EViews统计分析在计量经济学中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘家国，曹静，徐小峰 等 著

图书标签:

• EViews
• 计量经济学
• 统计分析
• 数据分析
• 经济模型
• 回归分析
• 时间序列
• 金融计量
• 应用计量
• 经济学

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111467458

版次：1

商品编码：11509477

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：199

内容简介

本书是作者开展计量经济学创新实验的研究成果。本书共8章，第1章至第7章介绍了EViews的具体功能和操作方法，各章节的划分与目前主流的《计量经济学》教材章节安排对应，第8章为综合性的案例，供读者学习参考。本书由易到难，层层深入，理论与实验相结合，在每一部分都安排了实验的例子，提供给读者参考。本书不仅满足“验证性”实验学习初学者的需要，而且能够给“探索性”实验工作的读者提供参考。

目录

前言

第1章EViews简介

1��1EViews概述

1��1��1EViews的发展史

1��1��2EViews的特点

1��2EViews的基本功能

1��2��1EViews的主要功能

1��2��2EViews 7��0的新增功能

1��3EViews窗口介绍

1��4工作文件

1��4��1工作文件功能

1��4��2创建工作文件

1��4��3保存工作文件

1��4��4打开工作文件

1��5统计图形绘制

1��5��1图形绘制

1��5��2图形修饰

1��5��3图形操作

1��6习题


第2章数据处理

2��1数据录入

2��1��1数据输入

2��1��2数据导入

2��1��3数据输出

2��1��4数据生成

2��1��5数据视图

2��2单序列统计量的计算及检验

2��2��1单序列的描述性统计量

2��2��2单序列描述统计量的检验

2��3序列组统计量

2��4时间序列组基本统计分析

2��5相关及协方差矩阵

2��6绘制序列经验分布特征图及序列经验分布检验

2��7绘制序列组的散点图

2��8习题


第3章单方程的回归模型

3��1一元线性回归模型

3��1��1实验原理

3��1��2实验目的与要求

3��1��3实验内容及相关数据来源

3��1��4实验操作指导

3��2多元线性回归模型

3��2��1实验原理

3��2��2实验目的与要求

3��2��3实验内容及相关数据来源

3��2��4实验操作指导

3��3受约束回归模型

3��3��1实验原理

3��3��2实验目的与要求

3��3��3实验内容及相关数据来源

3��3��4实验操作指导

3��4非线性回归模型

3��4��1实验原理

3��4��2实验目的与要求

3��4��3实验内容及相关数据来源

3��4��4实验操作指导

3��5习题


第4章放宽基本假定的单方程模型

4��1异方差

4��1��1实验原理

4��1��2实验目的与要求

4��1��3实验内容及相关数据来源

4��1��4实验操作指导

4��2序列相关性

4��2��1实验原理

4��2��2实验目的与要求

4��2��3实验内容及相关数据来源

4��2��4实验操作指导

4��3多重共线性

4��3��1实验原理

4��3��2实验目的与要求

4��3��3实验内容及相关数据来源

4��3��4实验操作指导

4��4习题


第5章经典单方程的特殊模型

5��1虚拟变量模型

5��1��1实验原理

5��1��2实验目的与要求

5��1��3实验内容及相关数据来源

5��1��4实验操作指导

5��2滞后变量模型

5��2��1实验原理

5��2��2实验目的与要求

5��2��3实验内容及相关数据来源

5��2��4实验操作指导

5��3随机解释变量模型

5��3��1实验原理

5��3��2实验目的与要求

5��3��3实验内容及相关数据来源

5��3��4实验操作指导

5��4习题


第6章时间序列模型

6��1时间序列的趋势分解

6��1��1实验原理

6��1��2实验目的与要求

