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     班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào))
         每期人數(shù)限3到5人。
     上課時(shí)間和地點(diǎn)
  上課地點(diǎn):【上海】:同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【沈陽(yáng)分部】:沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
最近開(kāi)課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
     實(shí)驗(yàn)設(shè)備
       ☆資深工程師授課
        
        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練

        ☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
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     質(zhì)量保障
 

        1、培訓(xùn)過(guò)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(tīng);
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(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(huì)。

 
課程大綱
   
 

課程介紹:

EViews軟件功能強(qiáng)大,能夠處理以時(shí)間序列為主的多種類(lèi)型的數(shù)據(jù),進(jìn)行包括描述統(tǒng)計(jì)、回歸分析、傳統(tǒng)時(shí)間序列等基本的數(shù)據(jù)分析以及建立條件異方差、向量自回歸,包括非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化模型等復(fù)雜的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型,以及Panel?Data模型等。

該課程主要針對(duì)需要利用計(jì)量模型分析研究實(shí)際問(wèn)題的讀者,凡是需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的實(shí)際工作者、學(xué)生、教師,包括經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、管理學(xué)等相關(guān)專業(yè)的高年級(jí)本科生、研究生。聽(tīng)課者最好有一定的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ),如果沒(méi)有,但希望學(xué)會(huì)實(shí)際的操作方法,也可以在聽(tīng)課的同時(shí)就相關(guān)知識(shí)查詢有關(guān)書(shū)籍或文獻(xiàn)作為補(bǔ)充,以便更好的了解和掌握所涉及的方法,保證使用時(shí)不被誤用。

本課程為運(yùn)用各種統(tǒng)計(jì)方法和經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法處理數(shù)據(jù)的讀者,提供了一個(gè)簡(jiǎn)便易學(xué)、易操作的工具。只要你愿意并用心學(xué)習(xí),反復(fù)琢磨和思考,相信都能在一定程度上掌握和運(yùn)用。

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課程大綱:

 

章節(jié)名稱

 

第一章EViews軟件使用初步

 

第二章線性回歸分析(一)

 

第二章線性回歸分析(二)

 

第三章多元線性回歸與非線性回歸(一)

 

第三章多元線性回歸與非線性回歸(二)

 

第三章多元線性回歸與非線性回歸(三)

 

第四章傳統(tǒng)時(shí)序分析(一)

 

第四章傳統(tǒng)時(shí)序分析(二)

 

第四章傳統(tǒng)時(shí)序分析(三)

 

第四章傳統(tǒng)時(shí)序分析(四)

 

第五章ARMA模型(一)

 

第五章ARMA模型(二)

 

第五章ARMA模型(三)

 

第五章ARMA模型(四)

 

第六章向量自回歸模型(一)

 

第六章向量自回歸模型(二)

 

第六章向量自回歸模型(三)

 

第六章向量自回歸模型(四)

 

第七章自回歸條件異方差模型(一)

 

第七章自回歸條件異方差模型(二)

 

第八章Panel Data模型(一)

 

第八章Panel Data模型(二)

 

 
 
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