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[作業] 論文建模_實證分析技能——Eviews計量經濟學應用     [推廣有獎]

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大数据 |SAS/SPSS数据统计分析师

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人脈引爆點 在职认证  发表于 2014-8-19 15:07:57 |顯示全部樓層
論文建模_實證分析技能——Eviews計量經濟學應用 Eviews.png


培訓時間:2019年7月26日-28(三天)

培訓地點:北京市海澱區西二旗輝煌國際大廈東6號樓350

培訓費用:現場班:成人3200元/人,學生2400元/人,差旅及住宿費用自理;

                    远程班:成人2500元/人,學生1800元/人.         

授課安排:(1) 授課方式:使用EViews8.0。中文多媒體互動式授課方式

                (2) 授課時間:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30(16:30-17:00答疑)


講師介紹

劉莎莎

2003-2007年河北大学统计学专业 本科,获得經濟學学士学位。

2007-2010年河北大学统计学专业 研究生,获得經濟學硕士学位。

2010——至今 经管之家    首席数据分析师

從事數據分析及其培訓的相關工作。擅长数据清洗(数据文件的合并,异常数据的清除与填补等)、数据准备工作(数据的计算,汇总等)、数据建模和预测(选择合适的统计模型并根据模型做出预测或为相关领导提供决策支持)。数据分析实战經驗丰富,精通多个统计学及数据科学软件,包括SPSS、SAS、EViews、STATA、Python等。受到學員的廣泛好評。講課風格以通俗易懂、注重實用爲主。

完成的項目包括:

中國移動:騷擾電話的識別,根據用戶的通話特征識別該客戶是否爲騷擾客戶,以便采取後續措施。

中國人壽:客戶商品購買預測和推薦,根據用戶特征和行爲,選擇合適的模型甄別目標客戶,進行相應的産品推薦。

中聯重科:客戶信用評價及宏觀經濟預測,構建客戶信用評價模型,從而能夠對客戶信用做出預估等。

中国建设银行 :崗位人員流動性分析,對市銀行進行人員流動性分析,找到對應的流動規律及其背後的原因,爲人員調動提供策略。

加拿大某大型超市:對用戶的個人購買行爲及其家庭購買行爲進行分析。(主要負責數據預處理部分,基于家庭住址家庭人員信息拆分和合成,訂單信息衍生指標計算,爲數據分析奠定良好的基礎。)


Eviews軟件的優勢

       在数字化的今天,学习一门软件是至关重要的。无论哪个行业的从业人员都意识到了这一点,无论是教学还是公司办公,excel等基础软件已不能满足人们的各类关于数据分析的需求。统计学的软件从小的到大的,不开源的到开源的,数目众多。EVIEWS软件之所以成为比较受欢迎的软件是有原因的,

1.這個軟件有友好的操作界面,使一個初學者能夠很快上手。

2.軟件的更新速度適度,更新後的軟件功能變強大,但是依然界面友好。

3.強大的運算速度絕不容忽略,它在估計用極大似然法估計的模型時表現出來的運算效果是驚人的。這是因爲這個軟件的算法優化做的非常出色,使得模型能夠盡快達到收斂效果。

4.對象化方式,所有的變量也好模型也好,矩陣也好都是以對象的形式存在的。正因爲是對象化存在,所以你再調用時就變的非常簡單直接。

5.eviews的程序語言非簡單易懂,對于一個沒有接觸過程序的人員來講,這款軟件的程序語言絕對是非常好的程序入門軟件。

6.幫助文檔非常容易調取。幫助文檔有pdf格式,同時有網頁格式,進行搜索時你會發現他的搜索是如此的簡單。


課程內容安排

第一天:
一、EViews入門介紹
二、Eviews圖形對象介紹
三、描述性統計分析
四、一元線性回歸模型
五、多元線性回歸模型
六、非線性回歸模型
七、虛擬變量模型
八、eviews矩陣計算
第二天:
一、單個經濟時間序列的趨勢模型、季節調整、分解與平滑
二、離散因變量與受限因變量模型
三、分布滯後模型
四、時間序列ARIMA模型
五、單位根檢驗和基于殘差的協整檢驗
六、  自回歸條件異方差模型
七、Eviews編程應用
第三天:
一、聯立方程計量經濟學模型
二、向量自回歸模型
三、面板數據模型
四、分位數回歸
五、極大似然估計
六、方差膨脹因子
---------------------------------------------------------------------------------------------

