EViews6.0计量经济与时间序列分析培训课程
培训内容：
一、 Eviews入门
1.Eviews工作界面介绍
2.Eviews工作文件及常用对象介绍
3.变量的建立，变量中数据的录入
4.删除变量或观察值
5.样本区间的调整
6.变量的排序
7.通过数学运算生成新的变量
8.工作文件的保存与EViews软件的退出
9.如何调用已保存过的工作文件
二、 Eviews图形对象介绍
1.关于单个变量的作图
2.关于多个变量的作图
三、 描述性统计分析
1.序列窗口下的描述性统计分析
2.序列组窗口下的描述性统计分析
四、 一元线性回归模型
1.做两个变量的散点图，从而看两个变量是否具有线性关系。
2.通过建立方程对象的方式来估计一个方程
3.对方程估计结果的解释与评价
4.在回归估计结果中显示方程的三种形式
5.如何根据我们估计的回归方程计算需求的价格弹性
6.如何查看因变量的实际值、拟合值和回归方程的残差
7.如何用我们建立的方程进行预测
五、 多元线性回归模型
1.做以因变量为横轴，多个自变量为纵轴的散点图，
2.建立组对象查看自变量的相关系数矩阵。
3.以建立方程对象的方式来建立多元线性回归模型。
4.对模型结果的解释和评价。
5.我们选取删除引起共线性的变量的办法来克服多重共线性。
6.对我们消除共线性后的模型进行检验，最后对模型进行解释和评价
六、 非线性回归模型
1.双对数模型。
2.半对数模型。
3.倒数模型。
七、 虚拟变量模型
1.虚拟变量的定义及意义。
2.如何通过加项的形式将虚拟变量引入到模型中去。
3.如何通过乘项的方式将虚拟变量引入到模型中去。
4.模型中加入季节虚拟变量。
八、 单个经济时间序列的趋势模型、季节调整、分解与平滑
1.趋势模型。
2.季节调整方法。
3.HP滤波和BP滤波
4.指数平滑方法
九、 离散因变量与受限因变量模型
1.二元选择模型
2.排序选择模型
3.计数模型
4.删截回归模型（censored regression model）
5.截尾回归模型（Truncated Regression Model）
十、 分布滞后模型
1.回归方程残差的序列相关性检验
2.回归方程残差的自回归模型（AR Error Model）
3.自回归模型
4.有限分布滞后模型
5.自回归分布滞后模型
十一、 时间序列ARIMA模型
1.如何通过观察时间序列的自相关图和偏自相关图来判断时间序列的平稳性。
2.检验序列是否可以通过差分的方式来实现平稳性。
3.通过观察自相关图和偏自相关图对平稳后的序列确定AR和M
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