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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