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EViews6.0計(jì)量經(jīng)濟(jì)與時(shí)間序列分析班

EViews6.0計(jì)量經(jīng)濟(jì)與時(shí)間序列分析班

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產(chǎn)品熱度：加載中

產(chǎn)品型號(hào)：課程

適用范圍：高教

所在地區(qū)：北京

詳細(xì)說(shuō)明

EViews6.0計(jì)量經(jīng)濟(jì)與時(shí)間序列分析班

講 Eviews入門

1.Eviews工作界面介紹
2.Eviews工作文件及常用對(duì)象介紹
3.變量的建立，變量中數(shù)據(jù)的錄入
4.刪除變量或觀察值
5.樣本區(qū)間的調(diào)整
6.變量的排序
7.通過(guò)數(shù)學(xué)運(yùn)算生成新的變量
8.工作文件的保存與EViews軟件的退出
9.如何調(diào)用已保存過(guò)的工作文件

+第二講 Eviews圖形對(duì)象介紹

1.關(guān)于單個(gè)變量的作圖
2.關(guān)于多個(gè)變量的作圖

+第三講描述性統(tǒng)計(jì)分析

1.序列窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)分析
2.序列組窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)分析

+第四講一元線性回歸模型

1.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。
2.通過(guò)建立方程對(duì)象的方式來(lái)估計(jì)一個(gè)方程
3.對(duì)方程估計(jì)結(jié)果的解釋與評(píng)價(jià)
4.在回歸估計(jì)結(jié)果中顯示方程的三種形式
5.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
6.如何查看因變量的實(shí)際值、擬合值和回歸方程的殘差
7.如何用我們建立的方程進(jìn)行預(yù)測(cè)

+第五講多元線性回歸模型

1.做以因變量為橫軸，多個(gè)自變量為縱軸的散點(diǎn)圖，
2.建立組對(duì)象查看自變量的相關(guān)系數(shù)矩陣。
3.以建立方程對(duì)象的方式來(lái)建立多元線性回歸模型。
4.對(duì)模型結(jié)果的解釋和評(píng)價(jià)。
5.我們選取刪除引起共線性的變量的辦法來(lái)克服多重共線性。
6.對(duì)我們消除共線性后的模型進(jìn)行檢驗(yàn)，對(duì)模型進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)

+第六講非線性回歸模型

1.雙對(duì)數(shù)模型。
2.半對(duì)數(shù)模型。
3.倒數(shù)模型。

+第七講虛擬變量模型

1.虛擬變量的定義及意義。
2.如何通過(guò)加項(xiàng)的形式將虛擬變量引入到模型中去。
3.如何通過(guò)乘項(xiàng)的方式將虛擬變量引入到模型中去。
4.模型中加入季節(jié)虛擬變量。

+第八講單個(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

1.趨勢(shì)模型。
2.季節(jié)調(diào)整方法。
3.HP濾波和BP濾波
4.指數(shù)平滑方法

+第九講離散因變量與受限因變量模型

1.二元選擇模型
2.排序選擇模型
3.計(jì)數(shù)模型
4.刪截回歸模型（censored regression model）
5.截尾回歸模型（Truncated Regression Model）

+第十講分布滯后模型

1.回歸方程殘差的序列相關(guān)性檢驗(yàn)
2.回歸方程殘差的自回歸模型（AR Error Model）
3.自回歸模型
4.有限分布滯后模型
5.自回歸分布滯后模型

+第十一講時(shí)間序列ARIMA模型

1.如何通過(guò)觀察時(shí)間序列的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖來(lái)判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性。
2.檢驗(yàn)序列是否可以通過(guò)差分的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)性。
3.通過(guò)觀察自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖對(duì)平穩(wěn)后的序列確定AR和MA和SAR的階數(shù)。
4.對(duì)估計(jì)的模型進(jìn)行檢驗(yàn)，包括顯著性檢驗(yàn)和殘差序列的相關(guān)性檢驗(yàn)。

+第十二講單位根檢驗(yàn)和基于殘差的協(xié)整檢驗(yàn)

