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EViews6.0时间序列分析 
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类型 : 视频课程
编号 : 05
 
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Eviews是EconometricsViews的缩写,直译为计量经济学观察,通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律,采用计量经济学方法与技术进行“观察”。另外Eviews也是美国QMS 公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系,并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用范围包括:科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。

   1、简介编辑

     EViews是EconometricsViews的缩写,直译为计量经济学观察,通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律,采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型(结构分析、经济预测、政策评价)。EViews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于EViews等计量经济学软件包的出现,使计量经济学取得了长足的进步,发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。

   2、软件信息编辑

    Eviews是专门为大型机构开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。虽然Eviews是经济学家开发的,而且主要用于经济学领域,但是从软件包的设计来看,Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目,也可以采用Eviews进行处理。

    Eviews处理的基本数据对象是时间序列,每个序列有一个名称,只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作,Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据,根据已有的序列生成新的序列,在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列,对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格,体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。

Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。此外,Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令,以便在后续的研究项目中使用这些程序。

   3、系统介绍编辑

   EViews是在Windows操作系统中计量经济学软件里世界性领导软件。强而有力和灵活性加上一个便于使用者操作的界面;最新的建模工具,快速直觉且容易使用的软件。由于它革新的图表使用者界面和精密的分析引擎工具,EViews 是强大,灵活性和便于使用的功能。EViews 预测分析计量软件在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。 EViews软件在Windows环境下运行,操作接口容易上手,使得本来复杂的数据分析过程变得易学易用。

   4、应用领域编辑

•应用经济计量学

•总体经济的研究和预测

•销售预测

•财务分析

•成本分析和预测

•蒙地卡罗模拟

•经济模型的估计和仿真

•利率与外汇预测

   5、主要功能编辑

    引入了流行的对象概念,操作灵活简便,可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析,数据管理简单方便。其主要功能有:

1.采用统一的方式管理数据,通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作;

2.输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据,依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列;

3.计算描述统计量:相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图;

4.进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验;

5.执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等;

6.对二择一决策模型进行Probit、logit 和Gompit 估计;

7.对联立方程进行线性和非线性的估计;

8.估计和分析向量自回归系统;

9.多项式分布滞后模型的估计;

10.回归方程的预测;

11.模型的求解和模拟;

12.数据库管理;

13.与外部软件进行数据交换。

   6系统要求编辑

CPU:Pentium.

操作系统:Windows 98 (SE), Windows NT 4.0,Windows Me,Windows 2000, Windows XP.

内存:32 MB for Windows 98, Me or NT 4.0 64 MBfor Windows 2000, Windows XP.

硬盘:60.5 MB of available hard disk space forthe program,supporting files, example files and documentations. 32 MB forprogram and helpsystem only.

显示器:VGA, super VGA, or compatible display.

   7、版本发展编辑

    网上Eviews各版本的回顾和盘点网上现有EVIEWS各版本的回顾回顾

   3.1版本

   EViews软件1998年登陆中国第一个版本,稳定性不错,很有影响,经典。

   4.0版本

    在3.1的主程序包上,采用修改后4.0的exe覆盖破解,稳定稍逊一些,但是让我们记住了一个经典的名字:俞世典。

   5.0、5.1版本

    主程序包:国内有多个版本的主程序,从1998年发布的EViews3.1版本到2013年发布的EViews8Beta版本,主要特征是:安装时需要输入用户名、序列码:demo(因此得名)。此包05年出现时,使用用户名/序列码:demo可以免费使用30天, 到期后可以将系统时间调到04年底继续使用。

    破解版本:以上述demo版本为基础,进行修改得到。根据破解方法,可以分为覆盖破解和注册破解。

覆盖破解,使用一个事先制作好的eviews.exe文件覆盖原有的exe文件,是5.0早期的常见的版本,稳定性差,不推荐。

    注册破解,使用注册机算号,未对原有文件文件造成损坏,稳定性高,是后来的5.0和5.1常见版本,值得推荐。

   6.0版本

    仍以上述demo版本为基础。添加了6.0beta升级文件而得到。根据破解方法,也可以分为覆盖破解和注册破解。

覆盖破解,使用一个事先制作好的eviews6beta.exe文件覆盖原有的exe文件,稳定性未知。国内从EViews6.0版本以后的程序都能够通过专业的破解软件一键破解。

