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數據分析與EViews應用(第4版)/數據分析與應用叢書

  • 作者：編者:易丹輝|責編:陳慧庚//劉昕悅
  • 出版社：中國人民大學
  • ISBN：9787300343631
  • 出版日期：2026/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：445
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是在《數據分析與EViews應用（第3版）》基礎上修訂而成，緊密圍繞IHS公司2022年推出的EViews 13.0版本展開，系統介紹其在數據處理、圖形呈現、計量分析與統計建模等方面的多項新增與優化功能。
    本書特色鮮明，突出體現為以下三點：
    一是新版本、新功能全覆蓋。詳細解析EViews 13.0在界面設計、與R/Python的兼容性、VAR模型、貝葉斯時變係數VAR、Johansen協整檢驗、非線性ARDL估計等方面的核心改進，幫助讀者直接掌握前沿工具。
    二是立足中國數據，服務實際問題。本次修訂特別選用我國宏觀、中觀及微觀實際數據更新案例，使學習過程更貼近國內現實情境，助力讀者提升運用數據分析和解決實際經濟問題的能力。
    三是內容詳略得當，側重操作應用。除介紹描述統計、回歸分析、時間序列等基礎方法外，本書深入講解了條件異方差、面板數據模型、狀態空間模型及混頻數據處理等複雜計量模型，並新增因子分析章節，通過詳盡的操作說明，力求使讀者在理論學習與軟體實踐中獲得全面提升。
作者介紹
編者:易丹輝|責編:陳慧庚//劉昕悅
    易丹輝，中國人民大學統計學院教授、博士生導師。研究方向為風險管理與保險、預測與決策，主要從事統計方法在經濟、金融、保險、醫療、管理等領域應用的研究，講授統計預測、預測動態、實驗設計、金融風險分析技術、時間序列分析、數據挖掘技術及應用等課程。
目錄
第1章  EViews軟體使用初步
  1.1  工作文件及建立
  1.2  序列對象的基本操作
  1.3  數據分析的常用操作
  1.4  序列的描述統計分析
第2章  線性回歸分析
  2.1  線性回歸概述
  2.2  常規檢驗
  2.3  建模基本步驟和EViews操作
  2.4  自變數的選擇
  2.5  預測
  2.6  含定性自變數的回歸模型
  2.7  分位數回歸
第3章  線性回歸問題與非線性回歸分析
  3.2  回歸變數選擇
  3.3  非線性回歸分析
第4章  傳統時間序列分析
  4.1  趨勢模型與分析
  4.2  季節模型與分析
  4.3  指數平滑法
第5章  ARMA模型應用
  5.1  ARMA模型概述
  5.2  隨機時間序列的特性分析
  5.3  模型的識別與建立
  5.4  模型的預測
  5.5  序列相關與ARMA模型
第6章  動態時間序列模型基礎
  6.1  分佈滯后模型
  6.2  單位根檢驗
  6.3  協整與誤差修正模型
第7章  條件異方差模型
  7.1  自回歸條件異方差模型
  7.2  廣義自回歸條件異方差模型
  7.3  其他類型的條件異方差模型
  7.4  多變數ARCH模型
第8章  聯立方程模型
  8.1  模型的基本問題
  8.2  單方程估計
  8.3  系統估計法
  8.4  聯立方程模型的模擬
第9章  向量自回歸模型
  9.1  非結構化的向量自回歸模型
  9.2  結構化的向量自回歸模型
  9.3  向量誤差修正模型
第10章  狀態空間模型
  10.1  狀態空間模型基本問題
  10.2  狀態空間模型估計
第11章  面板數據模型
  11.1  模型的基本問題
  11.2  模型的建立與估計

  11.3  模型的檢驗及其他
第12章  混頻數據模型
  12.1  混頻數據回歸模型
  12.2  MIDAS模型的估計
  12.3  模型預測
第13章  因子分析
  13.1  因子模型概述
  13.2  因子分析實例
第14章  廣義線性模型
  14.1  二元選擇模型
  14.2  排序選擇模型
  14.3  計數模型
附錄  EViews編程基礎
附表  常用統計分佈表
參考文獻

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