課程介紹: EViews軟件功能強大，能夠處理以時間序列為主的多種類型的數(shù)據(jù)，進行包括描述統(tǒng)計、回歸分析、傳統(tǒng)時間序列等基本的數(shù)據(jù)分析以及建立條件異方差、向量自回歸，包括非結構化和結構化模型等復雜的計量經(jīng)濟模型，以及Panel?Data模型等。 該課程主要針對需要利用計量模型分析研究實際問題的讀者，凡是需要進行數(shù)據(jù)分析的實際工作者、學生、教師，包括經(jīng)濟學、金融學、統(tǒng)計學、管理學等相關專業(yè)的高年級本科生、研究生。聽課者最好有一定的數(shù)學和統(tǒng)計學基礎，如果沒有，但希望學會實際的操作方法，也可以在聽課的同時就相關知識查詢有關書籍或文獻作為補充，以便更好的了解和掌握所涉及的方法，保證使用時不被誤用。 本課程為運用各種統(tǒng)計方法和經(jīng)濟計量方法處理數(shù)據(jù)的讀者，提供了一個簡便易學、易操作的工具。只要你愿意并用心學習，反復琢磨和思考，相信都能在一定程度上掌握和運用。 ? 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)時序分析（一）   第四章傳統(tǒng)時序分析（二）   第四章傳統(tǒng)時序分析（三）   第四章傳統(tǒng)時序分析（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）