6��1��3实验内容及相关数据来源

6��1��4实验操作指导

6��2时间序列的平稳性及其检验

6��2��1实验原理

6��2��2实验目的与要求

6��2��3实验操作指导

6��3随机时间序列分析模型

6��3��1实验原理

6��3��2实验目的与要求

6��3��3实验操作指导

6��4时间序列模型的分类

6��5习题


第7章联立方程模型

7��1联立方程的识别

7��1��1结构式方程的识别

7��1��2简化式方程的识别

7��2联立方程的估计方法及比较

7��2��1实验目的

7��2��2实验内容及相关数据来源

7��2��3实验操作指导

7��3联立方程的检验

7��3��1单个结构方程的检验

7��3��2总体模型的检验

7��4习题


第8章综合案例

8��1电子商务产品定价模型

8��1��1实验课题背景

8��1��2多因素电子商务定价模型

8��1��3实验步骤

8��1��4结论

8��2资本资产定价模型

8��2��1实验课题背景

8��2��2资本资产定价模型

8��2��3实验步骤

8��2��4结论

8��3集装箱订单时间序列模型

8��3��1实验课题背景

8��3��2时间序列模型

8��3��3实验设计

8��3��4实验步骤

8��3��5结论

8��4创新团队系统模型

8��4��1实验课题背景

8��4��2高校科研创新团队系统模型

8��4��3实验步骤

8��4��4结论


附录

附录A标准正态分布表

附录Bt分布表

附录Cχ2分布表

附录DF分布表

附录ED�盬�奔煅榱俳缰当�


参考文献


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前言/序言

探索数据背后的经济逻辑：现代计量经济学的理论基石与实证方法 本书并非一部具体的教科书，而是一场深入现代经济学研究方法论的探索之旅。它旨在为读者构建一个坚实的理论框架，理解计量经济学如何在纷繁复杂的数据海洋中挖掘出经济运行的规律，解释经济现象，并预测未来趋势。本书将带领您穿越抽象的数学模型，走进严谨的统计推断，最终抵达具有说服力的实证分析。 第一篇：计量经济学理论的基石——模型、假设与推断 计量经济学的魅力在于其将经济理论转化为可检验的数学模型，并通过统计学工具进行验证。在本篇中，我们将首先深入剖析经济学模型是如何被构建的。从简单的线性关系，到复杂的非线性系统，我们将探讨不同类型模型的特性、适用范围以及它们所能捕捉的经济内涵。我们将着重理解模型的关键组成部分：内生变量、外生变量、参数以及误差项。理解这些概念的相互关系，是构建有效经济模型的基础。 随后，我们将聚焦于现代统计推断的核心——概率论与数理统计。这并非要求读者成为概率论专家，而是要掌握那些对计量经济学至关重要的概念：随机变量、概率分布、期望、方差、协方差以及中心极限定理。这些工具将帮助我们理解数据中的不确定性，并为后续的参数估计和假设检验奠定理论基础。我们将详细阐述点估计和区间估计的原理，解释为何我们无法得知真实参数，而是通过样本数据来“估计”它们。本书将详尽讲解最大似然估计（MLE）、矩估计（MME）等经典估计方法，并分析它们的优缺点。 参数估计之后，最重要的环节便是检验我们模型的有效性和参数的显著性。本书将系统介绍假设检验的逻辑：如何设定原假设与备择假设，如何选择检验统计量，以及如何解读p值和置信区间的含义。我们将深入探讨t检验、F检验、卡方检验等常用检验方法，并讲解它们在经济学研究中的具体应用。例如，如何检验某个政策对经济增长的影响是否显著，或者某个因素对通货膨胀的贡献是否为零。 此外，本篇还将触及模型设定的重要性。一个不恰当的模型设定，即使参数估计得再精确，也无法反映真实的经济关系。我们将讨论模型冗余、遗漏变量、函数形式选择等问题，并介绍一些常用的模型诊断方法，以帮助读者识别和修正模型设定的偏差。 第二篇：线性回归模型——计量经济学的“瑞士军刀” 线性回归模型是计量经济学中最基础也是最强大的工具之一。本篇将以线性回归模型为核心，展开细致的讲解。我们将从最简单的简单线性回归（一个解释变量）开始，逐步过渡到多元线性回归（多个解释变量）。我们将详细阐述普通最小二乘法（OLS）的原理，理解为何OLS能够产生“最佳线性无偏估计量”（BLUE）。我们将深入分析OLS估计的各项性质：无偏性、一致性、有效性。 