授課特色

       主讲老师处理案例众多,經驗丰富,对学员日常遇到的问题十分了解。本课程从导入数据开始到估计比较复杂的模型,本课程会让你发现这款软件的众多好处,所有的操作均以案例方式进行讲解,使课程生动活泼。课程内容丰富,几乎涵盖了所有计量模型,即使没有讲到的模型在你选择了这门软件后扩展到其他软件也非常简单。希望大家不要把学习当做负担,而是体会学习中的乐趣。


培訓目標

1、掌握EViews基本操作

2、能夠運用EViews完成複雜的數據處理工作

3、熟練運用EViews估計多種計量模型

4、能運用EViews獨立完成一篇論文的數據處理和實證分析工作。


培訓優惠

1、現場班老學員9折優惠
2、同一單位3人以上報名,9折優惠
3、同一單位6人以上報名,8折優惠

(三項優惠不能疊加)


報名流程

1. 网上提交报名信息;

2. 給予反饋,確認報名信息。

3. 交費:

開戶行:北京農商銀行四季青支行萬壽寺分理處

戶名:北京國富如荷網絡科技有限公司

卡号:0404 1001 0300 0003 092


開戶行:招商銀行北京雙榆樹支行

戶名:北京國富如荷網絡科技有限公司

卡号:1109 1066 6910 401


支付寶:guofuruhe@163.com

戶名:北京國富如荷網絡科技有限公司

4. 开课前一周发送培训教室路线图,培训现场领取发票


課程咨詢

王老師
電話:010-53605625
手機:15600706208(微信)

Q  Q:  1281241407

邮 箱:wangxingang@pinggu.org

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@@樊晏宇@@ 发表于 2014-8-19 15:24:18 |顯示全部樓層
好課程培訓大綱
  

培訓目錄

  

案例數據說明

一、EViews入門介紹

  

(1)Eviews工作界面介紹;

  

(2)變量的生成及編輯;

  

(3)樣本區間的調整;

  

(4)變量的排序及變量的運算;

  

(5)工作文件的保存與調用;

  

(6)EViews軟件的退出;

案例數據說明:本案例中所采用的數據均來自中國經濟信息網,數據區間爲1978-2008,北京市城鎮家庭年平均每人可支配收入(x1),北京市城鎮家庭平均每人全年消費性支出(y1),北京市居民消費價格指數(1978=100)(index)。

  

案例數據說明:上證綜指日收盤價(2003-1-6,2009-6-29)

二、Eviews圖形對象介紹

  

(1)關于單個變量的作圖:單變量的折線圖,釘形圖、柱形圖;對于圖形的編輯;

  

(2)關于多個變量的作圖:多變量折線圖;做多變量的散點圖(如何修改橫軸和縱軸的標簽);做多變量的面積圖(直觀的看人口增長率)。

案例數據說明:2003年1月6日-2009年6月26日上證綜指日收盤價。

  

案例數據說明:1978年-2008年北京市城鎮居民收入和消費性支出數據(已經經過物價調整的)。

  

案例數據說明:1985年和1998年城鎮居民家庭8項支出占總支出的比重。

  

案例數據說明:1978年-2008年北京市城鎮居民收入和消費性支出數據(已經經過物價調整的)。

  

案例數據說明:1980年-2008年中國人口出生率和死亡率。

三、描述性統計分析

  

(1)借助組對象方便的導入數據;

  

單變量和多變量的描述性統計和假設檢驗;

  

(2)單變量的分類描述性統計和假設檢驗;

  

(3)QQ图和分布图及經驗分布参数估计;

  

(4)把數據從excel中導入到EViews中;

  

