DB20640201

Eviews高手-財經計量應用手冊

  • 作者 : 何宗武
  • ISBN : 9789862269732
  • 版本 : ?版
  • 出版日期 : 2014-09-29
  • 規格 : 平裝 / 320頁 / 19.0 x 26.0 x 1.3 cm / 單色印刷
  • 定價 : NT500元
  • 優惠折扣 : 9折 NT450
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  • 配送地區:台澎金馬
  • 付款方式:、超商取貨付款
內容
目錄

第一章 進入Eviews的環境
1-1 工作表單(Work Sheet Menu)
1-2 繪圖
1-3 單筆資料分析
1-4 多筆資料分析
1-5 增益集(Add-ins)

第一部份    單維資料N 橫斷面樣本yi i=1,2,……N
第二章 線性迴歸分析
2-1 迴歸原理與最小平方法
2-2 Eviews估計
2-3 檢定與診斷分析
2-4 逐步迴歸法(Stepwise LS Regression)

第三章 非線性模型NLS與MLE
3-1 非線性最小平方法(Nonlinear Least Square)
3-2 最大概似估計法(Maximum Likelihood Estimator)

第二部份    單維資料T 時間序列yt t=1,2,……T
第四章 時間序列初步Time Series Primer and ARMA
4-1 將時間序列資料載入Eviews
4-2 Eviews時間序列資料的基礎功能
4-3 時間序列性質分析
4-4 ARMA
4-5 列相關與檢定
4-6 ARMA結構具季節性
4-7 時間序列預測

第五章 波動分析
5-1 單變量對稱GARCH
5-2 單變量非對稱GARCH

第六章 內生性、工具變數法與GMM
6-1 內生性檢定與工具變數法
6-2 GMM (Generalized Method of Moments)

第三部份    雙維資料— N, T皆有yit
第七章 財經多變量
7-1 向量自迴歸VAR (Vector AutoRegression)
7-2 近似表面不相關SUR (Seemingly unrelated regression)
7-3 多變量GARCH (Multivariate GARCH)
7-4 State-Space Form

第八章 追蹤資料模型Analysis of Panel Data
8-1 原理
8-2 資料載入
8-3 單維模型(One-way error component regression)
8-4 檢定
8-5 雙維模型(Two-way error component regression)
8-6 異質變異問題與頑強共變異數(Robust Coefficient Covariance)
8-7 具內生性問題時的估計(Panel Data with Endogeneity)
8-8 動態追蹤資料模型(Dynamic Panel Data)

第九章 模型穩定性診斷與結構變動
9-1 檢定形式一:Empirical Fluctuation Process(efp)方法
9-2 檢定形式二:F Tests

書本內容

  本書是針對財經計量方法已有基礎的讀者撰寫的軟體工具書,因此,本書的重點在於讓撰寫財經實證論文的讀者,在資料載入完備後,提供一個資料分析的手冊。本書提供了一個系統化的程序,使得研究者可以透過「概念說明」及「實例操作」來深入財經計量方法的主要作業程序。

  全書依照財經資料特徵,分為三部分:橫斷面資料(yi)、時間序列資料(yt)、多變量資料(yit);每部分皆輔以二至三個章節論述,且以一個完整的資料檔貫穿全文,章節的編排與論文撰寫的順序一致,方便讀者在閱讀本書後,在財經實證論文的寫作上能更加輕易下筆。

  由於本書是實證研究的工具書,非計量經濟學論著,因此,對於各個章節主題,均依循著估計與檢定的架構撰寫。本書的內容有三個特點:

  1.其一是對Eviews人性化的資料庫功能做了基礎概略說明;其中針對一般使用者不常接觸使用卻又非常便利的ValMap功能,在此特別加以介紹。

  2.其二則是Eviews的多功能繪圖,與圖形的多元編輯功能。Eviews繪圖功能在7.0以後就有大幅的進步。本書對矩陣散佈圖與多維度呈現資料的功能,均加以介紹。

  3.第三是主題選取範圍涵蓋中高級領域。例如:State-Space Form、非對稱GARCH家族、多變量GARCH和內生性問題等等。並新增8.0的結構變動。

  最後,Panel Data的介紹包括了動態部分。但是,因為動態需要GMM估計,對此,本書以一個工具書的立場,沒有太詳細說明各估計方法下的動態工具變數宣告的差異。

  本書囊括了財經實證分析中常見且實用的計量方法,有利於讀者投稿與看懂財經實證國內外相關文獻。

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