第1章 EViews軟件使用初步
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(tǒng)計分析

第2章 線性回歸分析
2.1線性回歸概述
2.2常規(guī)檢驗
2.3建�；�本步驟和EViews操作
2.4自變量選擇
2.5預測
2.6含定性自變量的回歸模型
2.7分位數回歸

第3章 線性回歸問題和非線性回歸分析
3.1線性回歸的常見問題
3.2回歸變量選擇
3.3非線性回歸分析

第4章 傳統(tǒng)時間序列分析
4.1趨勢模型與分析
4.2季節(jié)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(tài)時間序列模型基礎
6.1分布滯后模型
6.2單位根檢驗
6.3協(xié)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多變量ARCH模型

第8章 聯(lián)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(tǒng)估計法
8.4聯(lián)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(tài)空間模型
10.1狀態(tài)空間模型的基本問題
10.2狀態(tài)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(tǒng)計分布表

參考文獻