经济数据分析软件EviewsPPT.pptxVIP

经济数据分析软件;一、关于课程学习 1. 目的 2. 方法 3. 考核;二、Eviews应用举例（回归模型的OLS估计） 　 1. 一元线性回归模型估计 2. 多元线性回归模型估计（多重共线性检验） 3. 线性回归模型的自相关问题及其处理 4. 线性回归模型的异方差问题及其处理 5. 小结 练习：教材 P204（例1）、P210（例2）;三、Eviews使用说明1. Eviews窗口及其主菜单2. Workfile窗口及其工具栏3. Object窗口及其工具栏4. Series Group窗口的工具栏5. Series Group窗口中的图表功能及其工具栏;四、 描述性统计量、检验和图形 1. Series窗口 — Descriptive statistics — Tests for descriptive stats — Distribution graphs — One-way tabulation — Correlogram — Unit root test; 2. Group窗口 —Descriptive stats —Tests of equality — N-way tabulation — Correlations — Covariances — Correlogram — Cross correlation — Cointegration test — Granger causality test 练习：教材 P272~278（例10、例14~18）;五、时间序列相关和ARMA模型 （一）时间序列平稳性及其检验 1. 时间序列数据有平稳和非平稳之分 2. 经典回归分析暗含着一个重要假设：数据是平稳的。 3. 时间序列分析模型方法是以通过揭示时间序列自身的变化规律为主线而发展起来的计量经济学方法论。 4. 时间序列平稳性的检验 — 时间路径图 — 自相关函数及其图形（Correlogram） — 单位根检验法（Unit root test） 5. 两类非平稳时间序列现象：d 阶单整和协整; （二）变量之间协整检验与经典回归模型（结构式模型） 1. 检验变量之间的协整关系，在建立计量经济学模型中非常重要。 前提：以Unit root test法检验变量是否平稳，或者 是否同阶单整 2. 两变量的协整检验：EG两步检验法 — 检验目的：检验变量之间是否存在稳定的线性组合。 — 以OLS法建立协整回归方程 — 以Unit root test法检验回归误差项的平稳性; 3. 多变量的协整检验：扩展的EG检验法 — 检验目的：同2。 — 在检验是否存在稳定的线性组合时，需通过设置一个变量为被解释变量，其他变量为解释变量，进行OLS估计。同时，检验残差序列是否平稳。 — 如果不平稳，则需更换被解释变量，进行同样的OLS估计及相应的残差项检验。 — 当所有的变量都被作为被解释变量检验之后，仍不能得到平稳的残差项序列，则认为这些变量间不存在协整。 4. 多变量的协整检验：Johansen Cointegration test; 5. 关于误差修正模型（ECM） 6. 经典回归模型的缺陷 （三）随机时间序列分析的AR(p), MA(q), ARMA(p,q)模型 练习：教材 P232（例8）、P240（例10） 、P281（例20）;六、关于模型检验的进一步讨论 1. 已有检验方法 2. Eviews提供的更多模型检验方法 Equation窗口 — Coefficient tests — Residual tests — Stability Tests 练习：教材P220（例6a、6b、10）;七、向量自回归（