课程目录:EViews 时间序列案例应用分析培训

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课程大纲:

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EViews入门介绍
Eviews工作界面介绍

变量的生成及编辑

样本区间的调整

变量的排序及变量的运算

工作文件的保存与调用

EViews软件的退出

EViews图形对象介绍
单变量的折线图,钉形图、柱形图

对于图形的修饰

多变量折线图

多变量的扇形图

做多变量的散点图

做多变量的面积图

描述性统计分析
如何以建立组对象的方式将数据导入到Eviews中去

如何在序列窗口下实现简单描述性统计量和直方图

如何在序列窗口下实现描述性统计量的假设检验

如何实现将单序列按某一变量分类后再进行描述性统计分析

如何实现将单序列按某一变量分类后再进行假设检验

如何画上证综指日对数收益率的QQ图

如何估计数据的经验分布函数的参数

如何通过打开excel文件的方式将数据导入到Eviews中去

如何实现多变量的描述性统计量

如何实现多变量描述性统计量的假设检验

如何计算当前序列组的相关系数矩阵,协方差矩阵

一元线性回归模型
做两个变量的散点图,从而看两个变量是否具有线性关系

通过建立方程对象的方式来估计一个方程,并保存我们建立的方

程对象

对方程估计结果的解释与评价

在回归估计结果中显示方程的三种形式

如何根据我们估计的回归方程计算需求的价格弹性

如何查看因变量的实际值、拟合值和回归方程的残差

如何用我们建立的方程进行预测

多元线性回归模型
做以因变量为横轴,多个自变量为纵轴的散点图

建立组对象查看自变量的相关系数矩阵

以建立方程对象的方式来建立多元线性回归模型

对模型结果的解释和评价

我们选取删除引起共线性的变量的办法来克服多重共线性

对我们消除共线性后的模型进行检验

非线性回归模型
双对数模型

半对数模型

倒数模型

虚拟变量模型
虚拟变量的定义及意义

如何通过加项的形式将虚拟变量引入到模型中去

如何通过乘项的方式将虚拟变量引入到模型中去

模型中加入季节虚拟变量

EViews 矩阵计算
矩阵的建立

方阵的行列式

矩阵的加法

矩阵的乘法

矩阵的秩(标量)

矩阵的迹(标量)

矩阵的转置

矩阵的逆

求矩阵各个列向量的相关系数

建立对称矩阵(symmetric matrix)

对称矩阵的特征向量

矩阵的内积

用 eviews解线性方程组

单个经济时间序列的趋势模型、季节调整、分解与平滑
趋势模型

季节调整方法

HP滤波和 BP滤波

指数平滑方法

离散因变量与受限因变量模型
二元选择模型

排序选择模型

计数模型

删截回归模型(censored regression model)

截尾回归模型

分布滞后模型
回归方程残差的序列相关性检验

回归方程残差的自回归模型(AR Error Model)

自回归模型

有限分布滞后模型

自回归分布滞后模型

分布滞后模型
回归方程残差的序列相关性检验

回归方程残差的自回归模型(AR Error Model)

自回归模型

有限分布滞后模型

自回归分布滞后模型

单位根检验和基于残差的协整检验
时间序列数据的平稳性说明

时间序列平稳性的DF 和 ADF 单位根检验

时间序列平稳性的DFGLS 单位根检验

时间序列平稳性的PP 单位根检验

时间序列平稳性的KPSS 单位检验

时间序列平稳性的ERS单位根检验

时间序列平稳性的NP单位根检验

协整检验

建立误差修正模型

自回归条件异方差模型
通过日收盘价生成对数收益率变量

对数收益率序列的平稳性检验

均值方程的确定以及残差的序列相关检验

对残差平方的序列相关检验

对残差平方做线形图

对均值方程的残差做ARCH‐LM 检验

建立各种形式的ARCH模型并对新的残差序列进行 ARCH—LM 检

根据我们建立的ARCH模型对收益率序列的方差进行预测

Eviews编程应用
如何把以前一年为基期计算的居民消费价格指数换算成以某一年

为基期计算的居民消费价格指数

如何把名义变量(分类变量)转换成虚拟变量

如何把一个矩阵的主对角线元素全部变为0

如何把程序窗口字体放大?

联立方程计量经济学模型
联立方程模型的介绍

联立方程模型的概念以及分类

联立方程模型的识别

联立方程模型的估计

向量自回归模型
VAR 模型的有关概念

有关 SVAR 模型的有关概念

VAR 模型的识别条件

SVAR 模型的短期约束

格兰杰因果关系检验

VAR 模型滞后阶数 p的的确定

脉冲响应函数

方差分解

Johansen协整检验

向量误差修正模型

面板数据模型
面板数据和面板数据模型的简单介绍

如何将面板数据导入到Eviews中?

面板数据模型的分类

固定影响(效应)变截距模型

随机影响(效应)变截距模型

Hausman 检验

面板数据的单位根检验

面板数据的协整检验

分位数回归
分位数回归简单介绍

分位数回归的优势

分位数回归的操作步骤

分位数回归的结果分析

极大似然估计
极大似然估计的原理介绍

多元线性回归的对数似然函数及其推导

用 EViews 软件实现多元线性回归的极大似然估计

GARCH(1,1)模型的对数似然函数

用 EViews 软件实现GARCH(1,1)模型极大似然估计

方差膨胀因子
方差膨胀因子计算公式

通过建立辅助回归方程的形式来计算方差膨胀因子

以矩阵计算的方式来计算变量的方差膨胀因子

方差膨胀因子大小评价准则