課程介紹:
EViews軟件功能強大，能夠處理以時間序列為主的多種類型的數(shù)據(jù)，進行包括描述統(tǒng)計、回歸分析、傳統(tǒng)時間序列等基本的數(shù)據(jù)分析以及建立條件異方差、向量自回歸，包括非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化模型等復(fù)雜的計量經(jīng)濟模型，以及Panel?Data模型等。
該課程主要針對需要利用計量模型分析研究實際問題的讀者，凡是需要進行數(shù)據(jù)分析的實際工作者、學(xué)生、教師，包括經(jīng)濟學(xué)、金融學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、管理學(xué)等相關(guān)專業(yè)的高年級本科生、研究生。聽課者最好有一定的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)，如果沒有，但希望學(xué)會實際的操作方法，也可以在聽課的同時就相關(guān)知識查詢有關(guān)書籍或文獻作為補充，以便更好的了解和掌握所涉及的方法，保證使用時不被誤用。
本課程為運用各種統(tǒng)計方法和經(jīng)濟計量方法處理數(shù)據(jù)的讀者，提供了一個簡便易學(xué)、易操作的工具。只要你愿意并用心學(xué)習(xí)，反復(fù)琢磨和思考，相信都能在一定程度上掌握和運用。
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課程大綱:
章節(jié)名稱 |
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第一章EViews軟件使用初步 |
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第二章線性回歸分析（一） |
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第二章線性回歸分析（二） |
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第三章多元線性回歸與非線性回歸（一） |
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第三章多元線性回歸與非線性回歸（二） |
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第三章多元線性回歸與非線性回歸（三） |
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第四章傳統(tǒng)時序分析（一） |
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第四章傳統(tǒng)時序分析（二） |
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第四章傳統(tǒng)時序分析（三） |
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第四章傳統(tǒng)時序分析（四） |
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第五章ARMA模型（一） |
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第五章ARMA模型（二） |
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第五章ARMA模型（三） |
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第五章ARMA模型（四） |
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第六章向量自回歸模型（一） |
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第六章向量自回歸模型（二） |
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第六章向量自回歸模型（三） |
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第六章向量自回歸模型（四） |
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第七章自回歸條件異方差模型（一） |
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第七章自回歸條件異方差模型（二） |
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第八章Panel Data模型（一） |
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第八章Panel Data模型（二） |
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