Eviews是當前世界上流行的計量經濟學軟件之一。它擁有數據處理、作圖、統計分析、建模分析、預測和模擬六大功能，并且易學易懂，操作簡便。本書主要介紹Eviews軟件的使用。全書共分19章，內容包括基本功能介紹、數據處理、圖形和表格、統計量的計算、線性模型、非線性模型、時間序列模型、離散變量模型、同時也涉及到條件異方差模型、Panel Data模型、向量自回歸模型等一些新近發展起來的分析工具。
本書是以EViews3.1為基礎編寫的，EViews4.0、EViews5.0都是在EViews3.1的基礎上發展起來的，所以除了新增加的功能外，本書也可以作為EViews4.0、EViews5.0軟件使用的參考書。
本書將為從事經濟領域的工作人員處理數據、分析模型提供一個強有力的工具，對提高計量經濟學的教學水平和處理實際問題的能力起到一定的推動作用。
于俊年，1964年畢業于北京科學大學(原北京鋼鐵學院)?，F任對外經濟貿易大學教授，研究領域包括計量經濟學、項目經濟分析數量方法、線性規劃、項目評估與可行性研究。出版并發表多本著作和學術論文。
及時章 關于Eviews的基本知識
及時節 Eviews簡介
第二節 Eviews的計量經濟學基本概念
第二章 文件的建立和數據的描述
及時節 建立一個工作文件
第二節 檢查數據
第三節 數據繪制成曲線
第四節 描述的統計量
第三章 一元線性回歸模型的說明和估計
及時節 根據數據作圖
第二節 簡單回歸的估計
第三節 簡單回歸的作圖
第四節 殘差圖
第五節 Eviews中簡單回歸模型的預測
第四章 最小二乘估計量的性質
及時節 模型中參數估計的方差和協方差
第二節 結果存儲
第三節 最小二乘殘差的作圖
第五章 簡單回歸模型的假設檢驗 區間估計和預測
及時節 模型參數的區間估計
第二節 模型參數的顯著性檢驗
第三節 Eviews中簡單回歸模型的預測
第六章 新變量的生成與變量的圖形
及時節 利用已有的變量生成新變量
第二節 縮放數據的運算
第三節 變量的圖形
第四節 隨機項正態分布
第七章 多元回歸模型
及時節 多元回歸模型的最小二乘估計
第二節 簡單預測
第三節 方差的估計
第四節 參數最小二乘估計量的方差與協方差
第五節 區間估計
第八章 多元回歸模型的進一步討論
及時節 多元回歸模型的單個系數的假設檢驗
第二節 衡量擬合優度
第三節 F-檢驗
第九章 虛擬變量(二元選擇模型)
及時節 建立模型
第二節 設立時間趨勢變量
第三節 使用"邏輯"執行命令，構造虛擬變量
第四節 模型的估計和檢驗
第五節 利用部分樣本估計模型
第六節 利用Eviews的chow檢驗
第十章 非線性模型
及時節 二個連續變量之間的相互作用
第二節 簡單非線性模型的參數估計
第三節 邏輯增長曲線
第十一章 異方差性
及時節 異方差的檢驗
第二節 懷特對異方差的修正
第三節 廣義最小二乘法(加權最小二乘法)
第四節 戈特菲爾德—奎恩特檢驗
第十二章 自相關
及時節 殘差序列圖
第二節 廣義差分最小二乘法的運用
第三節 一階自相關模型的估計
第四節 杜賓—瓦爾特森檢驗
第五節 拉格朗日乘數自相關檢驗
第六節 一階自相關模型的預測
第十三章 隨機自變量模型
及時節 豪斯曼檢驗
第二節 消除隨機性解釋變量影響的方法—工具變量法
第十四章 聯立方程模型
及時節 對模型約簡式的估計
第二節 兩階段最小二乘法的應用
第三節 二階段最小二乘法的應用
第十五章 分布滯后模型
及時節 有限滯后模型
第二節 多項式無限分布滯后模型
第三節 有限滯后模型中滯后期數的判定
第四節 KOYCK模型的應用舉例
第十六章 時間序列模型
及時節 平穩的時間序列
第二節 擬似回歸
第三節 運用自相關函數檢驗數據的平穩性
第四節 單位根檢驗
第五節 協整檢驗的應用舉例
第十七章 合并時間序列數據與截面混合數據
及時節 合并數據模型的基本類型
第二節 合并數據庫的建立
第三節 合并數據模型的估計
第十八章 自回歸條件異方差模型
及時節 ARCH模型
第二節 ARCH效應檢驗
第三節 ARCH模型的參數估計
第四節 廣義自回歸條件異方差模型
第十九章 向量自回歸模型
及時節 向量回歸模型的概念
第二節 VAR(P)的建立與估計
第三節 預測
參考文獻
