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首页计算机/网络程序设计Eviews实战与数据分析(新时代·技术新未来)

Eviews实战与数据分析(新时代·技术新未来)

让Eviews的学习更简单、更实用、更高效;凝聚笔者20年Eviews使用和教学经验;涵盖截面数据、时间序列和面板数据等工具;介绍LASSO、Elastic Net回归等前沿方法;380多幅图片、10

作者:李宗璋 出版社:清华大学出版社 出版时间:2023年12月 

ISBN: 9787302636007
年中特卖用“SALE15”折扣卷全场书籍85折!可与三本88折,六本78折的优惠叠加计算!全球包邮!
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EUR €68.99

类别: 计算机/网络 新书热卖榜, 程序设计 SKU:65862abaf0f2240d2c5ba5ac 库存: 有现货
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描述

开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787302636007

产品特色

编辑推荐

让Eviews的学习更简单、更实用、更高效 
凝聚笔者20年Eviews使用和教学经验
涵盖截面数据、时间序列和面板数据等工具
介绍LASSO、Elastic Net回归等前沿方法
380多幅图片、10多个实战案例帮你快速掌握Eviews

 

 

内容简介

本书结合实战案例介绍了Eviews软件的使用方法。首先介绍了Eviews软件的整体架构和设计理念,然后围绕截面数据、时间序列、面板数据 3 种典型类型的数据,介绍了Eviews软件的功能。通过配合实战案例,本书重点介绍了Eviews的操作步骤、指令和输出结果的解读。 本书分为23章,主要内容有Eviews简介、Eviews的安装、初识Eviews、工作文件、对象、序列、组、样本、图形、图形工具、截面数据的基础性分析、回归分析、定性因变量模型、受限因变量模型、分位数回归模型、工具变量、岭回归和LASSO、主成分分析、因子分析、时间序列的基础性分析、ARIMA 模型、GARCH 模型、面板数据模型。 本书内容通俗易懂,案例丰富,实用性强,特别适合 Eviews的入门用户和进阶用户阅读,也适合对经济计量学、金融计量学、统计学感兴趣的读者阅读。另外,本书也适合政府部门、研究机构从事经济管理工作的人士使用。

作者简介

李宗璋,暨南大学统计学硕士,华南理工大学管理学博士,现任教于华南农业大学经济管理学院。精通Eviews、R、SPSS等数据分析软件,具有深厚的学术功底和丰富的实践经验,尤其擅长开展数据分析类课程的教学和培训。主讲的课程包括计量经济学、统计学、多元统计、SPSS与统计实验、R语言与统计应用。在长期的教学中形成了循序渐进、深入浅出的教学风格,深受学生好评,获评华南农业大学“十佳教师”,主持建设广东省一流本科课程“经济计量学”。 在哔哩哔哩个人主页Lizongzhang已发布400余个关于Eviews、SPSS、Excel、R、经济计量学、统计学等的教学视频,这些视频以其简洁、明快和细致深入的风格,赢得了众多网友的好评。

