内容简介
《EViews在数据分析中的应用》结合大量实战案例，全面、系统地介绍EViews软件的基本用法及其在数据分析中的应用。本书每章的最后都提供上机练习题，帮助读者提高动手能力。另外，本书提供配套教学视频，帮助读者高效、直观地学习，还提供教学PPT和大纲，方便相关高校的老师教学。
《EViews在数据分析中的应用》共13章，分为4篇。第1篇“EViews数据分析基础”，涵盖EViews概述、EViews基本数据分析（单序列）、EViews基本数据分析（序列组）和EViews数据图形化分析；第2篇“EViews经典线性回归模型”，涵盖经典回归模型和违背经典线性回归模型假设的修正；第3篇“EViews时间序列模型”，涵盖时间序列模型与预测、带季节效应的时间序列模型、条件异方差模型、向量自回归模型和协整相关模型；第4篇“EViews的其他模型”，涵盖离散和受限因变量模型，以及混合数据与面板数据分析。
《EViews在数据分析中的应用》内容丰富，结构合理，逻辑清晰，步骤详细，特别适合证券、银行、保险和投资等经济与金融行业中从事数据分析的相关人员阅读，也适合政府和工业制造等领域从事宏观经济分析与预测的数据分析人员阅读，还适合作为高等院校“EViews应用”“计量经济学”和“时间序列分析”等课程的教材。
精彩书评
本书是一本难得一见的EViews软件应用佳作。本书首先介绍了EViews软件的基本功能，然后以计量经济学和时间序列分析的基础知识为依托，全面介绍了EViews软件的使用与操作。本书还提供了很多案例和习题，可以帮助读者快速掌握EViews软件的应用。
——中国数量经济学会副会长/南开大学教授 张晓峒
本书是一本理论结合实践的Eviews精品读物。本书作者具有深厚的理论功底和丰富的教学经验，他在书中深入浅出地介绍了EViews软件的应用方法，并通过丰富的案例，帮助读者系统地学习EViews软件在经济学和金融学等领域的数据分析中的广泛应用。对于希望掌握EViews软件的用法并将其用于实际工作中的人，本书是不可多得的优秀读物。
——华中科技大学经济学院院长/教授 张建华
本书涵盖EViews软件在多个数据分析领域的应用，从基本操作到高级模型分析都有所涉及，不仅可以帮助读者掌握EViews软件的基本操作和数据分析方法，而且还可以通过案例分析，深化计量经济学的相关原理和应用。无论是学术研究者，还是数据分析师或者学生，都可以从中受益，因此强烈推荐每一位对数据分析、计量经济学及EViews软件感兴趣的读者系统地阅读本书。
——EViews软件中国合作伙伴/北京友万信息科技有限公司CEO 徐青青
在大数据和人工智能时代，数据分析成为决策者的重要武器。EViews软件是宏观经济预测和金融数据分析的重要工具，需要相关领域的数据分析人员系统地掌握。本书用简洁清新的风格和丰富的案例，向读者系统地阐述EViews软件应用的关键技能和方法，帮助他们更好地理解数据并做出正确的决策。
——美国摩根大通银行总部投行部高级经理/高级金融量化分析师 姚放
目录
第1篇 EViews数据分析基础
第1章 EViews概述 2
1.1 EViews基础 2
1.1.1 EViews的版本和安装 2
1.1.2 EViews的启动与退出 3
1.1.3 EViews的主窗口 4
1.2 工作文件 6
1.2.1 新工作文件的建立 6
1.2.2 读取外部数据 7
1.2.3 工作文件窗口 9
1.3 对象 10
1.3.1 对象的建立 11
1.3.2 对象窗口 11
1.3.3 生成新序列 13
1.4 上机练习 14
第2章 EViews基本数据分析（单序列） 16
2.1 数据的展示 16
2.1.1 电子表格 17
2.1.2 绘图 17
2.2 基本统计量分析和检验 18
2.2.1 描述性统计量和检验 18
2.2.2 单因素统计表 31
2.2.3 重复值分析 32
2.3 时间序列分析 34
2.3.1 相关图 34
