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本书是针对财经计量方法已有基础的读者撰写的软体工具书，因此，本书的重点在于让撰写财经实证论文的读者，在资料载入完备后，提供一个资料分析的手册。本书提供了一个系统化的程序，使得研究者可以透过「概念说明」及「实例操作」来深入财经计量方法的主要作业程序。

　　全书依照财经资料特征，分为三部分：横断面资料(yi)、时间序列资料(yt)、多变量资料(yit)；每部分皆辅以二至三个章节论述，且以一个完整的资料档贯穿全文，章节的编排与论文撰写的顺序一致，方便读者在阅读本书后，在财经实证论文的写作上能更加轻易下笔。

　　由于本书是实证研究的工具书，非计量经济学论着，因此，对于各个章节主题，均依循着估计与检定的架构撰写。本书的内容有三个特点：

　　1.其一是对Eviews人性化的资料库功能做了基础概略说明；其中针对一般使用者不常接触使用却又非常便利的ValMap功能，在此特别加以介绍。

　　2.其二则是Eviews的多功能绘图，与图形的多元编辑功能。Eviews绘图功能在7.0以后就有大幅的进步。本书对矩阵散佈图与多维度呈现资料的功能，均加以介绍。

　　3.第三是主题选取范围涵盖中高级领域。例如：State-Space Form、非对称GARCH家族、多变量GARCH和内生性问题等等。并新增8.0的结构变动。

　　最后，Panel Data的介绍包括了动态部分。但是，因为动态需要GMM估计，对此，本书以一个工具书的立场，没有太详细说明各估计方法下的动态工具变数宣告的差异。

　　本书囊括了财经实证分析中常见且实用的计量方法，有利于读者投稿与看懂财经实证国内外相关文献。

作者简介

何宗武

　　现职
　　世新大学财务金融学系 教授
　　世新大学数量方法研究暨发展中心 主任

　　学历
　　美国犹他大学(University of Utah)经济学 博士

　　专长
　　国际金融、资产定价、应用计量方法、中国财经史

　　经历
　　世新大学数量方法研究暨发展中心 主任
　　世新大学财金系 教授
　　世新大学财金系 副教授
　　世新大学经济系 副教授
　　世新大学经济系 助理教授

第一章　进入Eviews的环境
1-1　工作表单(Work Sheet Menu)
1-2　绘图
1-3　单笔资料分析
1-4　多笔资料分析
1-5　增益集(Add-ins)

第一部份    单维资料N　横断面样本yi　i=1,2,……N
第二章　线性回归分析
2-1　回归原理与最小平方法
2-2　Eviews估计
2-3　检定与诊断分析
2-4　逐步回归法(Stepwise LS Regression)

第三章　非线性模型NLS与MLE
3-1　非线性最小平方法(Nonlinear Least Square)
3-2　最大概似估计法(Maximum Likelihood Estimator)

第二部份    单维资料T　时间序列yt　t=1,2,……T
第四章　时间序列初步Time Series Primer and ARMA
4-1　将时间序列资料载入Eviews
4-2　Eviews时间序列资料的基础功能
4-3　时间序列性质分析
4-4　ARMA
4-5　列相关与检定
4-6　ARMA结构具季节性
4-7　时间序列预测

第五章　波动分析
5-1　单变量对称GARCH
5-2　单变量非对称GARCH

第六章　内生性、工具变数法与GMM
6-1　内生性检定与工具变数法
6-2　GMM (Generalized Method of Moments)

第三部份    双维资料— N, T皆有yit
第七章　财经多变量
7-1　向量自回归VAR (Vector AutoRegression)
7-2　近似表面不相关SUR (Seemingly unrelated regression)
7-3　多变量GARCH (Multivariate GARCH)
7-4　State-Space Form

第八章　追踪资料模型Analysis of Panel Data
8-1　原理
8-2　资料载入
8-3　单维模型(One-way error component regression)
8-4　检定
8-5　双维模型(Two-way error component regression)
8-6　异质变异问题与顽强共变异数(Robust Coefficient Covariance)
8-7　具内生性问题时的估计(Panel Data with Endogeneity)
8-8　动态追踪资料模型(Dynamic Panel Data)

第九章　模型稳定性诊断与结构变动
9-1　检定形式一：Empirical Fluctuation Process(efp)方法
9-2　检定形式二：F Tests

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