南开大学经济类系列实验教材·Eviews 6实用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:167

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出版时间:2008-3

价格:25.00元

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isbn号码:9787509507100

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• 计量
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《南开大学经济类系列实验教材·Eviews 6实用教程》是一本专为经济学及相关专业学生和研究人员量身打造的实操性教材。本书旨在通过Eviews 6软件，系统地教授读者如何运用统计学和计量经济学的原理，解决实际经济问题，提升数据分析与建模能力。 本书核心特色与内容涵盖： 一、 Eviews 6基础与操作入门 本书从最基础的Eviews 6软件界面介绍入手，让初学者能够快速熟悉软件的基本操作。内容包括： 软件安装与界面布局： 详细指导用户完成Eviews 6的安装过程，并清晰讲解软件的主菜单、工具栏、工作文件窗口、对象窗口等关键组成部分。 数据导入与管理： 涵盖多种数据格式（如Excel, CSV, Stata等）的导入方法，以及在Eviews中进行数据清理、编辑、转换（如创建滞后变量、差分变量、虚拟变量等）的基本技巧。 数据可视化： 重点介绍如何利用Eviews 6绘制各类统计图表，如散点图、折线图、柱状图、直方图等，以及如何对图表进行美化和修改，以直观地展示数据特征和关系。 二、 描述性统计与数据探索 在掌握基本操作后，本书将引导读者进行数据的初步探索与描述。 描述性统计量计算： 详细讲解如何计算和解读均值、中位数、众数、标准差、方差、偏度、峰度等核心统计量，帮助读者理解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。 相关性分析： 介绍如何计算变量之间的相关系数，并进行统计显著性检验，从而初步判断变量之间是否存在线性关系。 频率分布与交叉分析： 教授如何生成频率分布表和进行交叉表分析，尤其适用于分析定性变量之间的关系。 三、 计量经济学模型构建与估计 本书的核心部分是计量经济学模型的详细讲解与Eviews 6的实际应用。 一元线性回归模型： 模型原理： 清晰阐述一元线性回归的基本假设、模型形式、待估参数以及估计方法（如普通最小二乘法 OLS）。 Eviews实现： 演示如何在Eviews 6中估计一元线性回归模型，并详细解读回归结果输出，包括回归系数、R方、t统计量、p值、F统计量等。 模型诊断： 重点介绍对模型进行残差分析（如残差图、Durbin-Watson检验）、异方差检验（如White检验、Breusch-Pagan检验）、多重共线性检验（如VIF）等，并给出处理方法。 多元线性回归模型： 模型扩展： 将模型扩展至包含多个解释变量的情况，讲解系数的经济含义、模型的整体拟合优度。 Eviews操作： 详细演示在Eviews中估计多元回归模型，并指导读者如何解读更复杂的回归输出。 变量选择与模型设定： 探讨如何根据经济理论和统计检验选择合适的解释变量，以及如何处理截距项和趋势项。 定性变量（虚拟变量）的应用： 概念与构造： 详细解释虚拟变量的含义，以及如何根据实际情况构造虚拟变量（如季节性、政策变化、结构性断裂等）。 模型估计与解释： 演示如何在回归模型中引入虚拟变量，并解读虚拟变量对因变量的影响。 时间序列数据分析： 平稳性检验： 介绍时间序列数据常见的非平稳性问题，以及如何进行单位根检验（如ADF检验、PP检验）。 自相关与异方差处理： 针对时间序列特有的自相关和异方差问题，讲解如何进行检验并采用相应的处理方法（如广义最小二乘法 GLS）。 ARIMA模型： 详细介绍自回归滑动平均模型（ARIMA）的原理、模型识别（ACF/PACF）、参数估计和模型检验，并通过Eviews 6进行实例操作。 向量自回归（VAR）模型： 阐述VAR模型的基本思想，适用于分析多个时间序列变量之间的动态关系，并指导读者在Eviews中构建和分析VAR模型。 协整与误差修正模型（ECM）： 讲解协整的含义，以及如何检验变量之间的长期均衡关系，并通过ECM模型分析短期动态调整过程。 面板数据模型： 模型介绍： 引入面板数据的概念，区分截面数据、时间序列数据和面板数据。 固定效应模型与随机效应模型： 详细讲解固定效应模型（FEM）和随机效应模型（REM）的原理、适用条件和估计方法，并指导读者通过Eviews 6进行模型选择（如Hausman检验）和估计。 面板数据模型的应用： 通过实例展示面板数据模型在微观经济学、宏观经济学、金融学等领域的应用。 四、 预测与模型应用 本书不仅教授模型的构建，更强调模型的应用价值。 短期与长期预测： 利用估计好的模型，进行因变量的短期和长期预测，并对预测结果进行评估（如预测区间）。 模型优劣比较： 介绍常用的模型选择准则（如AIC、BIC），以及如何通过统计检验和经济意义来评价不同模型。 案例分析： 结合实际经济数据，提供多个完整的案例分析，涵盖宏观经济预测、股票价格分析、消费行为研究、教育投资回报等，让读者在实践中巩固所学知识。 五、 高级计量主题初步（视版本与篇幅而定） 部分版本或章节可能涉及更高级的主题，为读者打下进一步学习的基础： 联立方程模型： 介绍联立方程模型的概念，以及如何估计内生性问题。 GARCH模型： 讲解用于处理金融时间序列波动性的GARCH模型。 模型估计的稳健性检验： 探讨在不同假设下模型估计的稳健性。 本书的目标读者： 本科生： 经济学、金融学、统计学、管理学等相关专业学生，需要学习计量经济学课程并掌握数据分析工具。 研究生： 经济学、金融学、社会科学等领域的研究生，为开展学术研究奠定坚实的计量基础。 研究人员与从业者： 需要运用计量经济学方法分析实际经济数据，进行政策评估、市场预测、风险管理的学者、分析师、政策制定者等。 学习本书，您将获得： 扎实的计量经济学理论基础： 通过理论讲解与软件操作相结合，深入理解各类计量模型的原理。 精通Eviews 6软件应用： 掌握Eviews 6强大的数据处理、模型估计、检验和预测功能。 解决实际经济问题的能力： 能够运用所学知识，独立分析和解决复杂的经济学问题。 数据分析与建模的信心： 通过大量的实例演练，提升在学术研究和职业生涯中的数据分析和建模能力。 《南开大学经济类系列实验教材·Eviews 6实用教程》是一本集理论性、实践性和系统性于一体的优秀教材，是您在经济学领域深入学习和研究的得力助手。

