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&易丹辉.　主编
&中国人民大学出版社
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易丹辉.　主编
中国人民大学出版社
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九五品品相描述
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品相描述：九五品
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版次：2页数：352字数：512000印刷时间：开本：16开纸张：胶版纸印次：1包装：平装丛书名：数据分析系列教材国际标准书号ISBN：1【内容推荐】　　EViews6.0软件功能很强，能够处理以时间序列为主的多种类型的数据，进行包括描述统计、回归分析、传统时间序列等基本的数据分析，以及建立条件异方差、向量自回归，包括非结构化和结构化模型、PanelData模型、状态空间模型等复杂的计量经济模型。　　《数据分析与EViews应用(第2版数据分析系列教材)》是在2008年中国人民大学出版社出版的《数据分析与EViews应用》基础上修订改写的。【作者简介】　　易丹辉，1981年考入中国人民大学统计学专业，1984年12月留校任教，现任中国人民大学统计学院教授，博士生导师，统计咨询中心主任。他主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究。讲授课程:统计预测、预测动态、实验设计、CategoricalDataAnalysis、金融风险分析技术、StructuralEquationsModel、时间序列分析、数据挖掘技术及应用等课程。【目录】第1章EViews软件使用初步1.1工作文件及建立1.2序列对象的基本操作1.3数据分析的常用操作1.4序列的描述统计分析第2章线性回归分析2.1线性回归概述2.2常规检验2.3建模基本步骤和EViews操作2.4自变量的选择2.5预测2.6含定性自变量的回归模型第3章线性回归问题与非线性回归分析3.1线性回归的常见问题3.2非线性回归分析3.3逐步回归法3.4分位数回归附录：例子中所用的EViews小程序第4章传统时间序列分析4.1趋势模型与分析4.2季节模型与分析4.3指数平滑法附录：三和值法计算小程序第5章ARMA模型应用5.1ARMA模型概述5.2随机时间序列的特性分析5.3模型的识别与建立5.4模型的预测5.5序列相关与ARMA模型第6章动态时间序列模型基础6.1分布滞后模型6.2单位根检验6.3协整与误差修正模型第7章联立方程模型7.1模型的基本问题7.2模型的估计7.3联立方程模型的模拟第8章向量自回归模型8.1非结构化的向量自回归模型8.2结构化的向量自回归模型8.3向量误差修正模型第9章条件异方差模型9.1自回归条件异方差模型9.2广义自回归条件异方差模型9.3其他类型的条件异方差模型9.4多变量ARCH模型第10章状态空间模型10.1状态空间模型的基本问题10.2状态空间模型估计第11章PanelData模型11.1模型的基本问题11.2模型的建立与估计11.3模型的检验及其他第12章离散及受限因变量模型12.1二元选择模型12.2排序选择模型12.3受限因变量模型12.4计数模型附录EViews编程基础1.EViews命令基础2.EViews程序基础3.程序控制4.矩阵语言简介附表常用统计分布表附表Ⅰ正态分布分位数表附表Ⅱγ2分布表附表Ⅲτ分布表附表ⅣF分布表附表ⅤD.W.检验表参考文献前言第二版前言本版是在2008年中国人民大学出版社出版的《数据分析与EViews应用》基础上修订改写的。本书自出版后得到很多读者的热情鼓励，不断有人提出各种建议和意见，我在教学和实际使用中也发现了一些问题，在出版社的建议下进行修订，除了对一些问题加以修订外，还在第3章增加了分位数回归一节。随着科学技术的不断进步，越来越多的统计方法应运而生，为经济计量提供了更多的工具和手段，也为进行社会的定量研究提供了方便。EViews中提供的很多功能还有待进一步开发利用，由于不想让书变得很厚，再版时只增写了分位数回归，其他功能有机会在写另外的书时增补。EViews的功能在该软件的帮助部分都有较为详细的介绍，有兴趣的读者可以自己阅读掌握，我们只是起到一个引导作用。由于时间和水平的限制，本书难免还有一些遗憾和不足，恳请读者谅解并提出宝贵意见。
艺术品收藏如何用eviews确定滞后阶数项?
如何用eviews确定滞后阶数项?如图,要确定表1中的K是多少,后面的图是我用其他数据做的ADF检验结果,表示没有常数项和时间趋势项,但是滞后项如何确定?是多少呢
方法一：滞后项的选择,一个办法是看调整后的R2,它越大,说明方程越好.具体做法是勾选“user specified”,然后从1,到2,3等一个个试,如图：然后看ADF检验方程的调整后的R2,挑选最大的.我亲自尝试了一个例子,滞后项填1时,ADF检验方程结果如下图：此时调整后的R2为0.577,不很高.一个个试,滞后项选5时,ADF检验方程结果如图：此时调整后的R2=0.95,达到最大.这个方程是最优的,以它为准.看trend项的Prob.值,为0.0069,小于0.05,说明应该包含趋势项,看截距项C的P值,为0.0017,也应该包含截距项.方法二：上面方法比较麻烦,简单的办法是自动选择,即点击“Automatic selection”,然后选择AIC标准或其它标准,最大滞后可以填写,也可按默认.我建议5比较合适.确定.这样,软件会自动挑选滞后项从1到5中的AIC最小的,也就是方程最好的.下面是我尝试的一个案例,标准选择的是AIC,最大滞后长度填的是5,结果如下：可见,此时软件自动选择的是滞后项为1的方程,其AIC值是2.10,你可以检验,即手动填写滞后长度,会发现在滞后长度为1-5中,2.10是最小的.&&& Trend的P值=0.10,大于0.05,认为不该包含趋势项.&&& 截距项C的P值小于0.05,认为应该包含截距项.
