Eviews数据统计与分析教程

Eviews数据统计与分析教程Tag内容描述：<p>1、第5章基本回归模型的OLS估计重点内容 普通最小二乘法线性回归模型的估计线性回归模型的检验 一 普通最小二乘法 OLS 1 最小二乘原理 设 x1 y1 x2 y2 xn yn 是平面直角坐标系下的一组数据 且x1 x2 xn 如果这组图像接近于一条直线 我们可以确定一条直线y a bx 使得这条直线能反映出该组数据的变化 如果用不同精度多次观测一个或多个未知量 为了确定各未知量的可靠值 各观测量。</p><p>2、BG,1,第5章基本回归模型的OLS估计重点内容：普通最小二乘法线性回归模型的估计线性回归模型的检验,BG,2,一、普通最小二乘法（OLS）1.最小二乘原理,设（x1，y1），（x2，y2），（xn，yn）是平面直角坐标系下的一组数据，且x1x2xn，如果这组图像接近于一条直线，我们可以确定一条直线y=a+bx，使得这条直线能反映出该组数据的变化。如果用不同精度多次观。</p><p>3、,第5章基本回归模型的OLS估计重点内容：普通最小二乘法线性回归模型的估计线性回归模型的检验,.,一、普通最小二乘法（OLS）1.最小二乘原理,设（x1，y1），（x2，y2），（xn，yn）是平面直角坐标系下的一组数据，且x1x2xn，如果这组图像接近于一条直线，我们可以确定一条直线y=a+bx，使得这条直线能反映出该组数据的变化。如果用不同精度多次观测一个或多个。</p><p>4、第10章离散因变量和受限因变量模型重点内容 二元选择模型的建立排序选择模型的建立审查回归模型的建立计数模型的建立 一 二元选择模型1 二元选择模型的形式 假设有一个变量yt 它与解释变量xt之间存在线性关系 即yt 1x1t 2x2t kxkt t t 1 2 n yt 与yt之间的关系为1 当yt 0时yt 0 当yt 0时 一 二元选择模型1 二元选择模型的形式 P yt 1 xt P yt。</p><p>5、第14章联立方程模型重点内容 联立方程的识别联立方程的估计方法联立方程的建立 一 联立方程模型概述1 联立方程模型 联立方程系统的一般形式为f yt zt t其中 yt为内生变量向量 zt为外生变量向量 t是扰动向量 n是样本容量 是待估计的未知参数向量 一 联立方程模型概述1 联立方程模型 例如 在开放经济条件下 一国国内生成总值 Y 居民消费 C 投资 I 和政府消费 G 和净出口 NX X。</p><p>6、,1,第5章基本回归模型的OLS估计重点内容：普通最小二乘法线性回归模型的估计线性回归模型的检验,.,2,一、普通最小二乘法（OLS）1.最小二乘原理,设（x1，y1），（x2，y2），（xn，yn）是平面直角坐标系下的一组数据，且x1x2xn，如果这组图像接近于一条直线，我们可以确定一条直线y=a+bx，使得这条直线能反映出该组数据的变化。如果用不同精度多次观测一。</p><p>7、第13章状态空间模型重点内容：卡尔滤波原理状态空间模型的建立状态空间模型的估计,一、状态空间模型基本理论,设yt是k1维可观测向量，其包含k个经济变量，有m1维状态向量t，可观测向量yt与状态向量t有关。有yt=Ztt+dt+t该式被称为量测方程（MeasurementEquation），也叫信号方程（SignalEquation）。其中，n为样本长度；Zt是km矩阵；t的元素是不可观测的。</p><p>8、第6章 基本回归模型的OLS估计 重点内容： 加权最小二乘法（消除异方差） 广义最小二乘法（消除序列相关和异方差） 广义矩估计,一、加权最小二乘法（WLS） 1.异方差问题的解决,当线性回归模型出现异方差时，所得到的估计量是非有效的。用加权最小二乘法（WLS）可以解决异方差问题。 基本思路： 赋予每个观测值残差不同的权数，从而使得回归模型的随机误差项具有同方差性。,一、加权最小二乘法（WLS） 1.异方差问题的解决,基本原理： 设一元线性方程为 yt =0 +1xt +t 如果随机误t差项的方差Var(t)与解释变量成比例关系，即 Var(t) = t2 = f(。</p><p>9、第5章 基本回归模型的OLS估计 重点内容： 普通最小二乘法 线性回归模型的估计 线性回归模型的检验,一、普通最小二乘法（OLS） 1.最小二乘原理,设（x1，y1），（x2，y2），（xn，yn）是平面直角坐标系下的一组数据，且x1 x2 xn，如果这组图像接近于一条直线，我们可以确定一条直线y = a + bx ，使得这条直线能反映出该组数据的变化。 如果用不同精度多次观测一个或多个未知量，为了确定各未知量的可靠值，各观测量必须加改正数，使其各改正数的平方乘以观测值的权数的总和为最小。因而称最小二乘法。,一、普通最小二乘法（OLS） 1.最小二乘。</p><p>10、第8章 时间序列模型 重点内容： 时间序列的分解方法 随机过程的定义 AR、MA、ARMA模型的建立方法 协整理论 误差修正（ECM）模型的建立,一、时间序列的趋势分解,时间序列的分解方法包括两种： 季节调整（适用于趋势要素与循环要素不可分时） 趋势分解（适用于趋势要素和循环要素可分解时 ）,一、时间序列的趋势分解,趋势分解HP（Hodrick Prescott）滤波法 设时间变量Yt含有趋势因素和波动因素，令 Yt = YtT+ YtC （t=1，2，T） 其中， YtT表示含有趋势因素的时间序列， YtC表示含有波动因素的时间序列。HP滤波法就是将时间序列Yt中YtT的分。</p><p>11、第9章条件异方差模型重点内容：ARCH模型的建立GARCH模型的建立,一、自回归条件异方差模型（ARCH）1.ARCH模型,自回归条件异方差（ARCH，AutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）模型常用来对模型的随机误差项ut进行构建模型，从而使残差序列称为白噪声序列。,一、自回归条件异方差模型（ARCH）1.ARCH模型,基本原理：设xt的自回归AR。</p><p>12、第4章图形和统计量分析重点内容：图形对象的生成描述性统计量单位根检验Granger因果检验,一、图形对象1.图形对象的建立,选择对象窗口工具栏中的“View”|“Graph”选项。“Graph”的菜单中有6种图形可供选择。“Line”表示生成的是折线图“Area”表示生成面积图“Bar”表示为条形图“Spike”表示尖峰图“SeasonalStackedLine”表示生成的是季节性堆叠图“Seas。</p><p>13、第1章EViews软件基础重点内容 EViews软件的安装与启动EViews软件的主要功能常用的概率分布 一 EViews软件简介 EViews的前身是1981年发行的MicroTSP 时间序列分析软件包 目前已更新到5 0 5 1 6 0版本 该软件主要应用于经济 金融 管理和保险等领域 一 EViews软件简介 EViews的特点 分析处理时间序列数据 具有现代Windows软件可视化操作的优。</p><p>14、第2章EViews工作界面介绍重点内容 EViews工作文件的操作EViews对象的操作 一 工作文件1 工作文件的建立 首先单击主菜单栏中的File选项 在下拉菜单中选择 New Workfile 选项 将弹出下图所示的对话框 该对话框中有三个不同的区域 分别是 Workfilestructuretype 工作文件结构类型 Datespecification 日期说明 和 Names 命名 一。</p>