2.3.2 长期方差 35
2.3.3 单位根检验 36
2.3.4 断点单位根检验 38
2.3.5 季节单位根检验 40
2.3.6 方差比率检验 42
2.3.7 BDS独立性检验 45
2.3.8 预测效果评估 45
2.3.9 小波分析 48
2.4 标签 48
2.5 上机练习 49
第3章 EViews基本数据分析（序列组） 51
3.1 数据展示和基本操作 51
3.1.1 建立组 51
3.1.2 序列组数据比较 53
3.1.3 建立带日期的数据表格 53
3.1.4 序列组绘图 55
3.2 基本统计量分析和检验 55
3.2.1 基本描述性统计量和检验 55
3.2.2 多因素统计表分析 56
3.2.3 重复值分析 59
3.2.4 协方差和相关性分析 59
3.2.5 齐性检验 61
3.2.6 主成分分析 61
3.3 时间序列分析 64
3.3.1 相关图 65
3.3.2 交叉相关关系 65
3.3.3 长期方差 66
3.3.4 单位根检验 66
3.3.5 协整检验 67
3.3.6 格兰杰因果检验 68
3.4 标签 69
3.5 上机练习 69
第4章 EViews数据图形化分析 70
4.1 基本绘图功能 70
4.1.1 快速绘图 70
4.1.2 图形的个性化设置 71
4.1.3 图形对象 73
4.2 分类图 75
4.3 动态图 78
4.4 上机练习 80
第2篇 EViews经典线性回归模型
第5章 经典的回归模型 84
5.1 经典线性回归模型 84
5.1.1 经典线性回归模型的假设 84
5.1.2 最小二乘估计 85
5.1.3 建立回归模型的步骤 85
5.2 经典线性回归模型的拟合 85
5.2.1 一元线性回归模型的估计 86
5.2.2 多元线性回归模型的拟合 97
5.2.3 非线性回归模型的拟合 98
5.3 含虚拟变量的回归模型 105
5.3.1 虚拟变量的含义 105
5.3.2 虚拟变量的拟合 105
5.4 上机练习 107
第6章 违背经典线性回归模型假设的修正 109
6.1 多重共线性 109
6.1.1 多重共线性的含义和影响 109
6.1.2 多重共线性的解决方法 110
6.1.3 逐步回归法 110
6.2 异方差 114
6.2.1 异方差的含义和影响 114
6.2.2 EViews异方差的修正 115
6.2.3 加权最小二乘法 115
6.3 自相关 121
6.3.1 自相关的原理 121
6.3.2 自相关的检验和修正 122
6.3.3 广义最小二乘法 123
6.4 扰动项相关 128
6.4.1 扰动项原理 128
6.4.2 二阶段最小二乘法 128
6.4.3 LIML与GMM方法 130
6.5 上机练习 131
第3篇 EViews时间序列模型
第7章 时间序列模型与预测 136
7.1 平稳性和纯随机性 136
7.1.1 平稳性 136
7.1.2 纯随机性 136
7.2 平稳性检验和纯随机性检验 137
7.2.1 单位根检验 138
7.2.2 纯随机性检验 139
7.3 AR与MA模型 140
前言/序言
EViews（全称为Econometrics Views）是流行的计量经济建模和数据分析软件。它一开始是由经济学家开发的，主要应用于计量经济学研究，后来广泛应用于计量经济学、统计学、经济、金融和工业制造等领域的建模和预测，尤其在时间序列分析等方面功能强大，应用广泛，是宏观经济分析和预测的主要工具之一。
目前EViews的客户主要是政府部门和高等院校从事相关研究的人员等。全球有超过1?600所大学的经济系和商业系使用该软件；在每年的U.S. News世界大学排名中，有78%的高校在教学和研究中使用EViews；在经济、金融和统计分析领域的大量教科书中引入了EViews软件的介绍；全球有超过600家中央银行和政府机构使用EViews进行数据分析；国际货币基金组织、联合国和世界银行等机构也将EViews作为宏观经济预测的工具；能源、汽车制造、电信、航空、投资银行、零售和医药等行业也广泛使用EViews。