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与《如何用eviews确定滞后阶数项?》相关的作业问题
首先格兰杰检验的本质其实就是VAR模型,要求序列必须存在同阶单整的协整关系或者都是平稳内序列,如果序列不平稳或者不协整那么很可能会产生伪回归问题.然后对数据做个最小二乘处理之后,会出现一些统计结果,其中Akaike info criterion 这一项就是我们需要的AIC值,这个是结果直接体现出来的.最后确定滞后阶数就
选4吧估计你是做VAR模型 再问： 可是我最大滞后阶数填5的时候，最佳的又应该是5.。。。。。
不需要保持一致,滞后阶数是自己调节的
根据AIC、SIC之类的准则确定滞后阶数 再问： 这个我知道，就是想问在eviews里利用准则判断滞后阶数时，一开始生成的VAR应该选择滞后多少阶数？因为我发现如果变动最初生成的VAR的滞后阶数，用准则判断出来的滞后阶数也是会变动的。
有数据和参考论文没有有的话发到可以很快帮你搞定
第一步：选定两序列,以group打开（点右键,选open&as&group)得弹出窗如图：第二步：选菜单view,点选最后一项granger&causalty&test.得弹出窗,输入阶数,一般2或3即可,点OK,得结果.
导入数据到序列rt回归方程如下ls rt c r(-1) 回归参数 C的估计系数是a的 r（-1）的系数是 b 如果方程验证R方为1 则是精确解.若不为0.9以上则为估计解（若只是方程求解 则为无解） 再问： 谢谢！由于初次使用这个软件（6.0版本），在如何输入值和如何输入命令都不太熟悉。可以再详细些吗？非常感谢！ 再
file--New--Workfile...以时间序列为例：输入相关起始时间后回车建立时间序列的方法：Object--New Object,选择对象类型Series,并为之命名.首先告诉你不用一个一个输入,1.先说一种最笨的方法,建立序列以后,打开该序列,点击“Edit=+/-”,粘贴即可.粘贴之后还得在点击一下该键哦
在模型估计结果里有一项是Sum squared resid,也就是该模型的残差平方,不用另做的
这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验；若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会是伪回归,所以之前的准备工作有点麻烦.如果仅仅说做Granger这一步的话：1、假定你的工作文件已经建立,首先打开时间序
很简单,用EVIEWS先对回归方程做混合模型求解,在结果中有一项Sum squared resid(在结果的下面,R平方值的旁边),这个就是残差平方和,这个值就是S3；然后在用变截距模型求解,得出S3,最后是变系数模型,得出S1.有了这三个值,F值自己手算就可以了.有不懂可以在问我,变截距和变系数一般是用固定效应模拟.
Eviews时间序列分析实例 时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式,本书第七章对它进行了比较详细的介绍.通过第七章的学习,读者了解了什么是时间序列,并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例.本节的主要内容是说明如何使用Eviews软件进行分析. 一、指数平滑法实例 所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均
滞后阶数p的方法是1.y_t满足covariance-stationarity 也就是对于任意t 均值不变 方差不变 协方差只是间隔项数的函数2.u_t是白噪声而不出现序列相关3.p的确定遵循parsimony的原则 国内应该翻译为“精简”一般构造AIC和 SBC两个指标来比较 这两个指标越小越好
首先格兰杰检验的本质其实就是VAR模型,要求序列必须存在同阶单整的协整关系或者都是平稳内序列,如果序列不平稳或者不协整那么很可能会产生伪回归问题.然后对数据做个最小二乘处理之后,会出现一些统计结果,其中Akaike info criterion 这一项就是我们需要的AIC值,这个是结果直接体现出来的.最后确定滞后阶数就
lz可以的 才学计量经济 就开始这么高深的话题 时间序列分析一般是Box-Jenkins的方法把因变量的滞后项作为自变量y_t = b0 + b1*y_{t-1} + b2*y_{t-2} + ...+ bp*y_{t-p} + u_t这样的模型确定滞后阶数p的方法是1.y_t满足covariance-stationa
这个比较简单,点出一个结果输出窗口/view/residual test/white heterosketasticity,后面的no cross terms表示不含交叉项,cross terms表示包含交叉项.
这个在这上面一时半会说不清楚的
营业收入x；成交额y对xy先ADF检验平稳性,结果不成立,取log一阶差分,接受.然后OLS,对残差检验平稳,若平稳,二者存在协整关系 Dependent Variable:X Method:Least Squares Date:04/04/11 Time:21:17 Sample (adjusted):2001 20EViews指数平滑法应用？ - 知乎有问题，上知乎。知乎作为中文互联网最大的知识分享平台，以「知识连接一切」为愿景，致力于构建一个人人都可以便捷接入的知识分享网络，让人们便捷地与世界分享知识、经验和见解，发现更大的世界。1被浏览4分享邀请回答暂时还没有回答，开始写第一个回答豆丁微信公众号
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如何用eviews分析时间序列
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& && && && &如何用Eviews做季节性指数平滑法的预测啊？毕业论文急用，跪求详细步骤，最好有图。
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