目  录

目录
第1篇  Eviews概览  /   1
第1章  Eviews简介  /  2
1.1  Eviews的发展历程  /  2
1.2  Eviews的优势  /  2
1.3  Eviews的学习资源  /  3
1.4  本书框架  /  3
第2章  Eviews的安装  /  5
2.1  Eviews的安装环境  /  5
2.2  Eviews的版本  /  5
2.3  免费获取Eviews 12学生版  /  6
第3章  初识Eviews  /  7
3.1  Eviews界面  /  7
3.2  Eviews窗口  /  9
3.3  Eviews插件  /  12
第2篇  Eviews入门  /   15
第4章  工作文件  /  16
4.1  创建工作文件  /  16
4.2  工作文件窗口  /  21
第5章  对象  /  25
5.1  什么是对象?  /  25
5.2  对象的类型  /  25
5.3  对象的基本操作  /  26
5.4  对象窗口  /  28
第6章  序列  /  33
6.1  什么是序列?  /  33
6.2  创建序列  /  33
6.3  序列窗口的工具栏  /  35
6.4  数值代码与Valmap  /  45
第7章  组  /  48
7.1  创建组  /  48
7.2  组窗口的工具栏  /  49
第8章  样本  /  56
8.1  创建样本对象  /  56
8.2  调用样本对象  /  58
第9章  图形  /  60
9.1  创建图形对象  /  60
9.2  图形修饰  /  61
9.3  图形选项  /  64
9.4  批量修改多图  /  67
9.5  图形模板  /  68
9.6  图形输出  /  70
第3篇  截面数据  /   71
第10章  截面数据的图形工具  /  72
10.1  实战案例:基金经理特征分析  /  72
10.2  单个序列的图形工具  /  73
10.3  两个序列的图形工具  /  83
10.4  多个序列的图形工具  /  91
10.5  图形工具命令  /  95
第11章  截面数据的基础性统计分析  /  100
11.1  实战案例:基金经理业绩分析  /  100
11.2  单个序列的统计分析  /  100
11.3  多个序列的统计分析  /  109
11.4  基础性统计分析命令  /  114
第12章  回归分析基础工具  /  120
12.1  实战案例:基金收益率分析  /  120
12.2  方程的创建  /  120
12.3  方程窗口的工具栏  /  127
12.4  虚拟变量  /  131
12.5  方程形式变换  /  135
12.6  方程的诊断  /  138
12.7  线性方程的命令  /  152
第13章  定性因变量模型  /  158
13.1  LPM  /  158
13.2  logit模型  /  161
13.3  probit模型  /  175
13.4  有序logit模型  /  177
13.5  LPM、logit、probit和有序logit方程的命令  /  185
第14章  受限因变量模型  /  189
14.1  Tobit模型  /  189
14.2  Heckman模型  /  196
14.3  计数模型  /  198
14.4  Tobit、Heckman和计数模型的命令  /  205
第15章  分位数回归模型  /  209
15.1  分位数回归模型简介  /  209
15.2  实战案例:个人医疗支出分析  /  210
15.3  分位数回归方程的估计  /  211
15.4  分位数回归方程的诊断  /  215
15.5  分位数回归方程的命令  /  221
第16章  工具变量  /  224
16.1  工具变量和TSLS方法  /  224
16.2  实战案例:工资影响因素分析  /  226
16.3  TSLS方程的估计  /  227
16.4  工具变量的检验  /  230
16.5  工具变量的命令  /  236
第17章  岭回归、LASSO回归和Elastic Net回归  /  239
17.1  正则化  /  239
17.2  实战案例:汽车性能和油耗分析  /  241
17.3  岭回归  /  242
17.4  LASSO回归  /  248
17.5  Elastic Net回归  /  249
17.6  Elastic Net方程、岭回归和LASSO的命令  /  250
第18章  主成分分析  /  252
18.1  主成分分析简介  /  252
18.2  实战案例:汽车性能主成分分析  /  253
18.3  主成分分析的实现  /  254
18.4  主成分分析的命令  /  261
第19章  因子分析  /  263
19.1  因子分析简介  /  263
19.2  实战案例:十项全能运动员成绩分析  /  265
19.3  因子分析的实现  /  266
19.4  因子分析的命令  /  277
第4篇  时间序列  /   281
第20章  时间序列的基础性分析  /  282
20.1  实战案例:宏观经济指标分析  /  282
20.2  日期函数和虚拟变量  /  283
20.3  时间序列回归模型  /  284
第21章  ARIMA模型  /  292
21.1  ARIMA模型简介  /  292
21.2  ARIMA方程的识别和估计  /  295
21.3  ARIMA方程的诊断  /  301
21.4  ARIMA方程的预测  /  303
21.5  ARIMA方程的命令  /  305
第22章  GARCH模型  /  309
22.1  GARCH模型及其扩展  /  309
22.2  实战案例:上证指数收益率分析  /  311
22.3  GARCH方程的估计  /  311
22.4  GARCH方程的预测  /  313
22.5  GARCH方程的诊断  /  315
22.6  GARCH方程的命令  /  317
第5篇  面板数据  /   319
第23章  面板数据模型  /  320
23.1  面板数据模型简介  /  320
23.2  实战案例:个人特征对工资的影响效应分析  /  323
23.3  创建面板数据工作文件  /  324
23.4  面板数据方程的估计  /  327
23.5  面板数据方程的诊断  /  336
23.6  面板数据方程的命令  /  340

