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全新正版Eviews实战与数据分析9787302636007清华大学出版社
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篇 Eviews概览/1章 Eviews简介/21.1 Eviews的发展历程/21.2 Eviews的优势/21.3 Eviews的学习资源/31.4 本书框架/3第2章 Eviews的安装/52.1 Eviews的安装环境/52.2 Eviews的版本/5. 免费获取Eviews 12学生版/6第3章 初识Eviews/73.1 Eviews界面/73.2 Eviews窗口/93.3 Eviews插件/12第2篇 Eviews入门/15第4章 工作文件/164.1 创建工作文件/164.2 工作文件窗口/21第5章 对象/255.1 什么是对象?/255.2 对象的类型/255.3 对象的基本操作/265.4 对象窗口/28第6章 序列/336.1 什么是序列?/336.2 创建序列/336.3 序列窗口的工具栏/356.4 数值代码与Valmap/45第7章 组/487.1 创建组/487.2 组窗口的工具栏/49第8章 样本/568.1 创建样本对象/568.2 调用样本对象/58第9章 图形/609.1 创建图形对象/609.2 图形修饰/619.3 图形选项/649.4 批量修改多图/679.5 图形模板/689.6 图形输出/70第3篇 截面数据/710章 截面数据的图形工具/7210.1 实战案例:经理特征分析/7210.2 单个序列的图形工具/7310.3 两个序列的图形工具/8310.4 多个序列的图形工具/9110.5 图形工具命令/951章 截面数据的基础统计分析/10011.1 实战案例:经理业绩分析/10011.2 单个序列的统计分析/10011.3 多个序列的统计分析/10911.4 基础统计分析命令/1142章 回归分析基础工具/12012.1 实战案例:收益率分析/12012.2 方程的创建/1201. 方程窗口的工具栏/12712.4 虚拟变量/13112.5 方程形式变换/13512.6 方程的诊断/13812.7 线方程的命令/1523章 定因变量模型/15813.1 LPM/15813.2 logit模型/16113.3 probit模型/17513.4 有序logit模型/17713.5 LPM、logit、probit和有序logit方程的命令/1854章 受因变模型/18914.1 Tobit模型/18914.2 Heck模/19614.3 模型/19814.4 Tobit、Heckman和模型的命令/2055章 分位数回归模型/20915.1 分位数回归模型简介/20915.2 实战案例:个人医疗支出分析/21015.3 分位数回归方程的估计/21115.4 分位数回归方程的诊断/21515.5 分位数回归方程的命令/2216章 工具变量/22416.1 工具变量和TSLS方法/22416.2 实战案例:工资影响因素分析/22616.3 TSLS方程的估计/22716.4 工具变量的检验/016.5 工具变量的命令/7章 岭回归、LASSO回归和Elastic Net回归/17.1 正则化/17.2 实战案例:汽车能和油耗分析/24117.3 岭回归/24217.4 LASSO回归/24817.5 Elastic Net回归/24917.6 Elastic Net方程、岭回归和LASSO的命令/2508章 主成分分析/25218.1 主成分分析简介/25218.2 实战案例:汽车能主成分分析/25318.3 主成分分析的实现/25418.4 主成分分析的命令/2619章 因子分析/26319.1 因子分析简介/26319.2 实战案例:十项全能运动员分析/26519.3 因子分析的实现/26619.4 因子分析的命令/277第4篇 时间序列/281第20章 时间序列的基础分析/28220.1 实战案例:宏观经济指标分析/28220.2 日期函数和虚拟变量/28320.3 时间序列回归模型/2842章 ARIMA模型/29221.1 ARIMA模型简介/29221.2 ARIMA方程的识别和估计/29521.3 ARIMA方程的诊断/30121.4 ARIMA方程的预测/30321.5 ARIMA方程的命令/305第22章 GARCH模型/30922.1 GARCH模型及其扩展/30922.2 实战案例:上指数收益率分析/3112. GARCH方程的估计/31122.4 GARCH方程的预测/31322.5 GARCH方程的诊断/31522.6 GARCH方程的命令/317第5篇 面板数据/319第章 面板数据模型/320.1 面板数据模型简介/320.2 实战案例:个人特征对工资的影响效应分析/3. 创建面板数据工作文件/324.4 面板数据方程的估计/327.5 面板数据方程的诊断/336. 面板数据方程的命令/340参考文献/343后记/344
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,深受学生获评华南农业大学“靠前教师”,主持建设广东省课程“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。
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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