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第一章 EViews和R软件的基本操作1

第一节 EViews的基本操作1

第二节 R软件的基本操作10

第二章 线性回归模型的估计、检验和预测44

第一节 一元线性回归模型的建立44

第二节 多元线性回归模型的建立60

第三章 异方差性的检验与修正68

第一节 用EViews进行异方差性的检验与修正68

第二节 用R进行异方差性的检验与修正78

第四章 序列相关性的检验与修正86

第一节 用EViews进行序列相关性的检验与修正86

第二节 用R软件进行序列相关性的检验与修正92

第五章 多重共线性的检验与克服106

第一节 用EViews进行多重共线性的检验与克服106

第二节 用R软件进行多重共线性的检验与克服112

第六章 含特殊解释变量的回归模型的估计123

第一节 含随机解释变量的回归模型的估计123

第二节 虚拟变量模型的估计131

第三节 滞后变量模型的估计141

第七章 联立方程模型的估计154

第一节 用EViews估计联立方程模型155

第二节 用R软件估计联立方程模型162

第八章 时间序列分析模型的估计168

第一节 时间序列的平稳性检验168

第二节 平稳时间序列模型的识别、估计与预测186

第三节 协整检验与误差修正模型的建立204

第九章 受限和离散被解释变量模型的建立213

第一节 受限被解释变量模型的建立213

第二节 二元离散选择模型的建立220

第十章 面板数据模型的建立232

第一节 面板数据模型分类232

第二节 用EViwes估计面板数据模型234

第三节 用R软件估计面板数据模型248

第十一章 回归模型的几个重要检验258

第一节 受约束检验258

第二节 邹（Chow）突变点检验263

第三节 正态性检验268

第四节 格兰杰（Granger）因果关系检验275

第五节 模型设定偏误的检验281

附录A 本书用到的R程序包与函数286

附表一 已有的R程序包和函数286

附表二 本书自编写的ecosup包中的R函数及其用途291

附录B 检验用表292

附表一 t分布分位数表（上侧）292

附表二 卡方分布分位数表（上侧）294

附表三 F分布分位数表（上侧，α=0.05）295

附表四 D.W．检验临界值表（α=0.05）297

附表五 ADF检验临界值表299

附表六 协整检验临界值表301