然而，OLS的有效性依赖于一系列严格的假设，即高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）假设。本篇将逐一剖析这些假设，并详细讲解违反这些假设时可能产生的后果：异方差性、序列相关性、多重共线性。针对每一种违反假设的情况，本书都将提供相应的诊断方法，例如图示法、统计检验（Breusch-Pagan检验、Durbin-Watson检验等），并介绍纠正这些问题的策略，如加权最小二乘法（WLS）、广义最小二乘法（GLS）、稳健标准误等。 多重共线性是线性回归中一个常见且棘手的问题，它会导致参数估计不稳定且难以解释。我们将深入探讨多重共线性的表现形式、危害，以及如何通过方差膨胀因子（VIF）等指标进行检测。针对多重共线性，本书将介绍如何通过选择更优的变量、主成分回归或岭回归等方法来缓解其负面影响。 函数形式的选择是构建有效回归模型的关键。本书将介绍如何处理非线性关系，例如使用对数转换、多项式回归、交互项等方法来捕捉变量之间复杂的相互作用。这将使读者能够构建更贴合实际经济现象的模型。 最后，本篇将探讨虚拟变量（Dummy Variable）的应用。虚拟变量在处理定性信息时发挥着至关重要的作用，例如行业分类、政策实施时期、个体特征等。我们将讲解如何设置虚拟变量，以及如何在回归模型中解释其系数，从而量化定性因素对经济变量的影响。 第三篇：超越线性——现代计量经济学的高级议题 随着经济研究的深入，我们遇到的问题越来越复杂，线性回归模型有时已不足以应对。本篇将带领读者进入现代计量经济学的更广阔天地，探索更高级的建模技术和分析方法。 我们将重点介绍时间序列分析。经济数据往往具有时间维度，其前后观测值之间存在密切的依赖关系。本书将介绍平稳性、自相关、偏自相关等基本概念，并深入讲解AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）模型。我们将详细介绍ARIMA（季节性自回归移动平均）模型的构建与应用，以及如何利用单位根检验（如ADF检验）来判断序列的平稳性。对于存在单位根的非平稳序列，我们将介绍协整（Cointegration）的概念，它揭示了长期均衡关系的存在，以及如何利用向量自回归（VAR）模型来分析多个时间序列变量之间的动态关系。 面板数据分析是现代计量经济学中处理跨截面和时间维度的强大工具。本书将详细讲解面板数据的结构，并介绍固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）的原理与选择。我们将分析这两种模型在控制未观测异质性方面的优势，并讨论如何进行模型检验和参数估计。面板数据分析在微观经济学、劳动力经济学、公司金融等领域有着广泛的应用。 因果推断是计量经济学追求的核心目标之一。本书将深入探讨如何从相关性中分离出因果关系。我们将介绍重要的因果推断方法，如工具变量法（Instrumental Variables, IV），解释如何利用一个与内生解释变量相关但与误差项无关的工具变量来解决内生性问题。我们将详细讲解两阶段最小二乘法（2SLS）等IV估计方法。此外，我们将介绍断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）和匹配方法（Matching Methods），如倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM），这些方法在处理准实验数据时尤其有效，能够帮助我们近似模拟随机实验。 最后，本篇还将触及一些前沿的计量经济学主题，如离散选择模型（Logistic Regression, Probit Model）用于分析二元或多分类的因变量，以及生存分析（Survival Analysis）用于研究事件发生的时间。这些模型能够帮助我们分析更为复杂和现实的经济决策与现象。 贯穿全书的理念 无论读者关注的是宏观经济的波动，还是微观个体的选择，亦或是金融市场的风险，本书都将贯穿以下核心理念： 经济理论的指导：计量经济学是经济理论的“证言者”，一切模型和方法的构建都应源于扎实的经济学理论。 数据的力量：理论的生命力在于其可检验性，计量经济学正是通过严谨的数据分析来验证和发展经济理论。 方法的严谨性：正确的模型设定、恰当的估计方法、严格的假设检验，是得出可信结论的基石。 结果的解释性：统计结果并非孤立的数字，而是需要结合经济学背景进行深入的解释，并理解其局限性。 批判性思维：对模型、假设和结果保持批判性态度，是避免陷入误区、得出可靠结论的关键。 