《計量經(jīng)濟分析與Eviews詳解》系統(tǒng)介紹計量經(jīng)濟學的基本理論和常用方法，以經(jīng)典線性回歸模型為主，并引入時間序列和平行數(shù)據(jù)計量經(jīng)濟學模型，堅持循序漸進，理論聯(lián)系實際的原則，以各種豐富易懂的例證全面介紹了計量經(jīng)濟學的各種常用回歸模型的分析及檢驗�！队嬃拷�(jīng)濟分析與Eviews詳解》運用EViews軟件，結(jié)合實例分析“無縫式”地展示EViews的操作過程，突出計量分析方法應用和EViews操作的有機結(jié)合，使讀者對計量方法的應用與軟件的操作有一個全面的了解。
《計量經(jīng)濟分析與Eviews詳解》可作為本科生及研究生的自學和教學用書，也可作為在經(jīng)濟、統(tǒng)計、金融等領(lǐng)域從事計量分析的工作人員的參考書使用。
本書是在作者教授的計量經(jīng)濟學教案的基礎(chǔ)上編著而形成的�！坝嬃拷�(jīng)濟學”是一門既難學也難教的課程，如何真正讓學生“學懂”并“會用”是作者在教學實踐中一直思考的問題。在教學過程中，作者使用過許多國內(nèi)外經(jīng)典的教材作為教學用書或參考書，意在取長補短，博采眾長，并嘗試用最通俗易懂的“講故事”的方法把計量經(jīng)濟學這門課呈現(xiàn)給學生。多年的教學實踐使作者深刻地體會到，要教好計量經(jīng)濟學，最重要的就是要“因人施教”，即明確教學對象、教學目的和教學指導原則。當前，經(jīng)濟學、管理學專業(yè)研究生和非計量經(jīng)濟學專業(yè)博士研究生學習現(xiàn)代計量經(jīng)濟學的目的是“應用”，而非從事計量經(jīng)濟學理論方法研究。因此，本書在編寫過程中始終把應用性和實用性放在首位，著重強調(diào)“正確進行經(jīng)濟計量分析”的指導思想。在數(shù)學描述方面適當?shù)谠敿毥榻B線性回歸模型的數(shù)學過程的基礎(chǔ)上，各章的重點不是理論方法的數(shù)學推導與證明，而是以講清楚方法、思路為目標，重點放在如何運用各計量經(jīng)濟方法對實際的經(jīng)濟問題進行分析、建模、預測等實際方法的應用和操作上。本書結(jié)合EViews應用軟件，通過系統(tǒng)地講述應用經(jīng)濟計量分析的相關(guān)知識，全面而簡潔地介紹了經(jīng)濟計量分析的主要理論和方法，實現(xiàn)經(jīng)濟計量理論與軟件的一體化，前后貫通，層次清晰，力求簡潔，通俗易懂。
之所以選擇EViews作為本書的配套教學軟件，也是基于對教學對象實施“因人施教”的指導思想。EViews具有操作簡便、界面友好、功能強大等特點，其使用圖形交互式用戶界面，界面友好且操作簡單，可以通過菜單操作和編程兩種方式進行分析，使初、中級計量經(jīng)濟學學生較容易地掌握并付諸實踐。EViews提供了與多種應用軟件的接口，用戶可以方便地把Excel、SAS、Stata、SPSS等格式的數(shù)據(jù)導入EViews。EViews擁有統(tǒng)計分析、線性回歸分析、非線性單方程模型、聯(lián)立方程模型、動態(tài)回歸模型、分布滯后模型、VAR模型、ARCH/GARCH模型、離散選擇模型、時間序列模型、編程與模擬等分析模塊，用戶通過EViews既可以進行基本的統(tǒng)計和回歸分析，也可以完成復雜的計量經(jīng)濟建模。計量經(jīng)濟學是一門實踐性要求非常高的課程，對軟件的掌握熟練程度的要求非常高，一直強調(diào)學生要“干中學”，在實際的數(shù)據(jù)分析運用中能夠切實地解決問題。作者在教學中發(fā)現(xiàn)，盡管目前關(guān)于計量經(jīng)濟學和EViews運用的教材和著作比較多，但是將兩者結(jié)合起來，尤其是對EViews進行“無死角”展示的并不多見，多數(shù)教材僅僅就EViews的主要步驟進行了展示，對一些中間環(huán)節(jié)的遺漏造成了學生在實際運用中的知識盲點和運用障礙。本書針對每一個案例對EViews的操作進行完整的“無縫”展示，在實際教學中效果極佳，尤其是對于計量經(jīng)濟學零基礎(chǔ)的學生和初學者，具有非常好的教學效果。
本書在編寫過程中參閱了大量國外有關(guān)計量經(jīng)濟學的教材和文獻，書中部分案例引自古扎拉蒂、伍德里奇、格林等編著的國外經(jīng)典教材實例的例題，目的是通過對國外資料的分析使讀者對國外教材有所涉獵，做到與國外教材同步和接軌。同時，本書在編寫過程中吸收了一些國內(nèi)學者的研究成果，在此一并表示感謝。由于作者水平有限，書中難免存在不妥之處，懇請廣大讀者批評指正。
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第一章 知識準備
一、回歸分析
二、回歸模型
三、一元線性回歸模型
四、多元線性回歸模型
五、隨機干擾項
第二章 線性回歸模型和OLS
一、問題的提出
二、解決問題的思路
三、解決問題的方法——OLS估計
四、一元線性回歸模型的拓展——多元線性回歸模型
五、高斯．馬爾可夫定理
六、假設(shè)檢驗
七、方差分解
八、結(jié)構(gòu)差異檢驗
第三章 異方差與GLS
一、異方差的定義
二、異方差的檢驗
三、GLs法
四、異方差的修正
第四章 序列相關(guān)與AR
一、序列相關(guān)的定義
二、序列相關(guān)的檢驗
三、序列相關(guān)的修正
第五章 內(nèi)生解釋變量
一、引起內(nèi)生性的原因及其對參數(shù)估計的影響
二、對內(nèi)生性的檢驗
三、Ⅳ估計法
第六章 多重共線性
一、多重共線性的基本概念
二、多重共線性產(chǎn)生的原因
三、多重共線性的檢驗方法
四、多重共線性的修正
第七章 虛擬變量
一、虛擬變量定義
二、數(shù)量因素與變參數(shù)模型
三、定性因素與變參數(shù)模型
第八章 離散選擇模型
一、線性概率模型
二、二元離散選擇模型
三、二元離散選擇模型的極大似然估計
四、多元離散選擇模型
第九章 時間序列分析
一、平穩(wěn)時間序列與單位根過程
二、協(xié)整與誤差修正模型
第十章 VAR模型分析
一、VAR模型定義
二、VAR模型的脈沖響應函數(shù)和方差分解
三、VAR模型滯后期眾的選擇
四、Granger非因果性檢驗
五、VAR模型與協(xié)整
第十一章 面板數(shù)據(jù)模型分析
一、面板數(shù)據(jù)定義
二、面板數(shù)據(jù)模型分類
三、面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定的檢驗方法
四、面板數(shù)據(jù)模型估計方法
參考文獻
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