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计量实证系列—Eviews计量经济学应用培训

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掌握EViews基本操作;
能够运用EViews完成复杂的数据处理工作;
熟练运用EViews估计多种计量模型;
能运用EViews独立完成一篇论文的数据处理和实证分析工作。

上课信息

上课时间: 2019年7月26日-28日(三天)
上午9:00-12:00,下午13:30-16:30,答疑:16:30-17:00

上课地点: 北京市海淀区西二旗辉煌国际大厦东6号楼350室

计量实证系列—Eviews计量经济学应用培训

第一部分

一、 EViews入门介绍

1.1 Eviews工作界面介绍;

1.2 变量的生成及编辑;

1.3 样本区间的调整;

1.4 变量的排序及变量的运算;

1.5 工作文件的保存与调用;

1.6 EViews软件的退出;

二、 Eviews图形对象介绍

2.1 关于单个变量的作图

2.2 关于多个变量的作图

三、描述性统计分析

3.1 借助组对象方便的导入数据;

3.2 单变量的分类描述性统计和假设检验;

3.3 QQ图和分布图及经验分布参数估计;

3.4 把数据从excel中导入到EViews中;

3.5 变量的相关系数矩阵,协方差矩阵。

四、 一元线性回归模型

4.1 两个变量的散点图;

4.2 一元线性回归方程的估计;对方程估计结果的解释与评价。

4.3 如何根据我们估计的回归方程计算需求的价格弹性;

4.4 Eviews的计算器功能;

4.5 方程的预测,包括样本内预测和样本外预测。

五、多元线性回归模型

5.1 做以因变量为横轴,多个自变量为纵轴的散点图;

5.2 建立组对象查看自变量的相关系数矩阵;

5.3 多元线性回归模型的估计;

5.4 模型Wald系数约束性检验,冗余变量检验,遗漏变量检验,残差的异方差性检验和正态性检验。

六、 非线性回归模型

6.1 双对数模型;

6.2 半对数模型;

6.3 倒数模型;

七、虚拟变量模型

7.1 虚拟变量的定义及意义;虚拟变量的生成;

7.2 如何通过加项的形式将虚拟变量引入到模型中去,及其意义解释;

7.3 如何通过乘项的方式将虚拟变量引入到模型中去,及其意义解释。

第二部分

一、单个经济时间序列的趋势模型、季节调整、分解与平滑

1.1 趋势模型。也就是以时间变量t为自变量的模型;

1.2 季节调整方法。

二、 离散因变量与受限因变量模型

2.1 二元选择模型;

2.2 排序选择模型;

2.3 计数模型;

2.4 删截回归模型(censored regression model);

2.5 截尾回归模型(Truncated Regression Model);

三、分布滞后模型

3.1 回归方程残差的序列相关性检验;

3.2 回归方程残差的自回归模型(AR Error Model);

3.3 自回归模型(把因变量的滞后期作为解释变量);

3.4 有限分布滞后模型(将自变量的当前期和滞后期作为解释变量);

3.5 自回归分布滞后模型(将自变量的当前期、滞后期作为解释变量和因变量的滞后期作为解释变量)。

四、时间序列ARIMA模型

4.1 如何通过观察时间序列的自相关图和偏自相关图来判断时间序列的平稳性;

4.2检验序列是否可以通过差分的方式来实现平稳性;

4.3通过观察自相关图和偏自相关图对平稳后的序列确定AR和MA和SAR的阶数;

4.4对估计的模型进行检验,包括显著性检验和残差序列的相关性检验;

4.5用我们建立的ARIMA或SARIMA模型进行预测;

五 单位根检验和基于残差的协整检验

5.1 时间序列数据的平稳性说明;

5.2 时间序列平稳性的DF和ADF单位根检验;

5.3 时间序列平稳性的DFGLS单位根检验;

5.4 时间序列平稳性的PP单位根检验;

5.5 时间序列平稳性的KPSS单位检验;

5.6 时间序列平稳性的ERS单位根检验;

5.7 时间序列平稳性的NP单位根检验;

5.8 协整检验;

5.9 建立误差修正模型;

六、 自回归条件异方差模型

6.1 通过日收盘价生成对数收益率变量;

6.2 对数收益率序列的平稳性检验;

6.3 均值方程的确定以及残差的序列相关检验;

6.4 对残差平方的序列相关检验;

6.5 对残差平方做线形图;

6.6 对均值方程的残差做ARCH-LM检验;

6.7 建立各种形式的ARCH模型并对新的残差序列进行ARCH—LM检验;

6.8 根据我们建立的ARCH模型对收益率序列的方差进行预测。

七、Eviews编程应用

7.1 如何把以前一年为基期计算的居民消费价格指数换算成以某一年为基期计算的居民消费价格指数;