(5)變量的相關系數矩陣,協方差矩陣。

案例數據說明:2003年1月6日-2009年6月26日上證綜指日對數收益率。

  

案例數據說明:國家統計調查隊分別在兩個地區調查了10個家庭的收入

  

案例數據說明:1983-2000年我国粮食生产与相关投入的数据,变量包括粮食产量(单位:万吨)、农业化肥施用量(单位:万千克)、粮食播种面积(单位:公顷)。

  

四、一元線性回歸模型

  

(1)兩個變量的散點圖;

  

(2)一元線性回歸方程的估計;對方程估計結果的解釋與評價。

  

(3)如何根據我們估計的回歸方程計算需求的價格彈性;

  

(4)Eviews的計算器功能;

  

(5)方程的預測,包括樣本內預測和樣本外預測。

案例數據說明:1978年-2008年北京市城鎮居民年家庭收入和年消費性支出數據(已經經過物價調整的)。

  

案例數據說明:1970年-1980年美國的咖啡平均真實零售價格(每磅美元)與消費量(每人每日杯數)(其中,零售價格是已經經過物價調整的)。

  

五、多元線性回歸模型

  

(1)做以因變量爲橫軸,多個自變量爲縱軸的散點圖;

  

(2)建立組對象查看自變量的相關系數矩陣;

  

(3)多元線性回歸模型的估計;對模型結果的解釋和評價。多重共線性的識別及解決方案。

  

(4)模型Wald系數約束性檢驗,冗余變量檢驗,遺漏變量檢驗,殘差的異方差性檢驗和正態性檢驗。

案例數據說明:2005年我國31個省、市、自治區的數據,因變量爲地區生産總值(萬元)y,各項財政支出(萬元)爲自變量,包括基本建設支出(x1),企業挖潛改造資金(x2),科技三項費用(x3),農業支出(x4),農林水利等部門事業費(x5),工業交通部門事業費(x6),流動部門事業費(x7),教育事業費(x8),科學事業費(x9),衛生經費(x10),行政管理費(x11),公檢法司支出(x12),城市維護費(13)。

  

六、非線性回歸模型

  

(1)雙對數模型;

  

(2)半對數模型;

  

(3)倒數模型;

  

這裏要介紹3種建立非線性模型的方法。1、通過生成新變量的辦法來估計雙對數模型。2、不用生成新變量直接估計雙對數模型的線性最小二乘法。然後和第一種方法的結果作比較。估計模型之後對模型進行評價和解釋,並做wald系數約束性檢驗,看制造業總體是否呈現規模報酬不變的狀態。3、直接用非線性最小二乘法估計非線性模型;

案例數據說明:2000年按行業分的全部制造業國有企業以及一定規模以上的制造業非國有企業的工業總産值Y(億元)和資産合計K(億元)及職工人數L(萬人)。一共是31個樣本。
  案例數據說明:1973年-1987年美國GNP與貨幣供給(其中,GNP是經過季度調整的年度數據,M2=現鈔+活期存款+旅行支票+其他支票存款+隔日RPS  和歐元+MMMF(貨幣市場共同基金)結余+MMDAS(貨幣市場存款賬戶)+儲蓄及小額存款。)兩個變量的單位是10億美元;

  

案例數據說明:某硫酸厂的硫酸的透明度(y)和铁杂质含量(x),共47个观测值。

  

七、虛擬變量模型

  

(1)虛擬變量的定義及意義;

  

虛擬變量的生成;

  

(2)如何通過加項的形式將虛擬變量引入到模型中去,及其意義解釋;

  

(3)如何通過乘項的方式將虛擬變量引入到模型中去,及其意義解釋。

案例數據說明:如果你想研究教授的薪金是否受性別的影響,這時候就需要加入性別虛擬變量。這裏我們有某學校的10位學院教授的起薪Y(千美元)和性別資料。

  

案例數據說明:中國1980-2001年以城鄉儲蓄存款新增額S代表的居民當年儲蓄及以GNP代表的居民當年收入。我們建立這個模型的目的是爲了檢驗1997年前後,居民的儲蓄行爲有沒有發生變化。

