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EViews培訓(xùn)班

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培訓(xùn)目標(biāo)

本課程是從應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的角度出發(fā)，讓學(xué)員通過(guò)培訓(xùn)后可以：
a) 掌握使用EViews進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)分析的操作方法；
b) 掌握使用EViews進(jìn)行線性回歸分析的方法；
c) 掌握使用EViews進(jìn)行虛擬變量回歸分析的方法；
d) 掌握使用EViews進(jìn)行離散因變量與受限因變量模型分析的方法

一、?一元線性回歸模型
1.做兩個(gè)變量的散點(diǎn)圖，從而看兩個(gè)變量是否具有線性關(guān)系。
2.通過(guò)建立方程對(duì)象的方式來(lái)估計(jì)一個(gè)方程
3.對(duì)方程估計(jì)結(jié)果的解釋與評(píng)價(jià)
4.在回歸估計(jì)結(jié)果中顯示方程的三種形式
5.如何根據(jù)我們估計(jì)的回歸方程計(jì)算需求的價(jià)格彈性
6.如何查看因變量的實(shí)際值、擬合值和回歸方程的殘差
7.如何用我們建立的方程進(jìn)行預(yù)測(cè)

二、?多元線性回歸模型
1.做以因變量為橫軸，多個(gè)自變量為縱軸的散點(diǎn)圖，
2.建立組對(duì)象查看自變量的相關(guān)系數(shù)矩陣。
3.以建立方程對(duì)象的方式來(lái)建立多元線性回歸模型。
4.對(duì)模型結(jié)果的解釋和評(píng)價(jià)。
5.我們選取刪除引起共線性的變量的辦法來(lái)克服多重共線性。
6.對(duì)我們消除共線性后的模型進(jìn)行檢驗(yàn)，最后對(duì)模型進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)

三、?非線性回歸模型
1.雙對(duì)數(shù)模型。
2.半對(duì)數(shù)模型。
3.倒數(shù)模型。

四、?虛擬變量模型
1.虛擬變量的定義及意義。
2.如何通過(guò)加項(xiàng)的形式將虛擬變量引入到模型中去。
3.如何通過(guò)乘項(xiàng)的方式將虛擬變量引入到模型中去。
4.模型中加入季節(jié)虛擬變量。

五、?單個(gè)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的趨勢(shì)模型、季節(jié)調(diào)整、分解與平滑
1.趨勢(shì)模型。
2.季節(jié)調(diào)整方法。
3.HP濾波和BP濾波
4.指數(shù)平滑方法

六、?離散因變量與受限因變量模型
1.二元選擇模型
2.排序選擇模型
3.計(jì)數(shù)模型
4.刪截回歸模型（censored regression model）
5.截尾回歸模型（Truncated Regression Model）

七、?分布滯后模型
1.回歸方程殘差的序列相關(guān)性檢驗(yàn)
2.回歸方程殘差的自回歸模型（AR Error Model）
3.自回歸模型
4.有限分布滯后模型
5.自回歸分布滯后模型

八、?時(shí)間序列ARIMA模型
1.如何通過(guò)觀察時(shí)間序列的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖來(lái)判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性。
2.檢驗(yàn)序列是否可以通過(guò)差分的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)性。
3.通過(guò)觀察自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖對(duì)平穩(wěn)后的序列確定AR和M