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      EViews 時(shí)間序列案例應(yīng)用分析培訓(xùn)

 

 

EViews入門介紹
Eviews工作界面介紹

變量的生成及編輯

樣本區(qū)間的調(diào)整

變量的排序及變量的運(yùn)算

工作文件的保存與調(diào)用

EViews軟件的退出

EViews圖形對(duì)象介紹
單變量的折線圖，釘形圖、柱形圖

對(duì)于圖形的修飾

多變量折線圖

多變量的扇形圖

做多變量的散點(diǎn)圖

做多變量的面積圖

描述性統(tǒng)計(jì)分析
如何以建立組對(duì)象的方式將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Eviews中去

如何在序列窗口下實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單描述性統(tǒng)計(jì)量和直方圖

如何在序列窗口下實(shí)現(xiàn)描述性統(tǒng)計(jì)量的假設(shè)檢驗(yàn)

如何實(shí)現(xiàn)將單序列按某一變量分類后再進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析

如何實(shí)現(xiàn)將單序列按某一變量分類后再進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)

如何畫上證綜指日對(duì)數(shù)收益率的QQ圖

如何估計(jì)數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)的參數(shù)

如何通過打開excel文件的方式將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Eviews中去

如何實(shí)現(xiàn)多變量的描述性統(tǒng)計(jì)量

如何實(shí)現(xiàn)多變量描述性統(tǒng)計(jì)量的假設(shè)檢驗(yàn)

如何計(jì)算當(dāng)前序列組的相關(guān)系數(shù)矩陣，協(xié)方差矩陣

一元線性回歸模型
做兩個(gè)變量的散點(diǎn)圖，從而看兩個(gè)變量是否具有線性關(guān)系

通過建立方程對(duì)象的方式來估計(jì)一個(gè)方程，并保存我們建立的方

程對(duì)象

對(duì)方程估計(jì)結(jié)果的解釋與評(píng)價(jià)

在回歸估計(jì)結(jié)果中顯示方程的三種形式

如何根據(jù)我們估計(jì)的回歸方程計(jì)算需求的價(jià)格彈性

如何查看因變量的實(shí)際值、擬合值和回歸方程的殘差

如何用我們建立的方程進(jìn)行預(yù)測(cè)

多元線性回歸模型
做以因變量為橫軸，多個(gè)自變量為縱軸的散點(diǎn)圖

建立組對(duì)象查看自變量的相關(guān)系數(shù)矩陣

以建立方程對(duì)象的方式來建立多元線性回歸模型

對(duì)模型結(jié)果的解釋和評(píng)價(jià)

我們選取刪除引起共線性的變量的辦法來克服多重共線性

對(duì)我們消除共線性后的模型進(jìn)行檢驗(yàn)

非線性回歸模型
雙對(duì)數(shù)模型

半對(duì)數(shù)模型

倒數(shù)模型

虛擬變量模型
虛擬變量的定義及意義

如何通過加項(xiàng)的形式將虛擬變量引入到模型中去

如何通過乘項(xiàng)的方式將虛擬變量引入到模型中去

模型中加入季節(jié)虛擬變量

EViews 矩陣計(jì)算
矩陣的建立

方陣的行列式

矩陣的加法

矩陣的乘法

矩陣的秩（標(biāo)量）

矩陣的跡（標(biāo)量）

矩陣的轉(zhuǎn)置

矩陣的逆

求矩陣各個(gè)列向量的相關(guān)系數(shù)

建立對(duì)稱矩陣(symmetric matrix)

對(duì)稱矩陣的特征向量

矩陣的內(nèi)積

用 eviews解線性方程組

單個(gè)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的趨勢(shì)模型、季節(jié)調(diào)整、分解與平滑
趨勢(shì)模型

季節(jié)調(diào)整方法

HP濾波和 BP濾波

指數(shù)平滑方法

離散因變量與受限因變量模型
二元選擇模型

排序選擇模型

計(jì)數(shù)模型

刪截回歸模型（censored regression model）

截尾回歸模型

分布滯后模型
回歸方程殘差的序列相關(guān)性檢驗(yàn)