本书旨在通过循序渐进的讲解，将抽象的统计概念与生动的经济学案例相结合，帮助读者建立起计量经济学的知识体系，掌握分析经济问题的工具，并培养独立进行实证研究的能力。通过对数据背后的经济逻辑的深入探索，读者将能更清晰地认识我们所处的经济世界，并为其发展贡献智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容详实，编排合理，对于我这样想要系统学习计量经济学并掌握EViews软件操作的人来说，简直是一本百科全书。从最基础的数据录入和管理，到各种类型的回归分析，再到更复杂的面板数据模型和时间序列模型，每一个部分都讲解得清晰透彻。我特别喜欢书中关于“如何解读EViews输出结果”的部分，这对于初学者来说至关重要。很多时候，我们能够运行模型，但却看不懂那些密密麻麻的数字代表什么，这本书恰恰解决了这个痛点，它会引导你关注关键的统计量，并解释它们的经济含义。此外，书中还穿插了许多案例分析，这些案例不仅涵盖了经济学的经典问题，还涉及到一些前沿的研究方向，让我能够感受到计量经济学在解决现实问题中的强大力量。通过对这些案例的学习，我不仅掌握了EViews的使用技巧，更重要的是，培养了运用计量方法分析经济问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本《EViews统计分析在计量经济学中的应用》真是为我打开了一扇新世界的大门，尤其是在我刚开始接触计量经济学研究的时候。我之前对统计软件的使用可以说是零基础，每次看到文献中那些复杂的模型和公式，都感觉望而却步。但这本书不一样，它就像一个经验丰富的向导，一步一步地带着我认识EViews这个强大的工具。从软件的安装和基本界面操作，到数据导入、清洗和整理，每一个环节都讲解得非常细致。书中提供的实例数据也很有代表性，涵盖了宏观经济、金融市场等多个领域，让我能够边学边练，很快就掌握了EViews的核心功能。特别是关于时间序列数据处理的部分，比如季节性调整、平稳性检验等，书中结合EViews的操作演示，让我对这些抽象的概念有了直观的理解，不再是纸上谈兵。更重要的是，它教会了我如何将理论知识转化为实际的操作，让我能够独立地进行数据分析，而不是仅仅停留在理论层面。这本书的语言风格也比较平易近人，没有过多的学术术语堆砌，对于非统计学专业背景的我来说，读起来毫无压力。它真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”，让我不仅学会了如何使用EViews，更重要的是理解了背后的计量经济学原理，为我日后的深入研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的优点在于它的实践导向性。它不像很多理论书籍那样只停留在概念层面，而是将理论知识与EViews的实际操作紧密结合。每一次模型介绍之后，都会紧跟着详细的EViews操作步骤和结果解读。这使得学习过程非常高效，我能够立刻将学到的知识应用到实践中。尤其是在处理真实世界数据时，往往会遇到各种各样的问题，比如数据缺失、异常值等等，这本书在数据预处理方面也提供了不少实用的技巧，让我能够有效地解决这些挑战。我尝试用书中介绍的方法对一些公开的经济数据进行分析，结果非常令人满意，我不仅能够得到可靠的估计结果，还能对其进行深入的解读和分析。这让我对计量经济学研究产生了浓厚的兴趣，并相信未来能够运用这本书中学到的知识，在学术研究和实际工作中取得更好的成绩。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，作者非常理解初学者的困境。在学习计量经济学过程中，很多概念都是抽象的，如果没有直观的展示，很容易让人望而却步。而这本书通过EViews软件，将这些抽象的概念可视化了。比如，在讲解回归分析时，书中会展示散点图、回归线，以及残差的分布，这让我能够更直观地理解模型是如何拟合数据的，以及残差的含义。在时间序列分析中，通过EViews绘制的时间序列图、自相关图和偏自相关图，让我能够快速判断序列的性质，并选择合适的模型。这本书不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，它解释了每一个统计检验背后的逻辑，以及模型假设的重要性。这让我能够真正理解计量经济学的精髓，而不是仅仅停留在机械的操作层面。可以说，这本书让我从一个对计量经济学感到畏惧的学生，变成了一个能够自信地进行数据分析的学习者。

