成绩分析 / 265
19.3 因子分析的实现 / 266
19.4 因子分析的命令 / 277
第4篇 时间序列 / 281
第20章 时间序列的基础性分析 / 282
20.1 实战案例：宏观经济指标分析 / 282
20.2 日期函数和虚拟变量 / 283
20.3 时间序列回归模型 / 284
第21章 ARIMA模型 / 292
21.1 ARIMA模型简介 / 292
21.2 ARIMA方程的识别和估计 / 295
21.3 ARIMA方程的诊断 / 301
21.4 ARIMA方程的预测 / 303
21.5 ARIMA方程的命令 / 305
第22章 GARCH模型 / 309
22.1 GARCH模型及其扩展 / 309
22.2 实战案例：上证指数收益率分析 / 311
22.3 GARCH方程的估计 / 311
22.4 GARCH方程的预测 / 313
22.5 GARCH方程的诊断 / 315
22.6 GARCH方程的命令 / 317
第5篇 面板数据 / 319
第23章 面板数据模型 / 320
23.1 面板数据模型简介 / 320
23.2 实战案例：个人特征对工资的影响效应分析 / 323
23.3 创建面板数据工作文件 / 324
23.4 面板数据方程的估计 / 327
23.5 面板数据方程的诊断 / 336
23.6 面板数据方程的命令 / 340 参考文献 / 343
后记 / 344
第1篇 Eviews概览 / 1
第1章 Eviews简介 / 2
1.1 Eviews的发展历程 / 2
1.2 Eviews的优势 / 2
1.3 Eviews的学习资源 / 3
1.4 本书框架 / 3
第2章 Eviews的安装 / 5
2.1 Eviews的安装环境 / 5
2.2 Eviews的版本 / 5
2.3 免费获取Eviews 12学生版 / 6
第3章 初识Eviews / 7
3.1 Eviews界面 / 7
3.2 Eviews窗口 / 9
3.3 Eviews插件 / 12
第2篇 Eviews入门 / 15
第4章 工作文件 / 16
4.1 创建工作文件 / 16
4.2 工作文件窗口 / 21
第5章 对象 / 25
5.1 什么是对象？ / 25
5.2 对象的类型 / 25
5.3 对象的基本操作 / 26
5.4 对象窗口 / 28
第6章 序列 / 33
6.1 什么是序列？ / 33
6.2 创建序列 / 33
6.3 序列窗口的工具栏 / 35
6.4 数值代码与Valmap / 45
第7章 组 / 48
7.1 创建组 / 48
7.2 组窗口的工具栏 / 49
第8章 样本 / 56
8.1 创建样本对象 / 56
8.2 调用样本对象 / 58
第9章 图形 / 60
9.1 创建图形对象 / 60
9.2 图形修饰 / 61
9.3 图形选项 / 64
9.4 批量修改多图 / 67
9.5 图形模板 / 68
9.6 图形输出 / 70
第3篇 截面数据 / 71
第10章 截面数据的图形工具 / 72
10.1 实战案例：基金经理特征分析 / 72
10.2 单个序列的图形工具 / 73
10.3 两个序列的图形工具 / 83
10.4 多个序列的图形工具 / 91
10.5 图形工具命令 / 95
第11章 截面数据的基础性统计分析 / 100
11.1 实战案例：基金经理业绩分析 / 100
11.2 单个序列的统计分析 / 100
11.3 多个序列的统计分析 / 109
11.4 基础性统计分析命令 / 114
第12章 回归分析基础工具 / 120
12.1 实战案例：基金收益率分析 / 120
12.2 方程的创建 / 120
12.3 方程窗口的工具栏 / 127
12.4 虚拟变量 / 131
12.5 方程形式变换 / 135
12.6 方程的诊断 / 138
12.7 线性方程的命令 / 152
第13章 定性因变量模型 / 158
13.1 LPM / 158
13.2 logit模型 / 161
13.3 probit模型 / 175
13.4 有序logit模型 / 177
13.5 LPM、logit、probit和有序logit方程的命令 / 185
第14章 受限因变量模型 / 189
14.1 Tobit模型 / 189
14.2 Heckman模型 / 196
14.3 计数模型 / 198
14.4 Tobit、Heckman和计数模型的命令 / 205
第15章 分位数回归模型 / 209
15.1 分位数回归模型简介 / 209
15.2 实战案例：个人医疗支出分析 / 210
15.3 分位数回归方程的估计 / 211
15.4 分位数回归方程的诊断 / 215
15.5 分位数回归方程的命令 / 221
第16章 工具变量 / 224
16.1 工具变量和TSLS方法 / 224
16.2 实战案例：工资影响因素分析 / 226
16.3 TSLS方程的估计 / 227
16.4 工具变量的检验 / 230
16.5 工具变量的命令 / 236
第17章 岭回归、LASSO回归和Elastic Net回归 / 239
17.1 正则化 / 239
17.2 实战案例：汽车性能和油耗分析 / 241
17.3 岭回归 / 242
17.4 LASSO回归 / 248
17.5 Elastic Net回归 / 249
17.6 Elastic Net方程、岭回归和LASSO的命令 / 250
第18章 主成分分析 / 252
18.1 主成分分析简介 / 252
18.2 实战案例：汽车性能主成分分析 / 253
18.3 主成分分析的实现 / 254
18.4 主成分分析的命令 / 261
第19章 因子分析 / 263
19.1 因子分析简介 / 263
19.2 实战案例：十项全能运动员成绩分析 / 265
19.3 因子分析的实现 / 266
19.4 因子分析的命令 / 277
第4篇 时间序列 / 281
第20章 时间序列的基础性分析 / 282
20.1 实战案例：宏观经济指标分析 / 282
20.2 日期函数和虚拟变量 / 283
20.3 时间序列回归模型 / 284
第21章 ARIMA模型 / 292
21.1 ARIMA模型简介 / 292
21.2 ARIMA方程的识别和估计 / 295
21.3 ARIMA方程的诊断 / 301
21.4 ARIMA方程的预测 / 303
21.5 ARIMA方程的命令 / 305
第22章 GARCH模型 / 309
22.1 GARCH模型及其扩展 / 309
22.2 实战案例：上证指数收益率分析 / 311
22.3 GARCH方程的估计 / 311
22.4 GARCH方程的预测 / 313
22.5 GARCH方程的诊断 / 315
22.6 GARCH方程的命令 / 317
第5篇 面板数据 / 319
第23章 面板数据模型 / 320
23.1 面板数据模型简介 / 320
23.2 实战案例：个人特征对工资的影响效应分析 / 323
23.3 创建面板数据工作文件 / 324
23.4 面板数据方程的估计 / 327
23.5 面板数据方程的诊断 / 336
23.6 面板数据方程的命令 / 340 参考文献 / 343
后记 / 344
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EVIEWS实战与数据分析 作者简介
李宗璋，暨南大学统计学硕士，华南理工大学管理学博士，现任教于华南农业大学经济管理学院。精通Eviews、R、SPSS等数据分析软件，具有深厚的学术功底和丰富的实践经验，尤其擅长开展数据分析类课程的教学和培训。主讲的课程包括计量经济学、统计学、多元统计、SPSS与统计实验、R语言与统计应用。在长期的教学中形成了循序渐进、深入浅出的教学风格，深受学生好评，获评华南农业大学“十佳教师”，主持建设广东省一流本科课程“经济计量学”。 在哔哩哔哩个人主页Lizongzhang已发布400余个关于Eviews、SPSS、Excel、R、经济计量学、统计学等的教学视频，这些视频以其简洁、明快和细致深入的风格，赢得了众多网友的好评。
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