7.2 如何把名义变量(分类变量)转换成虚拟变量。

第三部分

一、 联立方程计量经济学模型

1.1 联立方程模型的介绍;

1.2 联立方程模型的概念以及分类;

1.3 联立方程模型的识别;

1.4联立方程模型的估计;

二、向量自回归模型

2.1 VAR模型的有关概念(非结构化的向量自回归模型);

2.2 有关SVAR模型的有关概念;VAR模型的识别条件;

2.3 SVAR模型的短期约束;

2.4 格兰杰因果关系检验;VAR模型滞后阶数p的的确定;

2.5 脉冲响应函数;

2.6 方差分解;

2.7 Johansen协整检验;

2.8 向量误差修正模型;

三、面板数据模型

3.1 面板数据和面板数据模型的简单介绍;

3.2 如何将面板数据导入到Eviews中;

3.3 面板数据模型的分类;

3.4 固定影响(效应)变截距模型;

3.5 随机影响(效应)变截距模型;

3.6 Hausman检验;

3.7 面板数据的单位根检验;

3.8 面板数据的协整检验。

四、 分位数回归

4.1 分位数回归简单介绍;

4.2 分位数回归的优势;

4.3 分位数回归的操作步骤;

4.4 分位数回归的结果分析。

五、极大似然估计

5.1 极大似然估计的原理介绍;

5.2 多元线性回归的对数似然函数及其推导;

5.3 用EViews软件实现多元线性回归的极大似然估计;

5.4用EViews软件实现GARCH(1,1)模型极大似然估计


报名时间 2017-01-01 00:00 至 2019-12-31 00:00
培训时间 2019年7月26日-28日(三天)
培训地点 北京市海淀区西二旗辉煌国际大厦东6号楼350室
培训费用 3200/2400(凭学生证优惠)
授课安排 上午9:00-12:00,下午13:30-16:30,答疑:16:30-17:00


【讲师介绍】

      刘莎莎,人大经济论坛数据处理和分析研究中心讲师,具有强大的统计计量和数据处理能力,数据处理和分析的实践经验丰富、理论功底深厚。


人大经济论坛数据处理和分析研究中心是人大经济论坛下属的研究机构,具有强大的统计计量和数据处理方面的实力,我们服务过的客户包括中国人民银行、世界银行、亚洲开发银行、各大高校研究机构、科研院所、公司和个人等,数据处理和分析的实践经验丰富、理论功底深厚。

本研究中心应用的解决数据处理和分析问题的工具包括. SAS、SPSS、MATLAB、STATA、EVIEWS、EXCEL、SPLUS&R、LINGO、MAPLE、MATHEMATICA、MATHCAD等。在对外承接数据处理业务的同时,我们也把实际数据处理的经验转化为课程,供广大有兴趣的会员朋友们学习使用。


授课特色】

主讲老师处理案例众多,经验丰富,对学员日常遇到的问题十分了解。本课程从导入数据开始到估计比较复杂的模型,本课程会让你发现这款软件的众多好处,所有的操作均以案例方式进行讲解,使课程生动活泼。课程内容丰富,几乎涵盖了所有计量模型,即使没有讲到的模型在你选择了这门软件后扩展到其他软件也非常简单。 希望大家不要把学习当做负担,而是体会学习中的乐趣。


培训目标】

1.掌握EViews基本操作;

2.能够运用EViews完成复杂的数据处理工作;

3.熟练运用EViews估计多种计量模型;

4.能运用EViews独立完成一篇论文的数据处理和实证分析工作。



【课程内容安排】

时间

内容

第一天

一、EViews入门介绍
 
二、Eviews图形对象介绍
 
三、描述性统计分析
 
四、一元线性回归模型
 
五、多元线性回归模型
 
六、非线性回归模型
 
七、虚拟变量模型
 
八、eviews矩阵计算

第二天

一、单个经济时间序列的趋势模型、季节调整、分解与平滑
 
二、离散因变量与受限因变量模型
 
三、分布滞后模型
 
四、时间序列ARIMA模型
 
五、单位根检验和基于残差的协整检验
 
六、自回归条件异方差模型
 
七、Eviews编程应用

第三天

一、联立方程计量经济学模型
 
二、向量自回归模型
 
三、面板数据模型
 
四、分位数回归
 
五、极大似然估计
 
六、方差膨胀因子


【报名流程】
1. 点击“我要报名”
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2. 给予反馈,确认报名信息。
3. 网上交费
4. 开课前一周发送培训教室路线图,培训现场领取发票。


【报名优惠】
(1)现场班老学员9优惠
(2)同一单位3人以上报名,
9优惠
(3)同一单位6人以上报名,
8优惠

(三项优惠不能叠加)


【咨询方式】
王老师
电话:  010-53605625
手机:  15600706208
Q  Q: 1281241407
邮箱:
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