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第一章 关于EViews的基本知识1

1.1 EViews简介1

1.2 EViews的计量经济学基本概念4

第二章 文件的建立和数据的描述9

2.1建立一个工作文件9

2.2检查数据20

2.3数据绘制成曲线22

2.4描述的统计量33

第三章 一元线性回归模型的说明和估计37

3.1根据数据作图37

3.2简单回归的估计41

3.3简单回归的作图47

3.4残差图50

3.5 EViews中简单回归模型的预测53

第四章 最小二乘估计量的性质59

4.1模型中参数估计的方差和协方差59

4.2结果存储61

4.3最小二乘残差的作图63

第五章 简单回归模型的假设检验、区间估计和预测65

5.1模型参数的显著性检验65

5.2利用出口总额和国内生产总值进行区间估计67

5.3 EViews中简单回归模型的预测70

第六章 新变量的生成与变量的图形79

6.1利用已有的变量生成新变量79

6.2缩放数据的运算84

6.3变量的图形88

6.4随机项正态分布检验94

第七章 多元回归模型99

7.1多元回归模型的最小二乘估计99

7.2简单预测102

7.3总体方差的估计108

7.4参数最小二乘估计量的方差与协方差110

7.5区间估计113

第八章 多元回归模型的进一步讨论117

8.1多元回归模型的单个系数的假设检验117

8.2衡量拟合优度120

8.3 F-检验122

第九章 虚拟变量127

9.1建立模型127

9.2设立时间趋势变量127

9.3使用“逻辑”执行命令，构造虚拟变量128

9.4模型的估计和检验129

9.5利用部分样本估计模型132

9.6利用EViews的邹突变点检验134

第十章 非线性模型与二元选择模型137

10.1两个变量之间的相互作用137

10.2简单非线性模型的参数估计139

10.3二元选择模型141

第十一章 异方差性151

11.1异方差的散点图检验法153

11.2帕克（R.EPark）检验法155

11.3戈特菲尔德-奎恩特异方差检验157

11.4怀特（White）异方差检验159

11.5加权最小二乘法161

11.6怀特（White）对异方差的修正164

第十二章 自相关167

12.1残差图检验法169

12.2 D-W自相关检验法173

12.3偏相关系数检验法173

12.4自相关的LM检验175

12.5广义差分最小二乘法的运用177

12.6 AR（1）模型的估计180

第十三章 随机自变量模型183

13.1豪斯曼检验184

13.2消除随机性解释变量影响的方法——工具变量法186

第十四章 联立方程模型189

14.1单方程的2SLS估计190

14.2联立方程模型的系统3SLS估计192

第十五章 分布滞后模型197

15.1有限滞后模型197

15.2多项式无限分布滞后模型阿尔蒙Almon估计法199

15.3有限滞后模型中滞后期数判定的亚开克与施瓦兹（AIC与SC）准则207

15.4柯克（KOYCK）模型的应用举例211

第十六章 时间序列模型215

16.1平稳时间序列的图形215

16.2伪回归217

16.3运用自相关函数检验数据的平稳性220

16.4单位根检验223

16.5自回归移动平均模型ARMA（p，q)231

16.6协整检验（1）237

16.7协整检验（2）——Johansen（约翰森）协整检验240

第十七章 面板数据模型245

17.1面板数据模型的基本类型245

17.2面板数据库的建立247

17.3面板数据模型的估计253

17.4面板数据的单位根检验261

17.5面板数据的协整检验265

第十八章 自回归条件异方差（ARCH）模型273

18.1 ARCH模型273

18.2 ARCH效应检验274

18.3 ARCH模型的参数估计281

18.4广义自回归条件异方差模型284

第十九章 向量自回归模型（VAR模型）289

19.1向量自回归模型的概念289

19.2 VAR（P）的建立与估计290

19.3预测295

19.4 VAR模型的若干分析297

参考文献309