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这本书的深度和广度都超出了我预期的“教程”范畴，它更像是一本兼具教材和工具书特性的宝典。我之前尝试过几本所谓的“实战”教材，但往往要么理论不足，要么实操步骤过于简单，无法应对真实世界数据的复杂性。然而，这本教材在处理数据清洗和模型诊断方面表现得尤为出色。它详细描述了如何识别和处理内生性、异方差、自相关等常见计量问题，并且每一步都配有详细的步骤说明和相应的代码截图，这对于自学者来说至关重要。我甚至觉得，即使是已经工作了一段时间的初级研究员，也能从中找到提升数据分析能力的捷径。它不仅教你怎么得到结果，更重要的是，它教你如何判断这个结果是否“靠谱”。

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我手里拿着这本书，首先感受到的是它内容组织上的逻辑性，那种层层递进的编排方式，简直像是为我量身定做的一份学习路线图。它不像有些教材那样，上来就抛出一堆晦涩难懂的概念，而是非常耐心地从最基础的经济学原理出发，逐步引入高等的统计学工具，每一步的过渡都处理得极其自然流畅。我发现作者在讲解理论时，总是能巧妙地穿插一些贴近现实的经济学案例，这极大地增强了抽象理论的可理解性。比如，在讨论时间序列分析时，它并没有停留在公式的堆砌上，而是结合了国内的宏观经济数据进行模拟分析，这让原本枯燥的数学模型瞬间“活”了起来，让人觉得学到的知识是真正可以用来解决实际问题的，而不是束之高阁的象牙塔理论。

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这本书的价值远不止于传授知识本身，它更像是一种思维方式的塑造。通过对各种模型的深入剖析和对比，我开始学会用一种更加审慎和批判性的眼光去看待经济数据和模型结果。它鼓励读者不要盲目相信软件输出的“显著性”，而是要结合经济学理论和数据本身的特点，去质疑和修正模型，形成自己独立的研究判断力。这种培养“研究者精神”的理念，贯穿始终。例如，在讲解模型选择时，它强调了信息准则（AIC/BIC）的重要性，但同时提醒我们，最优的统计模型不一定就是最好的经济学解释模型，这种辩证的思维方式，对我后续的研究思路产生了深远的影响，可以说是从根本上提升了我的定量分析素养。

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这本书的封面设计着实吸引眼球，那种深邃的蓝色调配上清晰的字体，给人一种专业而又不失活力的感觉，让人一眼就能感受到它蕴含的学术深度。我尤其欣赏它在排版上的用心，每一页的留白都恰到好处，使得即使是复杂的计量经济学公式也能清晰易读，这对我们这些需要反复查阅和练习的初学者来说，简直是福音。装帧质量也相当不错，纸张厚实，不易反光，即便是长时间在台灯下阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。那种翻动书页时特有的“沙沙”声，也为学习增添了一份仪式感。总的来说，从物理层面上看，它已经为一次愉快的学习体验打下了坚实的基础，让人有立刻翻开阅读的冲动。我期待它能像它的外表一样，内容也同样精致严谨。

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阅读过程中，我最大的感受是作者对于“教学”这个环节的深刻理解。这本书的叙事风格非常亲切，完全没有那种高高在上的学者腔调，更像是经验丰富的前辈在手把手地指导你攻克难关。它大量的“注意”、“提示”和“常见错误”板块，简直是神来之笔。这些地方精准地踩中了初学者最容易跌倒的坑，让我避免了许多不必要的弯路和挫败感。特别是它对统计学假设的讨论，没有简单地罗列条件，而是用非常生活化的语言解释了为什么必须满足这些假设，以及违反了会带来什么后果，这种“知其然，更知其所以然”的教学方法，极大地巩固了我的理解。这种细致入微的关怀，让学习过程中的“卡壳”时刻变得越来越少。

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该死的图书馆催催催，看的太急了

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神教程啊，妈妈再也不用担心我的eviews

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