评分☆☆☆☆☆

作为一名跨学科研究者，我经常需要在不同领域之间切换，并运用计量方法解决问题。这本《EViews统计分析在计量经济学中的应用》提供了一个通用的计量分析工具箱，让我能够快速上手并解决各类数据分析挑战。书中涵盖了从基础统计量计算到复杂模型估计的广泛内容，这使得我即使在不熟悉的领域，也能借助EViews和本书的指导，快速进行数据探索和模型构建。我尤其欣赏书中对于模型选择和模型诊断的详细阐述，这对于确保研究结果的科学性和可信度至关重要。例如，在进行某一经济现象的实证研究时，我能够根据数据的特性，在EViews中选择合适的模型，并通过残差分析、统计检验等方法对模型进行诊断，从而不断优化模型，提高分析的准确性。这本书的价值在于它提供了一个标准化的分析流程，让我能够有条不紊地开展研究，并且能够更好地与同行进行学术交流，因为EViews是计量经济学领域广泛使用的软件，其结果的可复现性也更容易得到保证。

评分☆☆☆☆☆

我在学习计量经济学时，最头疼的就是那些各种各样的假设条件，以及如何检验这些假设。这本《EViews统计分析在计量经济学中的应用》在这方面给了我巨大的帮助。它不仅详细解释了各项假设的理论意义，更重要的是，它通过EViews的实际操作，一步一步地教我如何在软件中完成这些检验。例如，对于异方差的检验，书中介绍了White检验、Breusch-Pagan检验等多种方法，并展示了在EViews中如何生成相应的检验统计量和P值，让我能够直观地判断模型是否存在异方差问题。更棒的是，当模型存在这些问题时，书中也提供了相应的解决方案，比如在EViews中如何使用稳健标准误，或者如何进行模型变换。这让我感觉，计量经济学不再是那些高高在上的理论，而是可以通过实际操作来解决现实问题的方法。这本书让我能够更自信地进行实证研究，并对研究结果的可靠性有更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名经济学专业的学生，在学习计量经济学课程的过程中，我经常会遇到一些难以理解的概念和模型。这本《EViews统计分析在计量经济学中的应用》的出现，可以说极大地缓解了我的学习压力。书中对于回归分析、面板数据模型、时间序列模型等计量经济学核心内容的讲解，都结合了EViews的实际操作，使得原本抽象的理论变得生动形象。我特别喜欢书中对同方差性、多重共线性等模型假设的讲解，不仅解释了这些假设的重要性，还详细说明了如何在EViews中进行检验，并提供了相应的处理方法。这让我能够更清晰地认识到，模型结果的可靠性很大程度上取决于这些基本假设是否得到满足。此外，书中还包含了一些进阶的主题，例如联立方程模型和向量自回归模型，这些模型在我看来原本是相当复杂的，但在作者的耐心讲解和EViews的辅助下，我逐渐能够理解它们的原理和应用。不得不说，EViews作为一个强大的计量经济学软件，配合这本书的指导，让我的学习效率得到了显著提升，也让我对计量经济学的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对宏观经济政策分析充满兴趣的从业者，经常需要处理大量的宏观经济数据，并尝试理解各项政策对经济运行的影响。这本《EViews统计分析在计量经济学中的应用》为我提供了一个非常实用的分析框架。书中对宏观经济模型，如IS-LM模型、AS-AD模型等，在EViews中的实现方法进行了详细介绍，让我能够通过数据驱动的方式来验证这些经典理论。