EViews培训班

班.级.规.模.及.环.境--热.线:4008699035 手.机:15921673576( 微.信.同.号)

实战授课，培训后免费技术支持。

培.训.特.点

实战授课，面向企业实际需求，项目实战。

培训讲师

华为，中科院，上海贝尔，中兴，Xilinx,Intel英特尔,T，NI，Cadence公司,Synopsys，IBM，Altera，synopsys，微软，飞思卡尔，等大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家，资深工程师。

，相关技术专业，有丰富的理论素养，十多年实际项目经历，开发过多个大型项目，热情，乐于技术分享。

更多师资力量信息请参见曙海师.资.团.队，请点击这儿查看。

开课时间和上课地点

上课地点：【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【广州分部】：广粮大厦【西安分部】：协同大厦【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路）【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼【成都分部】：领馆区1号（中和大道）
最近开课时间(周末班/连续班/晚班）：EViews培训班开班时间：即将开课，详情请咨询客服！

实.验.设.备和授课方式

　    ☆资深工程师授课


        ☆注重质量
        ☆边讲边练
        ☆合格学员免费推荐工作

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质.量.保.障

        1、免费重修；
        2、课程结束后,授课老师留联系方式,保障培训效果,免费技术支持。
        3、推荐机会。

课程大纲 EViews培训班班

第一阶段

培训目标

本课程是从应用计量经济学研究的角度出发，让学员通过培训后可以：
a) 掌握使用EViews进行基本统计分析的操作方法；
b) 掌握使用EViews进行线性回归分析的方法；
c) 掌握使用EViews进行虚拟变量回归分析的方法；
d) 掌握使用EViews进行离散因变量与受限因变量模型分析的方法

第一讲 EViews入门

1.EViews工作界面介绍
2.EViews工作文件及常用对象介绍
3.变量的建立，变量中数据的录入
4.删除变量或观察值
5.样本区间的调整
6.变量的排序
7.通过数学运算生成新的变量
8.工作文件的保存与EViews软件的退出
9.如何调用已保存过的工作文件

第二讲 EViews图形对象介绍

1.关于单个变量的作图?
2.关于多个变量的作图

第三讲描述性统计分析

1.序列窗口下的描述性统计分析?
2.序列组窗口下的描述性统计分析

第四讲一元线性回归模型

1.做两个变量的散点图，从而看两个变量是否具有线性关系。
2.通过建立方程对象的方式来估计一个方程
3.对方程估计结果的解释与评价
4.在回归估计结果中显示方程的三种形式
5.如何根据我们估计的回归方程计算需求的价格弹性
6.如何查看因变量的实际值、拟合值和回归方程的残差
7.如何用我们建立的方程进行预测

第二阶段

第五讲多元线性回归模型	1.做以因变量为横轴，多个自变量为纵轴的散点图， 2.建立组对象查看自变量的相关系数矩阵。 3.以建立方程对象的方式来建立多元线性回归模型。 4.对模型结果的解释和评价。 5.我们选取删除引起共线性的变量的办法来克服多重共线性。 6.对我们消除共线性后的模型进行检验，最后对模型进行解释和评价 7.异方差的检验与解决 8.自相关的检验与解决	第六讲虚拟变量模型	1.虚拟变量的定义及意义。? 2.如何通过加项的形式将虚拟变量引入到模型中去。? 3.如何通过乘项的方式将虚拟变量引入到模型中去。? 4.模型中加入季节虚拟变量。
第七讲联立方程计量经济学模型	1.联立方程模型的介绍 2.联立方程模型的概念以及分类 3.联立方程模型的识别 4.联立方程模型的估计	第八讲：A. 回归分析：包括:一元线性回归多元线性回归非线性回归 B. 传统时间序列分析：包括:趋势模型季节模型平滑模型 C. 现代时间序列分析：包括: ARMA模型 ARIMA模型 ARCH类模型 D. 协整与ECM模型 E. 经济计量分析 F. Panel Data 模型

第三阶段

一、?一元线性回归模型
1.做两个变量的散点图，从而看两个变量是否具有线性关系。
2.通过建立方程对象的方式来估计一个方程
3.对方程估计结果的解释与评价
4.在回归估计结果中显示方程的三种形式
5.如何根据我们估计的回归方程计算需求的价格弹性
6.如何查看因变量的实际值、拟合值和回归方程的残差
7.如何用我们建立的方程进行预测

二、?多元线性回归模型
1.做以因变量为横轴，多个自变量为纵轴的散点图，
2.建立组对象查看自变量的相关系数矩阵。
3.以建立方程对象的方式来建立多元线性回归模型。
4.对模型结果的解释和评价。
5.我们选取删除引起共线性的变量的办法来克服多重共线性。
6.对我们消除共线性后的模型进行检验，最后对模型进行解释和评价

三、?非线性回归模型
1.双对数模型。
2.半对数模型。
3.倒数模型。

四、?虚拟变量模型
1.虚拟变量的定义及意义。
2.如何通过加项的形式将虚拟变量引入到模型中去。
3.如何通过乘项的方式将虚拟变量引入到模型中去。
4.模型中加入季节虚拟变量。

五、?单个经济时间序列的趋势模型、季节调整、分解与平滑
1.趋势模型。
2.季节调整方法。
3.HP滤波和BP滤波
4.指数平滑方法

六、?离散因变量与受限因变量模型
1.二元选择模型
2.排序选择模型
3.计数模型
4.删截回归模型（censored regression model）
5.截尾回归模型（Truncated Regression Model）

七、?分布滞后模型
1.回归方程残差的序列相关性检验
2.回归方程残差的自回归模型（AR Error Model）
3.自回归模型
4.有限分布滞后模型
5.自回归分布滞后模型

八、?时间序列ARIMA模型
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。
2.检验序列是否可以通过差分的方式来实现平稳性。
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M