Eviews小額貸款公司

1. 誰會用eviews啊

EVIEWS要求是最少要有16組數據這樣子才是比較准確可行的。數據太少做出來的結果不能很好反映，或者根本就做不出來。

2. eviews怎麼做單位根檢驗（滯後項怎麼判定）和OLS法進行協整的回歸估計分析，還有怎麼看得出的結果啊

做協整有幾個要求：
第一，被解釋變數的單整階數要小於或者等於解釋變數的單整階數
第二，有兩個或兩個以上解釋變數的時候，解釋變數的單整階數要相同

3. Eviews統計分析與應用的圖書目錄

EViews數據分析基礎.1
1.1 EViews窗口介紹1
1.2 工作文件基礎5
1.2.1 建立工作文件5
1.2.2 多頁工作文件的創建8
1.2.3 工作文件窗口及工作文件操作12
1.3 對象基礎15
1.3.1 建立對象15
1.3.2 序列對象窗口16
1.3.3 對象的其他操作18
1.4 數據處理21
1.4.1 數據輸入21
1.4.2 數據輸出24
1.4.3 生成新的序列和序列組（Group）25
1.5 統計圖形繪制28
1.5.1 繪制圖形29
1.5.2 Freeze（凍結）圖形及其他圖形操作30
本章小結33 描述統計分析與參數假設檢驗34
視頻教學：9分鍾
實驗2-1序列基本統計分析35
實驗2-2序列組基本統計分析41
實驗2-3單個總體的假設檢驗44
實驗2-4兩總體的假設檢驗49
實驗2-5繪制序列分布圖及序列經驗分布檢驗52
實驗2-6繪制序列組的散點圖57
本章小結61
上機練習62
Exercise2-1年收入與受教育年限相關分析62
Exercise2-2GDP居民消費增長分析62 簡單線性回歸分析64
視頻教學：14分鍾
實驗3-1簡單線性回歸模型估計64
實驗3-2回歸方程的視圖和過程71
實驗3-3Wald系數約束檢驗78
實驗3-4遺漏變數檢驗81
實驗3-5Chow穩定性檢驗84
實驗3-6RamseyRESET檢驗87
實驗3-7遞歸OLS估計89
實驗3-8多重共線性與逐步回歸91
本章小結95
上機練習96
Exercise3-1對消費函數模型進行圖歸分析96
Exercise3-2基建投資模型回歸分析97
Exercise3-3對機電行業銷售模型檢驗是否遺漏變數97
Exercise3-4商品售價模型的多重共線性分析98 非線性模型的回歸估計方法100
視頻教學：18分鍾
實驗4-1White異方差檢驗與WLS估計100
實驗4-2White異方差一致協方差估計106
實驗4-3序列自相關和Newey-West一致協方差估計108
實驗4-4兩階段最小二乘估計（TSLS）115
實驗4-5非線性最小二乘估計（NLS）118
實驗4-6廣義矩估計（GMM）123
本章小結126
上機練習127
Exercise4-1人口數量與醫療機構數量關系分析比較127
Exercise4-2地區出口總值與GWP數據模型分析128
Exercise4-3計算工廠邊際生產成本129 離散及受限因變數模型130
視頻教學：14分鍾
實驗5-1二元選擇模型130
實驗5-2二元選擇模型分析137
實驗5-3排序選擇模型145
實驗5-4受限因變數模型152
實驗5-5計數模型158
本章小結162
上機練習163
Exercise5-1分析心肌梗塞與HDL和Fib之間的關系163
Exercise5-2民意測驗調查選民態度164
Exercise5-3分析已婚婦女工作時間的影響因素165
Exercise5-4研究分析輪船事故的影響因素166 傳統時間序列分析168
視頻教學：18分鍾