特别是书中关于面板数据回归的章节，让我能够更有效地分析不同地区或不同时期宏观经济指标之间的关系，从而洞察区域经济发展差异和政策传导机制。另外，关于时间序列分析的内容，如单位根检验、协整分析等，对于理解宏观经济变量之间的长期和短期动态关系非常有帮助。我还可以利用EViews构建VAR模型，来分析不同宏观经济冲击（如货币政策、财政政策）对GDP、通货膨胀等关键指标的影响。这本书的实用性体现在它能够帮助我将经济学理论与实际数据分析相结合，为我的工作提供量化的支持和洞察，从而做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对经济学研究方法论感兴趣的学生，我一直寻求一本能够系统性地介绍计量经济学研究流程的书籍。这本《EViews统计分析在计量经济学中的应用》恰好满足了我的需求。它不仅介绍了各种计量模型，更重要的是，它将计量研究的整个过程分解成了一个个可操作的步骤。从文献回顾、研究假设的提出，到数据的收集和整理，再到模型的选择、估计、检验和解读，每一步都讲解得非常细致。书中还强调了模型诊断的重要性，以及如何根据诊断结果来改进模型，这让我明白了计量研究并非一蹴而就，而是一个不断迭代和优化的过程。此外，书中还提供了一些关于如何撰写计量研究报告的建议，这对于我撰写毕业论文和学术论文非常有帮助。总而言之，这本书不仅仅是一本EViews的操作手册，更是一本计量经济学研究方法的入门指南，它帮助我建立了一个完整的计量研究的认知框架。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融市场的波动性分析很感兴趣，但苦于找不到合适的工具和方法。偶然间发现了这本《EViews统计分析在计量经济学中的应用》，简直是如获至宝。书中的内容非常贴近实际应用，尤其是对GARCH模型、EGARCH模型等波动性建模方法的讲解，让我对如何量化金融风险有了全新的认识。作者通过详细的EViews操作步骤，清晰地展示了如何构建、估计和检验这些模型，并对模型的拟合优度进行了深入的分析。让我印象深刻的是，书中不仅给出了模型估计的结果，还详细解读了各个参数的经济含义，以及如何利用模型进行短期预测。这对于我撰写学术论文，尤其是涉及风险管理和资产定价的研究，提供了非常有价值的指导。书中的案例分析也相当丰富，覆盖了股票市场、汇率市场等多个场景，让我能够将学到的知识灵活运用到不同的研究课题中。而且，书中还提到了如何对模型的假设条件进行检验，以及当模型不满足假设时该如何处理，这对于保证研究的严谨性和可靠性至关重要。总而言之，这本书对于想要在金融计量领域进行深入研究的读者来说，绝对是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

挺实用的教材

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

感觉纸质不是很好，闻起来味比较大

评分☆☆☆☆☆

读书能陶冶人的情操，给人知识和智慧。所以，我们应该多读书，为我们以后的人生道路打下好的、扎实的基础！读书养性，读书可以陶冶自己的性情，使自己温文尔雅，具有书卷气；读书破万卷，下笔如有神，多读书可以提高写作能力，写文章就才思敏捷；旧书不厌百回读，熟读深思子自知，读书可以提高理解能力，只要熟读深思，你就可以知道其中的道理了；读书可以使自己的知识得到积累，君子学以聚之。

评分☆☆☆☆☆

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