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目次

  • 1.EViews入門
    • 1.1 EViewsの起動,ワークファイルの作成,データ入力と変換
    • 1.2 ワークファイルの保存,EViewsの終了,既存のワークファイルの読み込み
    • 1.3 Excelファイルからのデータの読み込み
    • 1.4 EViewsによる簡単なデータの分析
    • 1.5 コマンドを使った処理
    • 1.6 バッチ処理
    • 1.7 欠損値の取り扱い
    • 1.8 斬しいフォルダの作成
    • 1.9 演習問題
  • 2.回帰分析の基礎
    • 2.1 回帰モデル
    • 2.2 最小二乗法による推定
    • 2.3 回帰係数の標本分布と検定
    • 2.4 回帰モデルにおける最尤法
    • 2.5 銅消費量データを使った回帰分析
    • 2.6 演習問題
  • 3.重回帰分析
    • 3.1 重回帰モデル
    • 3.2 重回帰方程式の推定
    • 3.3 重回帰分析における検定
    • 3.4 モデル選択とモデルのあてはまりのよさの基準
    • 3.5 ダミー変数
    • 3.6 銅消費量のデータを使った重回帰分析
    • 3.7 AICとカルバック・ライブラー情報量
    • 3.8 演習問題
  • 4.系列相関,不均一分散および多重共線性
    • 4.1 標準的な仮定
    • 4.2 誤差項の系列相関
    • 4.3 不均一分散
    • 4.4 銅消費量データを使った不均一分散の分析
    • 4.5 多重共線性
    • 4.6 銅消費量データを使った多重共線性の分析
    • 4.7 演習問題
  • 5.同時方程式モデル
    • 5.1 説明変数が確率変数の場合の最小二乗推定量
    • 5.2 需要・供給関数とマクロ経済モデル
    • 5.3 モデルが推定可能であるための条件
    • 5.4 同時方程式モデルの推定
    • 5.5 外生性の検定
    • 5.6 簡単なIS−LMモデルの推定
    • 5.7 識別可能性とランク条件
    • 5.8 演習問題
  • 6.ARIMAモデルによる時系列データの分析
    • 6.1 自己回帰(AR)モデル
    • 6.2 移動平均(MA)モデル
    • 6.3 ARMAモデルとARIMAモデル
    • 6.4 ARIMAモデルの推定
    • 6.5 予測
    • 6.6 ARIMAモデルによる日本の経済データの分析
    • 6.7 季節性とSARIMAモデル
    • 6.8 ラグオペレータ
    • 6.9 演習問題
  • 7.単位根と共和分
    • 7.1 単位根問題
    • 7.2 単位根の検定
    • 7.3 EViewsによる単位根検定
    • 7.4 見せかけの回帰
    • 7.5 共和分分析
    • 7.6 EViewsによる共和分検定
    • 7.7 演習問題
  • 8.ARCH,GARCHモデル
    • 8.1 ARCH,GARCHモデル
    • 8.2 EViewsによるARCH,GARCH,EGARCHモデルの推定
    • 8.3 演習問題
  • 9.プロビット,ロジット,トービット・モデル
    • 9.1 プロビット,ロジット・モデル
    • 9.2 EViewsによるプロビット・モデルの推定
    • 9.3 トービット・モデル
    • 9.4 EViewsによるトービット・モデルの推定
    • 9.5 演習問題