實驗6-1季節調整169
實驗6-2趨勢分解182
實驗6-3簡單外推模型與分析187
實驗6-4指數平滑技術..1 93
本章小結199
上機練習199
Exercise6-1對公司銷售數據進行時間序列分析199
Exercise6-2股指數據序列分析200 ARMA模型及其應用202
視頻教學：16分鍾
實驗7-1序列自相關與AR模型202
實驗7-2序列平穩性檢驗210
實驗7-3ARMA模型及分析218
實驗7-4ARIMA模型及分析227
本章小結235
上機練習236
Exercise7-1分析預測銀行的三個月再貸款利率236
Exercise7-2用ARMA模型分析居民消費價格指數237 動態計量經濟模型238
視頻教學：19分鍾
實驗8-1考伊克分布滯後模型239
實驗8-2多項式分布滯後模型245
實驗8-3Granger因果關系檢驗251
實驗8-4協整與誤差修正模型256
本章小結261
上機練習262
Exercise8-1貨幣需求模型估計262
Exercise8-2城鎮居民消費函數模型估計263
Exercise8-3投資與銷售及利率關系模型估計264
Exercise8-4分析季節調整後的居民消費指數265 自回歸條件異方差模型267
視頻教學：24分鍾
實驗9-1ARCH效應檢驗268
實驗9-2ARCH模型和GARCH模型273
實驗9-3非對稱的ARCH模型286
實驗9-4成分ARCH模型297
本章小結304
上機練習305
Exercise9-1考察外匯匯率波動是否有條件異方差性305
Exercise9-2分析上證指數是否在非對移效應306 多方程模型308
視頻教學：24分鍾
實驗10-1聯立方程模型309
實驗10-2向量自回歸模型323
實驗10-3脈沖響應函數和方差分解332
實驗10-4協整檢驗與VEC模型340
本章小結354
上機練習355
Exercise10-1宏觀經濟方程的聯立性檢驗355
Exercise10-2研究貨幣供應量和利率變動對經濟波動的影響356
Exercise10-3研究鋼鐵與其下遊行行業的關系358 面板數據模型360
視頻教學：15分鍾
實驗11-1Pool對象的建立及其操作361
實驗11-2變截矩模型373
實驗11-3變系數模型384
實驗11-4面板數據的單位根檢驗396
本章小結408
上機練習409
Exercise11-1對實驗11-2的面板數據模型重新估計409
Exercise11-2研究分析失業率和小時工資間的關系409
Exercise11-3定量研究分析經濟增長和居民消費關系411 EViews編程基礎及應用413
視頻教學：6分鍾
12.1 EViews命令基礎413
12.1.1 EViews對象說明413
12.1.2 對象命令415
12.1.3 對象賦值命令416
12.2 程序變數418
12.2.1 控制變數419
12.2.2 字元串變數419
12.2.3 替換變數421
12.2.4 程序參數423
12.3 程序控制424
12.3.1 IF語句424
12.3.2 FOR循環語句425
12.3.3 While循環語句428
12.3.4 執行錯誤處理429
12.3.5 其他控制工具430
實驗12-1S估計量無偏性的蒙特卡羅模擬431
實驗12-2對數極大似然估計439
實驗12-3謬誤回歸的蒙特卡羅模擬446
本章小結452
上機練習452
Exercise12-1編寫程序推導出DF和ADF檢驗的臨界值452
Exercise12-2編寫程序對EGARCH模型進行估計453
……

