初級計量經濟學-EViews的應用(第二版)（簡體書）

計量經濟學是一門應用性很強的學科，隨著計量教材的豐富，許多以前沒有接觸過計量經濟學或者剛剛入門的學習者，就越來越需要有入門教材，尤其是能結合計量軟件講解一些具體回歸操作過程的書籍。本書和它的配套Eviews使用教材Using EViews for Undergraduate Econometrics，及時地滿足了廣大學習者這樣的要求。本書的三位作者在計量研究領域都非常著名。他們在計量教材的寫作上更是經驗豐富。
本書譯注者在譯注的過程中，對原作中提到的重要知識點做了一定的引申和簡短講解，對計量中可能出現的中英文理解上的偏差做了明確的闡釋。同時，對學有余力的同學，部分譯注中給出了進一步學習的渠道和途徑，希望這樣的雙語教材給予讀者有益的啟發，在原著和讀者之間搭建一座橋樑。

張成思，英國曼徹斯特大學經濟學博士，英國皇家經濟學會成員，2002-2006年留學期間在英國曼徹斯特大學經濟學院講授計量經濟學（Econometrics）、高級統計學（Advanced Statistics）和高級數理經濟學課程（Advanced Mathematics）等。現任教于中國人民大學財政金融學院。研究領域包括金融計量學、應用時間序列分析和貨幣經濟學。近年來的部分研究成果曾人選英國皇家經濟學會（Economic Journal主辦單位）2006會議和世界計量經濟學遠東會議（2006）等頂尖學術會議論文。

第1章　EViews簡介
　1.1　創建工作文檔
　1.2　導人文本（ASCII）數據文件
　1.3　導人Excel文件中的數據
　1.4　手動錄入數據EViews幫助菜單
　1.5　檢查數據
　1.6　繪制數據的圖示
　1.7　描述統計量
　1.8　直方圖
　1.9　創建和刪除變量
　1.10　基本數學運算
　1.11　使用EViews中的函數
　1.12　創建系數向量
第2章　計算正態概率
　2.1　累積正態概率
　2.2　計算正態分布百分位數
第3章　簡單線性回歸模型：設定與估計
　3.1　繪制“食品支出”數據圖示？
　3.2　估計簡單回歸
　3.3　繪制簡單回歸
　3.4　繪制最小二乘殘差
　3.5　在EViews中使用簡單回歸來預測
第4章　最小二乘估計的性質
　4.1　“食品支出”例子的估計方差與協方差
　4.2　保存結果
　4.3　研究回歸統計量
　4.4　最小二乘殘差圖
第5章　簡單回歸模型的推論
　5.1　使用“食品支出”的例子作區間估計
　5.2　雙側檢驗
　5.3　“食品支出”例子的顯著性檢驗
　5.4　“食品支出”例子的單側檢驗
　5.5　“食品支出”例子的預測
第6章　簡單線性回歸模型：報告結果與選擇函數形式
　6.1　判定系數
　6.2　按比例改變數據的影響
　6.3　選擇函數形式：實證中的一些問題
　6.4　殘差服從正態分布嗎？
第7章　多元回歸模型
　7.1　多元回歸模型的最小二乘估計
　7.2　簡單的預測
　7.3　誤差項方差的估計
　7.4　最小二乘估計的方差與協方差
　7.5　區間估計
　7.6　單個系數的假設檢驗
　7.7　擬合優度
第8章　多元回歸模型的進一步推論
　8.1　F檢驗
　8.2　檢驗模型的顯著性
　8.3　延伸模型
　8.4　“廣告”的顯著性
　8.5　“廣告”的最佳程度
　8.6　“廣告與價格”的最佳程度
　8.7　非樣本信息的使用
第9章　虛設變量
　9.1　鄰近大學對房價的影響
　9.2　鄒氏檢驗的一個實證例子
第10章　非線性模型
　10.1　兩個連續變量的互動
　10.2　簡單的參數非線性模型
　10.3　IOCiStic增長曲線
　lO.4　泊松回歸
第11章　異方差
第12章　自相關
第13章　隨機回歸變量和矩估計法
第14章　聯立方程模式
第15章　分布式滯后模型
第16章　以時間序列數據進行回歸
第17章　時間序列與橫斷數據的混合使用
第18章　定性的及有限的因變量模型
第19章　從網絡獲得數據