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EViews培訓(xùn)班

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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。

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.通過建立方程對象的方式來估計(jì)一個(gè)方程
3.對方程估計(jì)結(jié)果的解釋與評價(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

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.建立組對象查看自變量的相關(guān)系數(shù)矩陣。
3.以建立方程對象的方式來建立多元線性回歸模型。
4.對模型結(jié)果的解釋和評價(jià)。
5.我們選取刪除引起共線性的變量的辦法來克服多重共線性。
6.對我們消除共線性后的模型進(jìn)行檢驗(yàn)，后對模型進(jìn)行解釋和評價(jià)

三、?非線性回歸模型
1.雙對數(shù)模型。
2.半對數(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.如何通過加項(xiàng)的形式將虛擬變量引入到模型中去。
3.如何通過乘項(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)間序列的趨勢模型、季節(jié)調(diào)整、分解與平滑
1.趨勢模型。
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.如何通過觀察時(shí)間序列的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖來判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性。
2.檢驗(yàn)序列是否可以通過差分的方式來實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)性。
3.通過觀察自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖對平穩(wěn)后的序列確定AR和M