4. eviews模型用對數模型的好處

對數視圖模型使用對數模型的好處：

1，減少異方差的影響。

2，貸方的默認概率可以限制在0到1之間，並且可以通過函數的對數分布來計算違約概率。

3，使用統一的方式管理數據，通過對象，視圖和過程對數據進行各種操作。

4，輸入，擴展和修改時間序列數據或橫截面數據，可以根據任何復雜公式根據現有序列生成新序列。

(4)Eviews小額貸款公司擴展閱讀：

Eviews為面板數據建立面板白模型

數據簡介：本文使用中國31個省，10年（2003-2012年）和5個變數。其中，LN表示對數，CX表示儲蓄，JYNX表示受教育年限，GDP表示地區生產總值，LNFY表示老年人撫養比，SNFY表示兒童撫養比。 CX是解釋變數，其餘是解釋變數。

對數模型的主要弱點是假設違約概率呈現特定的對數函數。

5. 怎麼用eviews做多因變數和多自變數的數據分析

這個就得一個一個的做 沒辦法 eviews只識別第一個為因變數 後面的數據位自變數數據

6. 有下面的數據，如何用EVIEWS進行OLS分析新手，急求教。有懸賞

你要檢查自相關、異方差等情況，不能隨便做回歸的
我替別人做這類的數據分析蠻多的

7. 用eviews做GDP預測為什麼只顯示一期的預測值

在命令窗口輸入LS X C Y安ENTER就行了

8. 經濟學碩士和金融學碩士在美國哪個更好就業

如果你有一些編程的背景，加上你的數學專業，金融工程會是很不錯的選擇。經濟學就業並不是很理想，不過現在金融也越來越不理想了。另外，很多學校的金融碩士是一年制，這個對找工作很不利，因為你是8月開學，10－11月校招，你到了學校就要馬上著手找工作，否則第二年5月畢業趕不上第二年的校招，不建議選擇。一，金融學碩士（MS in Finance，Financial Analysis)*Student Profile 學生背景一般院校沒有規定專業背景，但申請時有商科類背景錄取機會大，其次，數學、經濟、統計，或計算機、強調數學能力，良好的計算機能力，部分學校要求會計學基礎，部分院校需正式的工作經驗，例如Pure U、UIUC、U of Rochester、Boston College、Brandies。有全職或實習工作經驗，錄取優勢明顯。部分院校有先修課要求，如本科一定要學過微積分，會計學，統計，經濟學基礎等。如不能滿足先修課，需在上正課前補上。 其他理科和文科專業學生也可以申，但是最好有輔修或者選修過數學和商科類課程分數要求：排名前50： GPA3.6+，TOFEL100+，GMAT700+/ GRE320+排名前100： GPA3.3+，TOEFL90， GMAT650+ / GRE315+</p><p>金融學專業學制：</p><p>MSF學制大多在一年或一年半之間，多數學校同時接受GMAT或GRE成績，個別學校僅接受GMAT成績，如佛羅里達大學和雪城大學; 同時，多數學校鼓勵但不強制要求工作經驗(學生可用高水平的假期實習經歷來為自己加分)，少數學校則非兩年以上工作經驗不能申請，如布蘭迪斯大學和康涅狄格大學。</p><p>*Major Concentration 專業方向</p><p>金融專業的資金回報率要遠遠高於其他的專業，不管對國際學生還是美國學生來說，金融都是一個熱門專業，因此拿獎學金的機率很小。金融一般都是一年制課程，課程的實用性較強。金融專業在很多商學院中只設有PhD學位或者歸類於MBA，對於只想申請Master的人來說，選擇其實並不是很多。</p><p>*Job prospect 就業方向</p><p>金融碩士專業申請相對難度小，理論性強，就業方向廣，但是就國際學生而言，就業競爭力在美國不是很理想。</p><p>1，面向個人客戶方面：商業銀行或者個人資產管理企業里的理財顧問、證券買賣的經紀業務、投行裡面的Private Client Service等。</p><p>2.面向企業方面：商業銀行里的小額貸款、證券公司里的投行上市業務、投行內的收購兼並部門。另外，任何一個企業在擴張的時候，肯定都需要金融類的人才對公司的資產狀況和融資方法進行一系列的評估，並研究出相應的方案。</p><p>3，經濟預測分析與管理咨詢人員</p><p>4，基金經理</p><p>5，證券經紀人</p><p>6，股票分析師</p><p>*Required Courses 所需課程</p><p>微積分，數理統計，線性代數，宏觀經濟、微觀經濟，會計。強調邏輯與分析能力</p><p>*Entry Salary 畢業起薪</p><p>據美國Top20名校范德堡大學統計，金融碩士畢業生就業第一年的平均年薪（不加獎金）為6-7萬美元。</p><p><b>二，金融工程Master in Financial Engineering, Mathematical Finance</b></p><p>金工是一門綜合了金融學、數學和計算機科學的交叉學科，在美國也叫數學金融、數量金融等，其課程通常由大學的商學院、數學系和工程學院聯合授課，主要集中於金融領域。廣義的金融工程是指一切利用工程化手段來解決金融問題的技術開發，它不僅包括金融產品設計，還包括金融產品定價、交易策略設計、金融風險管理等各個方面。