注册破解,使用注册机算号,未对原有文件文件造成损坏,稳定性良好,值得推荐。



本视频课程共21讲,涵盖了大部分时间序列计量经济学模型。

第一讲 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

第二讲 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

第三讲 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

第四讲 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

第五讲 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

第六讲 非线性回归模型
1.双对数模型。
2.半对数模型。
3.倒数模型。

第七讲 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。

第八讲 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

第九讲 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)

第十讲 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

第十一讲 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MA和SAR的阶数。
4.对估计的模型进行检验,包括显著性检验和残差序列的相关性检验。
5.用我们建立的ARIMA或SARIMA模型进行预测。

第十二讲 单位根检验和基于残差的协整检验
1.时间序列数据的平稳性说明
2.时间序列平稳性的DF和ADF单位根检验
3.时间序列平稳性的DFGLS单位根检验
4.时间序列平稳性的PP单位根检验
5.时间序列平稳性的KPSS单位检验
6.时间序列平稳性的ERS单位根检验
7.时间序列平稳性的NP单位根检验
8.协整检验
9.建立误差修正模型

第十三讲 自回归条件异方差模型
1.通过日收盘价生成对数收益率变量
2.对数收益率序列的平稳性检验
3.均值方程的确定以及残差的序列相关检验
4.对残差平方的序列相关检验
5.对残差平方做线形图
6.对均值方程的残差做ARCH-LM检验
7.建立各种形式的ARCH模型并对新的残差序列进行ARCH—LM检验。
8.根据我们建立的ARCH模型对收益率序列的方差进行预测

第十四讲 联立方程计量经济学模型
1.联立方程模型的介绍
2.联立方程模型的概念以及分类
3.联立方程模型的识别
4.联立方程模型的估计

第十五讲 向量自回归模型
1.VAR模型的有关概念(非结构化的向量自回归模型)
2.有关SVAR模型的有关概念。

3.VAR模型的识别条件
4.SVAR模型的短期约束
5.格兰杰因果关系检验
6.VAR模型滞后阶数p的的确定。
7.脉冲响应函数。
8.方差分解
9.Johansen协整检验
10.向量误差修正模型

第十六讲 eviews矩阵计算
1.矩阵的建立
2.方阵的行列式.
3.矩阵的加法
  4.矩阵的乘法
5.矩阵的秩(标量) 6.矩阵的迹(标量)
7.矩阵的转置   8.矩阵的逆
9.求矩阵各个列向量的相关系数
10.建立对称矩阵
11.对称矩阵的特征向量
12.矩阵的内积
13.用eviews解线性方程组

第十七讲 Eviews编程应用
1.如何把以前一年为基期计算的居民消费价格指数换算成以某一年为
基期计算的居民消费价格指数。

2.如何把名义变量(分类变量)转换成虚拟变量

第十八讲 面板数据模型
1.面板数据和面板数据模型的简单介绍
2.如何将面板数据导入到Eviews中?
3.面板数据模型的分类
4.固定影响(效应)变截距模型
5.随机影响(效应)变截距模型
6.Hausman检验
7.固定影响变系数模型
8.随机影响变系数模型
9.面板数据的单位根检验
10.面板数据的协整检验

第十九讲 方差膨胀因子
1.
方差膨胀因子计算公式
2.通过建立辅助回归方程的形式来计算方差膨胀因子
3.以矩阵计算的方式来计算变量的方差膨胀因子
4.方差膨胀因子大小评价准则

第二十讲 分位数回归
1.分位数回归简单介绍
2.分位数回归的优势
3.分位数回归的操作步骤
4.分位数回归的结果分析

第二十一讲 极大似然估计
1.极大似然估计的原理介绍
2.多元线性回归的对数似然函数及其推导
3.用EViews软件实现多元线性回归的极大似然估计
4.GARCH(1,1)模型的对数似然函数
5.用EViews软件实现GARCH(1,1)模型极大似然估计


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