  

案例數據說明:美國1965年第一季度-1970年第四季度蔬菜業的利潤(百萬美元)和銷售量(百萬美元)。

  

培訓目錄

  

案例數據說明

一、單個經濟時間序列的趨勢模型、季節調整、分解與平滑

  

(1)趨勢模型。也就是以時間變量t爲自變量的模型;

  

(2)季节调整方法。传统的时间序列分析把时间序列的波动归结为四大因素:趋势变动、季节变动、循环变动、和不规则变动。其中循环变动指周期为数年的变动,通常指经济周期。季节调整方法的一个目的是为了将时间序列的各波动因素分解开,可以清楚的观察各部分的波动的具体情况,以便为更为深入研究各部分波动的变化规律提供条件。而目的之二,就是在充分了解各因素的规律后再将各因素合成在一起,从而起到预测的目的; HP滤波和BP滤波;指数平滑方法。

案例數據說明:1979年-2008年我國的氮肥施用量。根據該時間序列的規律我們選擇用logistic曲線建模。這種模型是不可線性化的,所以需要用非線性最小二乘法直接估計。首先需要生成時間自變量t,然後才能估計方程。這裏我們采用三和值法計算非線性估計參數的初值,計算過程可以手動計算也可以通過編程計算。

  

案例數據說明:使用上面的經過季節調整後的GDP季度數據的趨勢與循環成分。這裏我們要用HP濾波方法將趨勢成分和循環成分分開,從而可以計算産出缺口。

  

案例數據說明:我國的季度GDP(單位:億元,)指標時間段爲1992年第一季度到2007年第四季度,是按當季現價計算的。

  

數據案例說明:2003年1月6日到2009年6月26日上證綜指周五收盤價。共312個數據。

  

二、離散因變量與受限因變量模型

  

(1)二元選擇模型;

  

(2)排序選擇模型;

  

(3)計數模型;

  

(4)删截回归模型(censored regression model);

  

(5)截尾回归模型(Truncated Regression Model);

  

案例數據說明:變量的取值來自21個橫截面個體。因變量爲選擇哪種交通工具上班的方式,這裏只有兩種選擇,要麽自己開車要麽乘坐公共汽車,因此因變量是由兩種選擇的變量。因變量爲選擇兩種交通方式去上班所用的時間差。即自變量爲自己開車去上班所用的時間減去乘公交車去上班所用的時間。

  

案例數據說明:在調查執政者的支持率的民意測驗中,由于執政者執行了對某一收入階層有利的政策而使得不同收入的市民對其支持不同,所以我們把被調查者的收入作爲自變量也就是解釋變量。而因變量爲y表示三種態度(0,1,2分別表示支持、中立、不支持)一共24個樣本數據。

  

案例數據說明:因变量为轮船发生事故的次数,自变量为轮船的特征属性和运行时间。轮船类型有五种,分别用x1-x5表示,建造时间有四个分别用m1、m2 m2 m3 m4表示,表示使用时期的两个变量分别为z1、z2表示,运行时间用da表示。

  

案例數據說明:共調查了753個已婚婦女,因變量爲工作時間hours,自變量分別爲家庭中小于6歲的小孩個數(kidsl6),已婚婦女的年齡(age),已婚婦女的受教育年限(educ),丈夫收入(hwage)。

三、分布滯後模型

  

(1)回歸方程殘差的序列相關性檢驗;

  

(2)回归方程残差的自回归模型(AR Error Model);

  

(3)自回歸模型(把因變量的滯後期作爲解釋變量);

  

(4)有限分布滯後模型(將自變量的當前期和滯後期作爲解釋變量);

  

(5)自回歸分布滯後模型(將自變量的當前期、滯後期作爲解釋變量和因變量的滯後期作爲解釋變量)。

  

案例數據說明:1978-2001年中國商品進口M(單位億元)與國內生産總值GDP(單位億元)。其中,因變量爲商品進口額,自變量爲國內生産總值。

  

