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        EViews培訓班

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               堅持小班授課,為保證培訓效果,增加互動環(huán)節(jié),每期人數(shù)限3到5人。
           培訓特點
               個性化、顧問式培訓,互動式授課,針對實際需求,項目案例教學,實戰(zhàn)項目演示,超級精品小班。
           培訓講師

               華為,中科院,上海貝爾,中興,Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微軟,飛思卡爾,等大型公司高級工程師,項目經(jīng)理,技術(shù)支持專家,曙海教育,資深講師。

               大多名牌大學,碩士以上學歷,相關(guān)技術(shù)專業(yè),有豐富的理論素養(yǎng),十多年實際項目經(jīng)歷,開發(fā)過多個大型項目,熱情,樂于技術(shù)分享。針對客戶實際需求,案例教學,邊講邊練,互動式溝通,學有所獲。

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           開課時間和上課地點
                     上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
                     近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班):
        EViews培訓班開班時間:2025年3月24日........................(歡迎您垂詢,視教育質(zhì)量為生命!)
           實驗設備和授課方式

             ☆資深工程師授課

                
                ☆注重質(zhì)量
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           新優(yōu)惠
               ☆在讀學生憑學生證,可優(yōu)惠500元。
           質(zhì)量保障

                1、培訓過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
                2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術(shù)支持。
                3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

           課程大綱 EViews培訓班班
         
        第一階段

        培訓目標

        本課程是從應用計量經(jīng)濟學研究的角度出發(fā),讓學員通過培訓后可以:
        a) 掌握使用EViews進行基本統(tǒng)計分析的操作方法;
        b) 掌握使用EViews進行線性回歸分析的方法;
        c) 掌握使用EViews進行虛擬變量回歸分析的方法;
        d) 掌握使用EViews進行離散因變量與受限因變量模型分析的方法

        第一講 EViews入門

        1.EViews工作界面介紹
        2.EViews工作文件及常用對象介紹
        3.變量的建立,變量中數(shù)據(jù)的錄入
        4.刪除變量或觀察值
        5.樣本區(qū)間的調(diào)整
        6.變量的排序
        7.通過數(shù)學運算生成新的變量
        8.工作文件的保存與EViews軟件的退出
        9.如何調(diào)用已保存過的工作文件

        第二講 EViews圖形對象介紹

        1.關(guān)于單個變量的作圖?
        2.關(guān)于多個變量的作圖

        第三講 描述性統(tǒng)計分析

        1.序列窗口下的描述性統(tǒng)計分析?
        2.序列組窗口下的描述性統(tǒng)計分析

        第四講 一元線性回歸模型

        1.做兩個變量的散點圖,從而看兩個變量是否具有線性關(guān)系。
        2.通過建立方程對象的方式來估計一個方程
        3.對方程估計結(jié)果的解釋與評價
        4.在回歸估計結(jié)果中顯示方程的三種形式
        5.如何根據(jù)我們估計的回歸方程計算需求的價格彈性
        6.如何查看因變量的實際值、擬合值和回歸方程的殘差
        7.如何用我們建立的方程進行預測

        第二階段
        第五講 多元線性回歸模型 1.做以因變量為橫軸,多個自變量為縱軸的散點圖,
        2.建立組對象查看自變量的相關(guān)系數(shù)矩陣。
        3.以建立方程對象的方式來建立多元線性回歸模型。
        4.對模型結(jié)果的解釋和評價。
        5.我們選取刪除引起共線性的變量的辦法來克服多重共線性。
        6.對我們消除共線性后的模型進行檢驗,后對模型進行解釋和評價
        7.異方差的檢驗與解決
        8.自相關(guān)的檢驗與解決

        第六講 虛擬變量模型

        1.虛擬變量的定義及意義。?
        2.如何通過加項的形式將虛擬變量引入到模型中去。?
        3.如何通過乘項的方式將虛擬變量引入到模型中去。?
        4.模型中加入季節(jié)虛擬變量。

        第七講 聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型

        1.聯(lián)立方程模型的介紹
        2.聯(lián)立方程模型的概念以及分類
        3.聯(lián)立方程模型的識別
        4.聯(lián)立方程模型的估計

        第八講:A. 回歸分析 :包括:一元線性回歸 多元線性回歸 非線性回歸
        B. 傳統(tǒng)時間序列分析:包括:趨勢模型 季節(jié)模型 平滑模型
        C. 現(xiàn)代時間序列分析:包括: ARMA模型 ARIMA模型 ARCH類模型
        D. 協(xié)整與ECM模型
        E. 經(jīng)濟計量分析
        F. Panel Data 模型

        第三階段

        一、?一元線性回歸模型
        1.
        做兩個變量的散點圖,從而看兩個變量是否具有線性關(guān)系。
        2.
        通過建立方程對象的方式來估計一個方程
        3.
        對方程估計結(jié)果的解釋與評價
        4.
        在回歸估計結(jié)果中顯示方程的三種形式
        5.
        如何根據(jù)我們估計的回歸方程計算需求的價格彈性
        6.
        如何查看因變量的實際值、擬合值和回歸方程的殘差
        7.
        如何用我們建立的方程進行預測

        二、?多元線性回歸模型
        1.
        做以因變量為橫軸,多個自變量為縱軸的散點圖,
        2.
        建立組對象查看自變量的相關(guān)系數(shù)矩陣。
        3.
        以建立方程對象的方式來建立多元線性回歸模型。
        4.
        對模型結(jié)果的解釋和評價。
        5.
        我們選取刪除引起共線性的變量的辦法來克服多重共線性。
        6.
        對我們消除共線性后的模型進行檢驗,后對模型進行解釋和評價

        三、?非線性回歸模型
        1.
        雙對數(shù)模型。
        2.
        半對數(shù)模型。
        3.
        倒數(shù)模型。

        四、?虛擬變量模型
        1.
        虛擬變量的定義及意義。
        2.
        如何通過加項的形式將虛擬變量引入到模型中去。
        3.
        如何通過乘項的方式將虛擬變量引入到模型中去。
        4.
        模型中加入季節(jié)虛擬變量。

        五、?單個經(jīng)濟時間序列的趨勢模型、季節(jié)調(diào)整、分解與平滑
        1.
        趨勢模型。
        2.
        季節(jié)調(diào)整方法。
        3.HP
        濾波和BP濾波
        4.
        指數(shù)平滑方法

        六、?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(shù)模型
        4.
        刪截回歸模型(censored regression model
        5.
        截尾回歸模型(Truncated Regression Model

        七、?分布滯后模型
        1.
        回歸方程殘差的序列相關(guān)性檢驗
        2.
        回歸方程殘差的自回歸模型(AR Error Model
        3.
        自回歸模型
        4.
        有限分布滯后模型
        5.
        自回歸分布滯后模型

        八、?時間序列ARIMA模型
        1.
        如何通過觀察時間序列的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖來判斷時間序列的平穩(wěn)性。
        2.
        檢驗序列是否可以通過差分的方式來實現(xiàn)平穩(wěn)性。
        3.
        通過觀察自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖對平穩(wěn)后的序列確定ARM

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