《统计分析软件EViews及其应用》[46M]百度网盘|亲测有效|pdf下载

　　本书分为三个部分的内容。

　　首先，从统计学软件Eviews入手，对其基础知识进行了简单概述，让读者可以了解和简单使用Eviews软件。该部分分为两章内容，即数据处理、图形与表格的处理和应用。

　　其次，本书对统计学基础知识进行系统介绍，分为四章，即统计学基础、统计推断、参数估计和假设检验。从而，让读者对统计学的相关知识有所了解与认识。

　　因为本书侧重于统计学软件Eviews的实际应用，故在第三部分在，着重于一元线性回归、多元线性回归以及几个重要模型估计与检验上的实例分析研究。

　　刘亚清，1978年3月23日生，数量经济学博士，清华大学应用经济学博士后，现就职于北方工业大学。2008年毕业于华中科技大学经济学院金融系。2009年至2012年间在清华大学经管学院应用经济学数量经济方向研究区域经济协同与差异。协助李子奈教授创办国家开发银行与清华大学合办的“区域规划研究院”。自2008年以来一直从事数量经济学以及统计应用的研究工作

第一部分EVIEWS概述

第1章数据处理

1.1用键盘输入序列数据

1.2通过公式生成新序列

1.3设定样本范围

1.4样本对象

1.5通过已有序列生成新序列

1.6序列窗口

1.7序列组

1.8公式的运用

1.9季节调整

第2章图形和表格

2.1画图

2.2改变图形的其他方法

2.3冻结图形

2.4图形模板

2.5合并图形

2.6打印图形

2.7把图形移到文档中

第二部分

第3章统计学基础

3.1描述性统计量

3.2概率分布和概率密度函数

3.3数字特征

第4章统计推断

4.1一般问题

4.2抽样分布

4.3两个定理

第5章参数估计

5.1点估计

5.2区间估计

第6章假设检验

6.1假设检验的逻辑

6.2假设检验的步骤和方法

6.3统计假设的单侧检验

6.4两种类型的错误

6.5统计假设的F检验

第三部分

第7章一元线性回归

7.1回归模型的数学表达

7.2一个实例

第8章多元线性回归

8.1多元线性回归模型的矩阵形式

8.2一个实例

第9章几个重要模型估计与检验

9.1非线性回归模型估计

9.2时间序列模型估计（1）

9.2时间序列模型估计（2）

9.3VAR模型分析与协整检验

9.4面板数据模型分析

9.5LPM模型、Logit模型和Probit模型

9.6PanelData模型

　　EViews（EconometricViews）是当今世界上最流行的计量经济学软件之一。EViews拥有数据处理、作图、统计分析（其中包括各种统计量的估计与假设检验、方差分析、主成分分析、时间序列的加乘法模型等）、回归建模分析（其中包括线性、非线性单一方程模型，联立方程模型，动态回归模型，分布滞后模型，向量自回归模型，误差修正模型，离散选择模型，ARCH、GARCH模型，面板数据模型，空间状态模型以及多种估计方法）、预测、时间序列（ARIMA）模型分析、时间序列的X12季节调整分析、编程和模拟九大类功能，并且可以在菜单式窗口和编程两种方式下运行，操作简便易学。

　　EViews除了可以用做经济领域的定量分析工具外，还可以用来作为金融、保险、管理、商务等领域的研究工具。EViews中的数据处理、作图、统计分析、回归分析以及Box-Jenkins的时间序列（ARIMA）建模方法等功能则可以适用于自然科学、社会科学、人文科学中的各个领域，所以EViews软件的适用范围广泛。

　　本书可以作为EViews8.0版本软件的使用手册，对于较低版本亦可借鉴。全书综合介绍了EViews8.0版本的主要功能。

　　本书共分为三个部分，9个章节。第一部分分为第1、2两章，内容包括EViews数据处理、图形和表格。第二部分分为第3、4、5、6四章，内容包括统计学基础、统计推断、参数估计和假设检验。第三部分分为第7、8、9三章，内容包括一元线性回归、多元线性回归、几个重要模型估计与检验。其中第9章中的实例涵盖了计量经济学与统计学的主要内容，只要按照实例中给出的步骤去做，就可以达到事半功倍的效果，对类似的问题都可以学会如何用EViews处理。

　　本书的特点就是简洁，去掉了大量累述，从实用性角度出发去编著，便于使用者查阅和参考使用，更加侧重于实际问题的EViews分析处理。