案例數據說明:承接上面的案例,修正模型中存在的序列相關性問題。調整模型之後要進行序列相關性檢驗。

  

案例數據說明:數據爲1983年12月到2006年5月美國的居民消費價格指數(CPI)。

  

案例數據說明:數據爲1983年12月到2006年5月美國的居民消費價格指數(CPI)和工資率(wage),建立完模型之後要進行序列相關性檢驗。

  

案例數據說明:數據爲1983年12月到2006年5月美國的居民消費價格指數和工資率。建立完模型之後要進行序列相關性檢驗。

四、時間序列ARIMA模型

  

(1)如何通過觀察時間序列的自相關圖和偏自相關圖來判斷時間序列的平穩性;

  

(2)檢驗序列是否可以通過差分的方式來實現平穩性;

  

(3)通过观察自相关图和偏自相关图壴平稳后的序列确定AR和MA和SAR的阶数;

  

(4)對估計的模型進行檢驗,包括顯著性檢驗和殘差序列的相關性檢驗;

  

(5)用我們建立的ARIMA或SARIMA模型進行預測;

案例數據說明:中國1949-2008年底總人口數。單位:萬人。(ARIMA)

  

案例數據說明:北京市1978年1月至1989年12月社會商品零售額月度序列(單位:億元)。共144個觀測值。(SARIMA)

  

五、單位根檢驗和基于殘差的協整檢驗

  

(1)時間序列數據的平穩性說明;

  

(2)時間序列平穩性的DF和ADF單位根檢驗;

  

(3)時間序列平穩性的DFGLS單位根檢驗;

  

(4)時間序列平穩性的PP單位根檢驗;

  

(5)時間序列平穩性的KPSS單位檢驗;

  

(6)時間序列平穩性的ERS單位根檢驗;

  

(7)時間序列平穩性的NP單位根檢驗;

  

(8)協整檢驗;

  

(9)建立誤差修正模型;

案例數據說明:1978年-2008年北京市城鎮居民年家庭收入和年消費性支出數據(已經經過物價調整的)。

  

六、 自回归条件异方差模型

  

(1)通過日收盤價生成對數收益率變量;

  

(2)對數收益率序列的平穩性檢驗;

  

(3)均值方程的確定以及殘差的序列相關檢驗;

  

(4)對殘差平方的序列相關檢驗;

  

(5)對殘差平方做線形圖;

  

(6)對均值方程的殘差做ARCH-LM檢驗;

  

(7)建立各種形式的ARCH模型並對新的殘差序列進行ARCH—LM檢驗;

  

(8)根據我們建立的ARCH模型對收益率序列的方差進行預測。

  

案例數據說明:2003年1月6日—2009年6月26日上證綜指日收盤價,共1569個觀測值。

  

七、Eviews編程應用

  

(1)如何把以前一年爲基期計算的居民消費價格指數換算成以某一年爲基期計算的居民消費價格指數;

  

(2)如何把名義變量(分類變量)轉換成虛擬變量。

  

案例數據說明:1978-2008年以前一期爲基期計算的居民消費價格指數。

  

案例數據說明:2003年1月6日—2009年6月26日上證綜指日收盤價,共1569個觀測值。

  

  

培訓目錄

  

案例數據說明

一、聯立方程計量經濟學模型

  

(1)聯立方程模型的介紹;

  

(2)聯立方程模型的概念以及分類;

  

(3)聯立方程模型的識別;

  

(4)聯立方程模型的估計;

案例數據說明:一個包含3個方程的中國宏觀經濟模型

  

二、向量自回歸模型

  

(1)VAR模型的有關概念(非結構化的向量自回歸模型);

  

(2)有關SVAR模型的有關概念;VAR模型的識別條件;

  

(3)SVAR模型的短期約束;

  

(4)格蘭傑因果關系檢驗;VAR模型滯後階數p的的確定;

  

(5)脈沖響應函數;

  

(6)方差分解;

  

(7)Johansen協整檢驗;

  

(8)向量誤差修正模型;