回歸方程殘差的自回歸模型（AR Error Model）

自回歸模型

有限分布滯后模型

自回歸分布滯后模型

分布滯后模型
回歸方程殘差的序列相關(guān)性檢驗(yàn)

回歸方程殘差的自回歸模型（AR Error Model）

自回歸模型

有限分布滯后模型

自回歸分布滯后模型

單位根檢驗(yàn)和基于殘差的協(xié)整檢驗(yàn)
時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性說明

時(shí)間序列平穩(wěn)性的DF 和 ADF 單位根檢驗(yàn)

時(shí)間序列平穩(wěn)性的DFGLS 單位根檢驗(yàn)

時(shí)間序列平穩(wěn)性的PP 單位根檢驗(yàn)

時(shí)間序列平穩(wěn)性的KPSS 單位檢驗(yàn)

時(shí)間序列平穩(wěn)性的ERS單位根檢驗(yàn)

時(shí)間序列平穩(wěn)性的NP單位根檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)

建立誤差修正模型

自回歸條件異方差模型
通過日收盤價(jià)生成對(duì)數(shù)收益率變量

對(duì)數(shù)收益率序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

均值方程的確定以及殘差的序列相關(guān)檢驗(yàn)

對(duì)殘差平方的序列相關(guān)檢驗(yàn)

對(duì)殘差平方做線形圖

對(duì)均值方程的殘差做ARCH‐LM 檢驗(yàn)

建立各種形式的ARCH模型并對(duì)新的殘差序列進(jìn)行 ARCH—LM 檢

驗(yàn)

根據(jù)我們建立的ARCH模型對(duì)收益率序列的方差進(jìn)行預(yù)測(cè)

Eviews編程應(yīng)用
如何把以前一年為基期計(jì)算的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)換算成以某一年

為基期計(jì)算的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)

如何把名義變量（分類變量）轉(zhuǎn)換成虛擬變量

如何把一個(gè)矩陣的主對(duì)角線元素全部變?yōu)?

如何把程序窗口字體放大？

聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型
聯(lián)立方程模型的介紹

聯(lián)立方程模型的概念以及分類

聯(lián)立方程模型的識(shí)別

聯(lián)立方程模型的估計(jì)

向量自回歸模型
VAR 模型的有關(guān)概念

有關(guān) SVAR 模型的有關(guān)概念

VAR 模型的識(shí)別條件

SVAR 模型的短期約束

格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

VAR 模型滯后階數(shù) p的的確定

脈沖響應(yīng)函數(shù)

方差分解

Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

向量誤差修正模型

面板數(shù)據(jù)模型
面板數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)模型的簡(jiǎn)單介紹

如何將面板數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Eviews中？

面板數(shù)據(jù)模型的分類

固定影響（效應(yīng)）變截距模型

隨機(jī)影響（效應(yīng)）變截距模型

Hausman 檢驗(yàn)

面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)

面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)

分位數(shù)回歸
分位數(shù)回歸簡(jiǎn)單介紹

分位數(shù)回歸的優(yōu)勢(shì)

分位數(shù)回歸的操作步驟

分位數(shù)回歸的結(jié)果分析

極大似然估計(jì)
極大似然估計(jì)的原理介紹

多元線性回歸的對(duì)數(shù)似然函數(shù)及其推導(dǎo)

用 EViews 軟件實(shí)現(xiàn)多元線性回歸的極大似然估計(jì)

GARCH(1,1)模型的對(duì)數(shù)似然函數(shù)

用 EViews 軟件實(shí)現(xiàn)GARCH(1,1)模型極大似然估計(jì)

方差膨脹因子
方差膨脹因子計(jì)算公式

通過建立輔助回歸方程的形式來計(jì)算方差膨脹因子

以矩陣計(jì)算的方式來計(jì)算變量的方差膨脹因子

方差膨脹因子大小評(píng)價(jià)準(zhǔn)則