EVIEWS | 统计分析视频教学

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教学视频目录

一 Eviews基本操作
建立新变量
删除变量或观察值
添加变量
扩大样本区间或范围
数据变换与处理（排序、转置、差分、变化率、取对数等）
作图（散点图、连线图、饼图、柱图等）
数据录入
使用已保存的Ｅviews文件
手动录入数据
从其他文件拷贝或粘贴
从其他文件导入
退出与保存
二、简单线性回归
输入或导入数据
数据的描述性统计与散点图
一元线性回归的Ｅviews操作
拟合值、残差及预测
弹性计算
实际值、拟合值与残差表
实际值、拟合值与残差图
标准残差图
拟合散点图
回归拟合优度与Ｆ检验
三、多元线性回归和非线性估计
多元回归数据导入
回归操作
预测
回归效果检验（Ｒ２、Ｆ、Ｔ）
可划为线性的非线性估计
不可划为线性的回归估计
四、回归后诊断检验
系数约束检验（wald检验）
遗漏变量检验
冗余变量检验
结构变化检验（Chow检验）
多重共线性检验
多重共线性解决办法（增加样本量法、删除变量法、逐步回归法、岭回归方法）
异方差性检验
异方差纠正办法
五、虚拟自变量回归

定义虚拟变量
虚拟变量回归的操作与解释（作加项）
虚拟变量回归交互作用（作乘项）
季节虚拟变量
六、传统时间序列模型
趋势模型分析：HP滤波 BP滤波
季节时间序列模型：季节调整
季节模型方法X11
季节模型方法X12：加法、乘法、对数加法、伪加法
TRAMO/SEATS方法
指数平滑方法：单指数平滑、双指数平滑、Holt-Winters — 无季节趋势、Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘法模型
七、时间序列分析
自相关或序列相关检验与纠正
平稳性的单位根检验
协整
误差修正
八、向量自回归模型
VAR模型的估计与操作
VAR模型的检验：Granger因果关系
VAR视图(AR根表、单位圆)
脉冲响应
方差分解
向量误差修正(VEC)
九 自回归条件异方差模型
ARCH模型原理
GARCH(1,1)模型
ARCH-M模型
ARCH检验
TARCH模型
EGARCH模型
PARCH模型
成分ARCH模型

十 离散因变量与受限因变量模型
二元选择模型：线性概率、probit、logit
排序选择模型
censored regression models
truncated regression models
十一 混合数据模型与面板数据模型
EVIEWS POOL对象的建立
POOL数据输入与输出
POOL模型的估计
固定效应与随机效应估计与选择
面板数据的其他导入办法
面板数据的单位根检验
面板协整
十二 其他回归专题
两阶段最小二乘(2SLS)、
广义矩估计(GMM)、
分布滞后(PDL)、
逐步LS(Stepwise Regression)、
分位数回归