李宗璋，暨南大学统计学硕士，华南理工大学管理学博士，现任教于华南农业大学经济管理学院。精通Eviews、R、SPSS等数据分析软件，具有深厚的学术功底和丰富的实践经验，尤其擅长开展数据分析类课程的教学和培训。主讲的课程包括计量经济学、统计学、多元统计、SPSS与统计实验、R语言与统计应用。在长期的教学中形成了循序渐进、深入浅出的教学风格，深受学生好评，获评华南农业大学“十佳教师”，主持建设广东省一流本科课程“经济计量学”。 在哔哩哔哩个人主页Lizongzhang已发布400余个关于Eviews、SPSS、Excel、R、经济计量学、统计学等的教学视频，这些视频以其简洁、明快和细致深入的风格，赢得了众多网友的好评。

第1篇  Eviews概览  /   1

第1章  Eviews简介  /  2

1.1  Eviews的发展历程  /  2

1.2  Eviews的优势  /  2

1.3  Eviews的学习资源  /  3

1.4  本书框架  /  3

第2章  Eviews的安装  /  5

2.1  Eviews的安装环境  /  5

2.2  Eviews的版本  /  5

2.3  免费获取Eviews 12学生版  /  6

第3章  初识Eviews  /  7

3.1  Eviews界面  /  7

3.2  Eviews窗口  /  9

3.3  Eviews插件  /  12

第2篇  Eviews入门  /   15

第4章  工作文件  /  16

4.1  创建工作文件  /  16

4.2  工作文件窗口  /  21

第5章  对象  /  25

5.1  什么是对象？  /  25

5.2  对象的类型  /  25

5.3  对象的基本操作  /  26

5.4  对象窗口  /  28

第6章  序列  /  33

6.1  什么是序列？  /  33

6.2  创建序列  /  33

6.3  序列窗口的工具栏  /  35

6.4  数值代码与Valmap  /  45

第7章  组  /  48

7.1  创建组  /  48

7.2  组窗口的工具栏  /  49

第8章  样本  /  56

8.1  创建样本对象  /  56

8.2  调用样本对象  /  58

第9章  图形  /  60

9.1  创建图形对象  /  60

9.2  图形修饰  /  61

9.3  图形选项  /  64

9.4  批量修改多图  /  67

9.5  图形模板  /  68

9.6  图形输出  /  70

第3篇  截面数据  /   71

第10章  截面数据的图形工具  /  72

10.1  实战案例：基金经理特征分析  /  72

10.2  单个序列的图形工具  /  73

10.3  两个序列的图形工具  /  83

10.4  多个序列的图形工具  /  91

10.5  图形工具命令  /  95

第11章  截面数据的基础性统计分析  /  100

11.1  实战案例：基金经理业绩分析  /  100

11.2  单个序列的统计分析  /  100

11.3  多个序列的统计分析  /  109

11.4  基础性统计分析命令  /  114

第12章  回归分析基础工具  /  120

12.1  实战案例：基金收益率分析  /  120

12.2  方程的创建  /  120

12.3  方程窗口的工具栏  /  127

12.4  虚拟变量  /  131

12.5  方程形式变换  /  135

12.6  方程的诊断  /  138

12.7  线性方程的命令  /  152

第13章  定性因变量模型  /  158

13.1  LPM  /  158

13.2  logit模型  /  161

13.3  probit模型  /  175

13.4  有序logit模型  /  177

13.5  LPM、logit、probit和有序logit方程的命令  /  185

第14章  受限因变量模型  /  189

14.1  Tobit模型  /  189

14.2  Heckman模型  /  196

14.3  计数模型  /  198

14.4  Tobit、Heckman和计数模型的命令  /  205

第15章  分位数回归模型  /  209

15.1  分位数回归模型简介  /  209

15.2  实战案例：个人医疗支出分析  /  210

15.3  分位数回归方程的估计  /  211

15.4  分位数回归方程的诊断  /  215

15.5  分位数回归方程的命令  /  221

第16章  工具变量  /  224

16.1  工具变量和TSLS方法  /  224

16.2  实战案例：工资影响因素分析  /  226

16.3  TSLS方程的估计  /  227

16.4  工具变量的检验  /  230

16.5  工具变量的命令  /  236

第17章  岭回归、LASSO回归和Elastic Net回归  /  239

17.1  正则化  /  239

17.2  实战案例：汽车性能和油耗分析  /  241

17.3  岭回归  /  242

17.4  LASSO回归  /  248

17.5  Elastic Net回归  /  249

17.6  Elastic Net方程、岭回归和LASSO的命令  /  250

第18章  主成分分析  /  252

18.1  主成分分析简介  /  252

18.2  实战案例：汽车性能主成分分析  /  253

18.3  主成分分析的实现  /  254

18.4  主成分分析的命令  /  261

第19章  因子分析  /  263

19.1  因子分析简介  /  263

19.2  实战案例：十项全能运动员成绩分析  /  265

19.3  因子分析的实现  /  266

19.4  因子分析的命令  /  277

第4篇  时间序列  /   281

第20章  时间序列的基础性分析  /  282

20.1  实战案例：宏观经济指标分析  /  282

20.2  日期函数和虚拟变量  /  283

20.3  时间序列回归模型  /  284

第21章  ARIMA模型  /  292

21.1  ARIMA模型简介  /  292

21.2  ARIMA方程的识别和估计  /  295

21.3  ARIMA方程的诊断  /  301

21.4  ARIMA方程的预测  /  303

21.5  ARIMA方程的命令  /  305

第22章  GARCH模型  /  309

22.1  GARCH模型及其扩展  /  309

22.2  实战案例：上证指数收益率分析  /  311

22.3  GARCH方程的估计  /  311

22.4  GARCH方程的预测  /  313

22.5  GARCH方程的诊断  /  315

22.6  GARCH方程的命令  /  317

第5篇  面板数据  /   319

第23章  面板数据模型  /  320

23.1  面板数据模型简介  /  320

23.2  实战案例：个人特征对工资的影响效应分析  /  323

23.3  创建面板数据工作文件  /  324

23.4  面板数据方程的估计  /  327

23.5  面板数据方程的诊断  /  336

23.6  面板数据方程的命令  /  340

参考文献  /  343

后记  /  344