案例數據說明:1978-2008年工業增加值指數(y1),房地産業增加值指數(y2),批發和零售業增加值指數(y3),交通運輸、倉儲和郵政業增加值指數(y4)。爲避免數據的劇烈波動首先需要進行對數化處理。

  

三、面板數據模型

  

(1)面板數據和面板數據模型的簡單介紹;  

  

(2)如何將面板數據導入到Eviews中;

  

(3)面板數據模型的分類;

  

(4)固定影響(效應)變截距模型;

  

(5)隨機影響(效應)變截距模型;

  

(6)Hausman檢驗;

  

(7)面板數據的單位根檢驗;

  

(8)面板數據的協整檢驗。

案例數據說明:2001-2008年中国31个省級地区的城镇居民家庭全年人均消费性支出、全年人均可支配收入、城镇居民消费价格指数(1978=100)。

  

四、分位數回歸

  

(1)分位數回歸簡單介紹;

  

(2)分位數回歸的優勢;

  

(3)分位數回歸的操作步驟;

  

(4)分位數回歸的結果分析。

案例數據說明:這個案例是計算教育收益率的。數據爲某一年的城鎮用戶調查,共選了600條觀測。

五、極大似然估計

  

(1)極大似然估計的原理介紹;

  

(2)多元線性回歸的對數似然函數及其推導;

  

(3)用EViews軟件實現多元線性回歸的極大似然估計;

  

GARCH(1,1)模型的對數似然函數;

  

(4)用EViews軟件實現GARCH(1,1)模型極大似然估計

  

案例數據說明:中國客運總量模型。因變量爲中國客運總量,用y表示(單位爲10億人次)。自變量爲全國人口數(單位爲億人),人均國內生産總值(單位爲千元),鐵路營業裏程數(單位爲萬公裏),公路水路營業裏程之和(單位爲萬公裏),分別用X1,X2,X3,X4表示。時間區間爲1990年到2003年。

  

案例數據說明:深證成指2007-1-1到2010-12-31的日收盤價。


生盡歡,死無憾 发表于 2014-8-19 15:26:57 |顯示全部樓層
看起來高大上有沒有優惠,有我就參加


















2014愛學習 发表于 2014-8-19 15:28:40 |顯示全部樓層
嗯!好培訓頂一下,不過話說內個圖做的不錯
ourfather 发表于 2014-8-19 15:32:05 |顯示全部樓層
eviews計量實證培訓,是跟spss/sas數據分析師培訓一起的嗎。看起來都不錯報哪個呐!  都報可以打折嗎?
人脈引爆點 在职认证  发表于 2014-8-19 15:34:45 |顯示全部樓層
生盡歡,死無憾 发表于 2014-8-19 15:26
看起來高大上有沒有優惠,有我就參加
eviews計量實證培訓,和sas/spss數據分析師認證培訓是一樣的,老學員打九折。3人報名九折  6人8折
人脈引爆點 在职认证  发表于 2014-8-19 15:36:02 |顯示全部樓層
ourfather 发表于 2014-8-19 15:32
eviews計量實證培訓,是跟spss/sas數據分析師培訓一起的嗎。看起來都不錯報哪個呐!  都報可以打折嗎?
eviews計量實證培訓是和sas/spss數據分析師培訓一起的合在一起報名時可以享受優惠的
資料狂人 在职认证  发表于 2014-8-19 15:37:01 |顯示全部樓層
刘老师是EViews授课中很有經驗的老师,实战也很丰富,负责的樊老师也萌萌哒~相约中秋
ermutuxia 发表于 2014-8-19 15:42:47 |顯示全部樓層
支持!eviews 8.0相对于以前所有的版本来说,最明显的改进就是程序文件的改进,以前运行程序文件只能是整个文件全部运行,8.0版本,程序文件里的程序可以单独运行选中的程序。这是非常令大家高兴地。
Still.. 发表于 2014-8-19 15:43:15 |顯示全部樓層
樊美女,麽麽哒!
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京ICP备16021002-2号 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 論壇法律顾问:王进律师 知識産權保護聲明   免責及隱私聲明

GMT+8, 2019-9-16 21:00