Eviews在金融计量学实验中的应用指南

"这是一本金融计量学的实验指导书，专注于使用Eviews软件进行数据分析。本书由广东商学院金融学院的金融工程教研室编写，旨在帮助学生理解和掌握Eviews的操作，特别是线性回归模型的分析。书中包含了多个实验项目，从一元线性回归到复杂的GARCH模型的估计，覆盖了回归模型的多个方面，如放宽基本假定、虚拟变量模型、Granger因果检验、平稳性检验、ARMA模型、协整关系检验和误差修正模型等。此外，还要求学生具备Windows操作系统、数据库基础、Excel基本操作以及一元线性回归模型的理论知识。实验步骤详细描述了如何启动和使用Eviews软件，包括启动软件、新建文件、数据录入和模型分析等操作。" 在金融计量学中，Eviews是一款广泛使用的统计分析工具，尤其适用于经济和金融数据的建模。实验项目一介绍了如何运用Eviews进行一元线性回归模型分析，这是理解其他复杂模型的基础。一元线性回归模型涉及到自变量和因变量之间的简单线性关系，通常用于探索两者之间的因果关系。预备知识强调了对Windows操作系统和Excel的基本操作掌握的重要性，因为这些是数据处理和分析的基本工具。 实验项目逐步引导学生熟悉Eviews的界面和功能，如标题栏、菜单栏和命令窗口，这些都是进行数据操作和分析的关键元素。菜单栏中的各项选择对应不同的功能，如File用于文件管理，Edit用于编辑，Objects处理对象，View调整视图，Procs执行过程，Quick快速访问，Options设置选项，Window管理窗口，Help提供帮助信息。命令窗口则允许用户输入Eviews命令，对于熟悉DOS版的用户，可以直接输入命令进行操作。 随着实验项目的深入，学生将学习到如何处理多元线性回归，即涉及两个或更多自变量的模型，以及如何处理异方差性、自相关性和非正态性等线性回归模型的基本假设的放宽。虚拟变量模型常用于处理分类变量，而Granger因果检验则用于检测时间序列数据间的因果关系。平稳性检验和ARMA模型是时间序列分析的重要组成部分，用于检查数据是否平稳以及预测未来趋势。协整关系检验和误差修正模型（ECM）在处理非平稳数据时特别有用，它们可以帮助识别长期均衡关系。最后，GARCH模型用于捕捉金融市场的波动性，特别适合分析金融时间序列数据的条件异方差性。 通过这本书的实验指导，学生不仅可以深化对金融计量学理论的理解，还能提升实际操作Eviews进行数据分析的能力，这对于金融领域的研究和实践至关重要。