Eviews实战与数据分析
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作者李宗璋
出版社清华大学出版社
ISBN9787302636007
出版时间2023-12
装帧平装
开本32开
定价118元
货号1203127947
上书时间2024-11-01
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商品详情
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作者简介
李宗璋，暨南大学统计学硕士，华南理工大学管理学博士，现任教于华南农业大学经济管理学院。精通Eviews、R、SPSS等数据分析软件，具有深厚的学术功底和丰富的实践经验，尤其擅长开展数据分析类课程的教学和培训。主讲的课程包括计量经济学、统计学、多元统计、SPSS与统计实验、R语言与统计应用。在长期的教学中形成了循序渐进、深入浅出的教学风格，深受学生好评，获评华南农业大学“靠前教师”，主持建设广东省一流本科课程“经济计量学”。 在哔哩哔哩个人主页Lizongzhang已发布400余个关于Eviews、SPSS、Excel、R、经济计量学、统计学等的教学视频，这些视频以其简洁、明快和细致深入的风格，赢得了众多网友的好评。
目录
第1篇 Eviews概览/1
第1章 Eviews简介/2
1.1 Eviews的发展历程/2
1.2 Eviews的优势/2
1.3 Eviews的学习资源/3
1.4 本书框架/3
第2章 Eviews的安装/5
2.1 Eviews的安装环境/5
2.2 Eviews的版本/5
2.3 免费获取Eviews 12学生版/6
第3章 初识Eviews/7
3.1 Eviews界面/7
3.2 Eviews窗口/9
3.3 Eviews插件/12
第2篇 Eviews入门/15
第4章 工作文件/16
4.1 创建工作文件/16
4.2 工作文件窗口/21
第5章 对象/25
5.1 什么是对象？/25
5.2 对象的类型/25
5.3 对象的基本操作/26
5.4 对象窗口/28
第6章 序列/33
6.1 什么是序列？/33
6.2 创建序列/33
6.3 序列窗口的工具栏/35
6.4 数值代码与Valmap/45
第7章 组/48
7.1 创建组/48
7.2 组窗口的工具栏/49
第8章 样本/56
8.1 创建样本对象/56
8.2 调用样本对象/58
第9章 图形/60
9.1 创建图形对象/60
9.2 图形修饰/61
9.3 图形选项/64
9.4 批量修改多图/67
9.5 图形模板/68
9.6 图形输出/70
第3篇 截面数据/71
第10章 截面数据的图形工具/72
10.1 实战案例：基金经理特征分析/72
10.2 单个序列的图形工具/73
10.3 两个序列的图形工具/83
10.4 多个序列的图形工具/91
10.5 图形工具命令/95
第11章 截面数据的基础性统计分析/100
11.1 实战案例：基金经理业绩分析/100
11.2 单个序列的统计分析/100
11.3 多个序列的统计分析/109
11.4 基础性统计分析命令/114
第12章 回归分析基础工具/120
12.1 实战案例：基金收益率分析/120
12.2 方程的创建/120
12.3 方程窗口的工具栏/127
12.4 虚拟变量/131
12.5 方程形式变换/135
12.6 方程的诊断/138
12.7 线性方程的命令/152
第13章 定性因变量模型/158
13.1 LPM/158
13.2 logit模型/161
13.3 probit模型/175
13.4 有序logit模型/177
13.5 LPM、logit、probit和有序logit方程的命令/185
第14章 受限因变量模型/189
14.1 Tobit模型/189
14.2 Heckman模型/196
14.3 计数模型/198
14.4 Tobit、Heckman和计数模型的命令/205
第15章 分位数回归模型/209
15.1 分位数回归模型简介/209
15.2 实战案例：个人医疗支出分析/210
15.3 分位数回归方程的估计/211
15.4 分位数回归方程的诊断/215
15.5 分位数回归方程的命令/221
第16章 工具变量/224
16.1 工具变量和TSLS方法/224
16.2 实战案例：工资影响因素分析/226
16.3 TSLS方程的估计/227
16.4 工具变量的检验/230
16.5 工具变量的命令/236
第17章 岭回归、LASSO回归和Elastic Net回归/239
17.1 正则化/239
17.2 实战案例：汽车性能和油耗分析/241
17.3 岭回归/242
17.4 LASSO回归/248
17.5 Elastic Net回归/249
17.6 Elastic Net方程、岭回归和LASSO的命令/250
第18章 主成分分析/252
18.1 主成分分析简介/252
18.2 实战案例：汽车性能主成分分析/253
18.3 主成分分析的实现/254
18.4 主成分分析的命令/261
第19章 因子分析/263
19.1 因子分析简介/263
19.2 实战案例：十项全能运动员成绩分析/265
19.3 因子分析的实现/266
19.4 因子分析的命令/277
第4篇 时间序列/281
第20章 时间序列的基础性分析/282
20.1 实战案例：宏观经济指标分析/282
20.2 日期函数和虚拟变量/283
20.3 时间序列回归模型/284
第21章 ARIMA模型/292
21.1 ARIMA模型简介/292
21.2 ARIMA方程的识别和估计/295
21.3 ARIMA方程的诊断/301
21.4 ARIMA方程的预测/303
21.5 ARIMA方程的命令/305
第22章 GARCH模型/309
22.1 GARCH模型及其扩展/309
22.2 实战案例：上证指数收益率分析/311
22.3 GARCH方程的估计/311
22.4 GARCH方程的预测/313
22.5 GARCH方程的诊断/315
22.6 GARCH方程的命令/317
第5篇 面板数据/319
第23章 面板数据模型/320
23.1 面板数据模型简介/320
23.2 实战案例：个人特征对工资的影响效应分析/323
23.3 创建面板数据工作文件/324
23.4 面板数据方程的估计/327
23.5 面板数据方程的诊断/336
23.6 面板数据方程的命令/340
参考文献/343
后记/344
内容摘要
本书结合实战案例介绍了Eviews软件的使用方法。首先介绍了Eviews软件的整体架构和设计理念，然后围绕截面数据、时间序列、面板数据3种典型类型的数据，介绍了Eviews软件的功能。通过配合实战案例，本书重点介绍了Eviews的操作步骤、指令和输出结果的解读。
本书分为23章，主要内容有Eviews简介、Eviews的安装、初识Eviews、工作文件、对象、序列、组、样本、图形、图形工具、截面数据的基础性分析、回归分析、定性因变量模型、受限因变量模型、分位数回归模型、工具变量、岭回归和LASSO、主成分分析、因子分析、时间序列的基础性分析、ARIMA模型、GARCH模型、面板数据模型。
本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合Eviews的入门用户和进阶用户阅读，也适合对经济计量学、金融计量学、统计学感兴趣的读者阅读。另外，本书也适合政府部门、研究机构从事经济管理工作的人士使用。
主编推荐
让Eviews的学习更简单、更实用、更高效
凝聚笔者20年Eviews使用和教学经验
涵盖截面数据、时间序列和面板数据等工具
介绍LASSO、Elastic Net回归等前沿方法
380多幅图片、10多个实战案例帮你快速掌握Eviews
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