1.時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性說(shuō)明
2.時(shí)間序列平穩(wěn)性的DF和ADF單位根檢驗(yàn)
3.時(shí)間序列平穩(wěn)性的DFGLS單位根檢驗(yàn)
4.時(shí)間序列平穩(wěn)性的PP單位根檢驗(yàn)
5.時(shí)間序列平穩(wěn)性的KPSS單位檢驗(yàn)
6.時(shí)間序列平穩(wěn)性的ERS單位根檢驗(yàn)
7.時(shí)間序列平穩(wěn)性的NP單位根檢驗(yàn)
8.協(xié)整檢驗(yàn)
9.建立誤差修正模型

+第十三講自回歸條件異方差模型

1.通過(guò)日收盤價(jià)生成對(duì)數(shù)收益率變量
2.對(duì)數(shù)收益率序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)
3.均值方程的確定以及殘差的序列相關(guān)檢驗(yàn)
4.對(duì)殘差平方的序列相關(guān)檢驗(yàn)
5.對(duì)殘差平方做線形圖
6.對(duì)均值方程的殘差做ARCH-LM檢驗(yàn)
7.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)。
8.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)

+第十四講聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型

1.聯(lián)立方程模型的介紹
2.聯(lián)立方程模型的概念以及分類
3.聯(lián)立方程模型的識(shí)別
4.聯(lián)立方程模型的估計(jì)

+第十五講向量自回歸模型

1.VAR模型的有關(guān)概念(非結(jié)構(gòu)化的向量自回歸模型)
2.有關(guān)SVAR模型的有關(guān)概念。
3.VAR模型的識(shí)別條件
4.SVAR模型的短期約束
5.格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)
6.VAR模型滯后階數(shù)p的的確定。
7.脈沖響應(yīng)函數(shù)。
8.方差分解
9.Johansen協(xié)整檢驗(yàn)
10.向量誤差修正模型

+第十六講 eviews矩陣計(jì)算

1.矩陣的建立
2.方陣的行列式.
3.矩陣的加法 4.矩陣的乘法
5.矩陣的秩（標(biāo)量） 6.矩陣的跡（標(biāo)量）
7.矩陣的轉(zhuǎn)置 8.矩陣的逆
9.求矩陣各個(gè)列向量的相關(guān)系數(shù)
10.建立對(duì)稱矩陣
11.對(duì)稱矩陣的特征向量
12.矩陣的內(nèi)積
13.用eviews解線性方程組

+第十七講 Eviews編程應(yīng)用

1.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)。
2.如何把名義變量（分類變量）轉(zhuǎn)換成虛擬變量

+第十八講面板數(shù)據(jù)模型

1.面板數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)模型的簡(jiǎn)單介紹
2.如何將面板數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Eviews中？
3.面板數(shù)據(jù)模型的分類
4.固定影響（效應(yīng)）變截距模型
5.隨機(jī)影響（效應(yīng)）變截距模型
6.Hausman檢驗(yàn)
7.固定影響變系數(shù)模型
8.隨機(jī)影響變系數(shù)模型
9.面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)
10.面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)

+第十九講方差膨脹因子

1.方差膨脹因子計(jì)算公式
2.通過(guò)建立輔助回歸方程的形式來(lái)計(jì)算方差膨脹因子
3.以矩陣計(jì)算的方式來(lái)計(jì)算變量的方差膨脹因子
4.方差膨脹因子大小評(píng)價(jià)準(zhǔn)則

+第二十講分位數(shù)回歸

1.分位數(shù)回歸簡(jiǎn)單介紹
2.分位數(shù)回歸的優(yōu)勢(shì)
3.分位數(shù)回歸的操作步驟
4.分位數(shù)回歸的結(jié)果分析

+第二十一講極大似然估計(jì)

1.極大似然估計(jì)的原理介紹
2.多元線性回歸的對(duì)數(shù)似然函數(shù)及其推導(dǎo)
3.用EViews軟件實(shí)現(xiàn)多元線性回歸的極大似然估計(jì)
4.GARCH(1,1)模型的對(duì)數(shù)似然函數(shù)
5.用EViews軟件實(shí)現(xiàn)GARCH(1,1)模型極大似然估計(jì)

課程概況

規(guī)格:21課時(shí)

培訓(xùn)形式：視頻教程,購(gòu)買后發(fā)送下載地址到郵箱或者快遞DVD

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