参考文献  /  343
后记  /  344

前  言

前言
学习Eviews的意义
Eviews是一款数据分析软件,集成了统计分析、经济计量分析、金融计量分析的主流方法,在金融机构、政府部门、学术机构中有着广泛的应用。Eviews的操作灵活简便、交互界面友好,用户只需单击菜单或者少量代码即可完成图形输出、统计计算、模型的估计和检验。
近年来,随着数字经济的发展,熟练运用Eviews已经成为进行数据分析、经济管理决策及经济学、金融学学术研究的重要技能。
笔者使用体会
Eviews经过多年的发展,在众多数据分析类软件中形成了自身独特的优势。Eviews的优势主要体现在以下3个方面。
第一,Eviws操作灵活,用户既可单击菜单操作又可执行命令。Eviews命令语法简洁明了,易学易用,不容易遗忘。Eviews容易入门,学习难度明显低于同类软件(如Stata、SAS、R等)。
第二,Eviews软件中的分析工具涵盖了统计学、经济计量学、金融计量学的主流方法,功能强大,更新速度快,不断融合前沿方法。
第三,Eviews运行稳定,结果可靠。Eviews已在业界赢得广泛认同和良好声誉,分析结果稳健可靠。同类软件Stata和R中的分析工具大多依赖于开源扩展包,扩展包在运行中容易报错。基于同样分析目的,不同开发者开发的扩展包可能会输出不一致的估计结果,让用户面临选择的困境。
此外,Eviews软件可获得性强。Eviews官网提供了免费的学生版,初级用户无须付费即可使用最新版本的Eviews。
本书特色
从零开始:本书从Eviews的下载、安装开始讲解,详细介绍Eviews的菜单操作步骤、常用命令,入门门槛低。
经验总结:本书全面归纳和整理了笔者多年的Eviews使用和教学经验,归纳了相关的实战技巧及技术要点。
内容全面:本书涵盖了Eviews中有关截面数据、时间序列和面板数据的主流分析工具,不仅可以作为Eviews学习用书,也可以作为Eviews工具书。
实战案例:本书结合大量基于现实问题真实数据的实战案例进行讲解,为读者提供真实的应用场景。
内容新颖:本书基于最新版本Eviws 12(截至本书撰写时)进行讲解。此外,Eviews软件整体风格稳定,本书介绍的主要界面和操作对Eviews 10及其以上版本都适用。
本书内容
本书内容分为5篇,第1篇是Eviews概览,第2篇是Eviews入门,第3篇至第5篇介绍了截面数据、时间序列和面板数据的Eviews分析工具。
第1篇首先介绍了Eviews的发展历程、优势、学习资源和本书框架,然后介绍了Eviews的安装,最后介绍了Eviews的界面、窗口和插件。
第2篇介绍了Eviews的核心设计理念、工作文件和对象的创建,以及序列、组、样本和图形4种对象的常用操作。
第3篇围绕截面数据,介绍了图形工具、基础性统计分析、回归分析、定性因变量模型、受限因变量模型、分位数回归模型、工具变量、岭回归和LASSO、主成分分析和因子分析在Eviews中的实现。
第4篇围绕时间序列,介绍了基础性分析、ARIMA模型和GARCH模型在Eviews中的实现。
第5篇围绕面板数据,介绍了如何利用Eviews实现面板数据方程的估计、检验和诊断。
本书读者对象
Eviews零基础入门人员;
Eviews进阶人员;
从事商业分析、数据分析工作的人员;
政府部门从事经济管理工作的人员;
开展经济学、金融学定量研究的人员;
各类院校学习统计学、经济计量学、金融计量学的学生;
Eviews培训学员。

作  者

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