金融工程(Financial Engineering)是一個統稱，各個學校叫法不同，包括：金融工程(Financial Engineering)，金融數學(Financial Mathematics)，數學金融(Mathematical Finance)，計算金融(Computational Finance)等。</p><p>由於每個學校特點不同，對於金融工程專業的設置不同，金融工程所在的學院也不同，主要設在以下三個學院：在工學院的學校有：Princeton，Columbia，Cornell，Michigan等;在數學系：Stanford，Chicago，NYU，USC，GIT等;在商學院：Berkeley，Claremont Graate University等;數理金融有Carnegie Mellon，UW Madison，Rutgers等;金融分析有Lehigh等。金融工程是「金融」與「工程」的創造性結合，前者包括金融工具元素(基本金融工具和衍生金融工具)和現代金融理論元素(如資產定價理論、資產負債理論、利率與匯率定價理論、期權定價理論、套期保值理論等等)，後者則涵蓋了數值分析、信息技術、計算機技術、工程技術特別是系統工程等的綜合運用。</p><p>*Student Profile 學生背景</p><p>金工是對於學生背景要求最高的專業之一：</p><p>(1).TOEFL; 托福需要上100。 </p><p>(2).GRE/GMAT：如果在數學或者工程學院下，一般接受GRE 。如果在商學院下，一般接受GMAT，比如Columbia U的金融數學要求GMAT。GRE320+，GMAT700+。</p><p>(3).GPA; 名校申請GPA一般要達到3.5以上;</p><p>(4).專業背景：金融工程/ 數學/ 統計/ 計算機/經濟/金融，數學要好</p><p>(5).學過概率，微積分，線性代數;</p><p>(6).MSOffice(Excel)，C/C++，VBA(編程工具)，MATLAB(建模)，MAPLE(建模，數學和工程都會用到)，STATA，SPSS，EVIEWS(計量經濟學要用到的軟體)</p><p>金融工程專業申請總結：</p><p>(1).該專業申請的學生背景強，競爭激烈;</p><p>(2).數學或計算機專業申請的學生居多，大多對金融市場、產品感興趣;</p><p>(3).理工科專業背景的學生申請有優勢;</p><p>(4)文科專業申請起來非常困難，即使是經濟、金融專業，如果數學、計算機不好，不建議申請;</p><p>*Major Concentration 專業方向</p><p>金融工程強調學生不僅有金融產品、市場的知識還要有定量分析、抽象思維的能力，數學和計算機背景等。就業方向主要為衍生品、股指、資管量化分析師等高薪但就業機會不多的行業。 </p><p>美國金融工程專業有的設在商學院下，有的設在工學院下。通常而言，商學院的金融更注重工作經歷，如果在金融機構有1-3年左右的工作經歷，接觸過量化分析，申請將會是一個不錯的選擇。本科畢業生則可將重點放在工學院的數學系。然而，無論申請哪個學校的金融工程專業，扎實的數學功底、一定的編程能力和金融等課程的學習、實習經驗都是必備的。</p><p>*Job prospect 就業方向</p><p>金融工程不同於MBA和MSF，它主要是培養金融界的技術工作者，與很多數學或金融PhD一起競爭工作，稱作Quantitative Analyst，或Quant。Quant 的職位主要集中在投資銀行、對沖基金、商業銀行和金融機構。負責的主要工作根據職位也有很大區別，比較有代表性的包括pricing、model validation、research、develop and risk management，分別負責衍生品定價模型的建立和應用、模型驗、模型研究、程序開發和風險管理。就現在來說，金融工程就業主要在以下幾個領域：基金公司：基金公司現在非常需要能做基金績效評估、風險控制、資產配置的人才。證券公司：證券公司現在正處在一個艱難的時期，同時也在通過集合理財產品設計等尋求生存的機會。銀行：較傳統的銀行也在起著微妙的變化。現在各大銀行的總行正在著手建立內部風險管理模型，急需這方面的人才，可是，由於銀行用人制度比較僵化，真正有水平的人未必能進去做這個事情。銀行內部的另外一個重要部門——資金部，也需要金融工程的人才，他們一方面在銀行間債券市場操作，是未來固定收益券這一塊的主力，同時也是未來大有發展空間的公司債券市場、抵押支持債券這些金融工程產品的設計主力。*Required Courses 所需課程有意識的補充自己的數理背景。金融工程、數學、 統計、 計算機、經濟、金融等學科在學校或實習工作中都要有涉獵。*Entry Salary 畢業起薪總體來說工作相對更多研究性課題，比較辛苦，但初始收入比其他金融職位高很多。以Quant Developer為例，雖然實際工作和其他行業的程序員沒有本質區別，但不僅收入高，而且對於國際生來說更容易找到工作。比如專業排名第一的卡耐基梅隆金工項目，學生的平均起薪（不包括獎金）為$92,200+，有99%的學生夏天找到實習，80%在畢業後90天內確認找到了工作，但是錄取率僅為10%（紐約校區錄取率7%），錄取的學生平均GPA高達3.85，63%有兩個或以上本科專業，GMAT 730，學費每年高達$80,400美元。