EViews软件的界面友好，操作简单，同时支持菜单操作和命令代码操作，通过菜单便可以实现大部分功能，非常容易入门，适合计量分析和统计分析的初学者使用，可以满足计量分析的主要需求。对于中高级使用者而言，可以通过EViews的代码编程功能完成各种分析任务。EViews拥有非常全面的回归分析和时间序列分析工具，特别适合经济和金融数据的分析与预测，因此成为高等院校“计量经济学”和“时间序列分析”等理论课与实训课常用的配套软件。
为了帮助经济和金融等领域的相关数据分析与建模人员系统地学习与掌握EViews软件的用法并将其应用于实际工作中，笔者耗费大半年的时间编写本书，希望能帮助EViews学习人员快速掌握该软件的使用。
本书特色
* 内容丰富：分别对EViews软件在基本统计和数据分析、经典回归分析、时间序列分析及其他模型中的应用进行详细的介绍。
* 容易上手：讲解的过程中除了介绍必要的公式和模型背景外，没有罗列大量的数学推导过程，非常容易上手。
* 案例丰富：结合90多个典型实战案例讲解重要的知识点，每个案例都给出详细的实现步骤，带领读者动手实践，加深对相关知识的理解。
* 提供上机练习题：每章的最后都提供上机练习题，帮助读者巩固和提高该章所学的知识。
* 提供教学视频：书中的所有案例和上机练习题均提供配套教学视频，帮助读者高效、直观地学习。
* 提供教学PPT和大纲：本书提供配套教学PPT和大纲，方便授课老师教学时使用。
本书内容
第1篇 EViews数据分析基础
第1章EViews概述，主要介绍EViews软件的基本操作、工作文件和对象等，适合初学者学习。
第2章EViews基本数据分析（单序列），主要介绍单序列基本统计量的分析和检验，以及时间序列分析的基本概念和原理，前者是数据分析的基础，后者是时间序列分析的基础。
第3章EViews基本数据分析（序列组），主要介绍序列组基本统计量的分析和检验，以及多个时间序列分析的基本概念和原理，包括协整检验和格兰杰因果检验。
第4章EViews数据图形化分析，主要介绍基本绘图功能，以及常用的分类图绘制和动态图绘制。其中，动态图绘制是EViews 12新增加的功能。
第2篇 EViews经典线性回归模型
第5章经典回归模型，主要介绍经典线性回归模型及其拟合，以及含虚拟变量的回归模型的相关知识。本章是EViews学习的重点，提供非常简洁和直观的多种分析方法，也是计量经济学要掌握的重点。
第6章违背经典线性回归模型假设的修正，主要介绍经典线性回归模型在拟合过程中经常遇到的多重共线性、异方差、自相关和扰动项等相关问题的判断及修正。
第3篇 EViews时间序列模型
第7章时间序列模型与预测，主要介绍平稳性和纯随机性检验，以及如何在EViews中建立和分析AR与MA模型、ARMA模型、ARIMA模型。
第8章带季节效应的时间序列模型，首先介绍Census X-13季节调整模型和指数平滑预测模型的分析，然后介绍在EViews中建立ARIMA加法模型和乘法模型的方法。
第9章条件异方差模型，主要介绍异方差问题，以及如何在EViews中建立和分析ARCH模型与GARCH模型。
第10章向量自回归模型，主要介绍如何在EViews中建立和分析VAR模型。
第11章协整相关模型，首先介绍单整和协整的相关概念，然后介绍如何在EViews中进行协整检验，以及如何建立误差修正模型和自回归分布滞后模型。
第4篇 EViews的其他模型
第12章离散和受限因变量模型，主要介绍如何在EViews中建立并分析二元因变量模型、审查回归模型、截断回归模型和排序因变量模型。
第?13?章混合数据与面板数据分析，主要介绍如何对混合数据与面板数据进行分析。在EViews中，混合数据和面板数据的分析方法是不同的。
读者对象
* EViews软件
