在统计分析领域中，EViews软件是一款被广泛使用的统计分析软件之一。自从我开始使用EViews以来，我深深地感受到它的强大和易用性，让我在我的研究工作中受益匪浅。
计量经济学已经成为了经济学研究领域中必不可少的工具。EViews软件是一款专业的计量经济学分析软件，具有丰富的功能和工具，包括时间序列分析、面板数据分析、回归分析、预测等。本文将探讨EViews软件的特色功能和使用方法，并通过一个详细的操作指南演示如何使用EViews软件进行数据处理和建模分析。
EViews是一个非常强大的时间序列软件包，具有易用性和高度定制化的特点。它适用于处理时间序列、横截面或纵向数据，不仅适用于经济学领域，而且适用于任何需要进行数据分析和模拟的领域。借助EViews，您可以轻松管理数据，进行计量经济学和统计分析，生成预测或模型模拟，并创建高质量的图形和表格以供发布或嵌入其他应用程序中。EViews拥有直观的用户界面和强大的分析引擎，将现代软件技术的最佳优势与您所需的功能融合在一起。无论您是专业人士还是学生，EViews都可以满足您的需求，并为您带来前所未有的灵活性和易用性。
EViews软件是一款用于计量经济学分析的软件，具有强大的数据处理和模型建立能力。它可以帮助用户快速、高效地进行数据分析和模型建立，提高工作效率和生产效益。本文将详细介绍EViews软件的特点和使用方法，并结合实际案例进行演示和说明。
EViews是一款专业的计量经济学软件，广泛应用于金融、经济学、商业等领域。该软件以其强大的数据处理和分析能力、丰富的统计方法和模型库以及简单易用的界面设计，为用户提供全面、高效的计量分析解决方案。
EViews是由美国Quantitative Micro Software公司开发的一款计量经济学软件，主要用于经济和金融的数据处理和建模。该软件具有强大的数据分析和建模能力，可以帮助用户更加有效地进行数据分析和解释。同时，EViews还提供了多种数据格式的支持和数据导入导出功能等方便用户的使用。
EViews是一款面向时间序列分析的统计软件，自推出以来广泛应用于经济学、金融学、商业学等领域。其强大的数据处理功能、简洁直观的界面以及灵活的扩展性受到了众多研究者的青睐。本文旨在对EViews进行介绍、应用和展望，为使用EViews的研究者提供参考。
EViews是一款由美国公司IHS Markit开发的经济学和金融学数据分析软件。EViews支持多种数据格式和统计方法，能够进行数据分析、建模和预测等工作，并拥有出色的图表和报告生成功能，因此广受经济学和金融学界的青睐。
EViews是一款经济学数据分析软件，主要用于对时间序列数据进行统计分析和建模。它具有直观的用户界面和强大的功能，可以帮助经济学家、金融学家和社会科学研究人员进行各种数据分析。
“[T]he concept of multiple regression and the linear regression model in particular constitutes the underlying platform of most econometric modeling, even if the linear model itself is not ultimately used as the empirical specification.”
EViews是一款专业的计量经济学软件，广泛应用于经济学研究、金融分析以及商业统计分析等方面。该软件拥有独特的多种功能和工具，本文将从几个方面介绍EViews软件的独特功能，并结合实际案例来具体说明其适用性。
题外话：天天不用做事也是一种痛苦，老天爷呀，看在我如此虔诚的份上，就让我一个人承担这样的痛苦吧！
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号 独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。 公众号遴选了各大期刊前沿论文，按照理解和提炼的方式为读者呈
可能学习和工作还有兴趣都跟统计沾些边，一些朋友和网友也问我些如何学习统计之类的问题，他们当然一样是非统计出身。结合自己的学习经历，这里一并回答了，也权当一个成长备忘录，所以这里取一个柏拉图“《智者篇》
计量经济学也有很多小的门类，请对号入座。 有很多软件，Stata, Matlab, R, Sas是相对来说用的比较多的。 如果是做应用计量（特别是横截面数据、面板数据），Stata是不二之选，因为不管是管理数据还是跑回归，实在太太太方便了。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有，而且其中的绝大多数都是用stata做的。而且最大的优点是，简单！ 如果做应用的时间序列，Eviews似乎是一个不错的选择。但是我一般不做这方面，也不是很有发言权。 如果做理论计量，stata eview
本文其中一些是自己的整理，也有一些是经管之家论坛中一位热心、好学坛友的整理，其中只是简单介绍一下这两个新版本的部分特性，分享出来，有兴趣的看客可以一起学习、进步。
公众号第一次介绍Marcos Lopez de Prado，则是来自他一篇论文：《The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail》，公众号进行了解读，详见：
这学期《计量经济学专题研讨》聚焦经济学研究中常用的因果推断方法（causal inference），分 Potential Outcome Model and Regression、Randomized Experiment/Field Experiment/Natural Experiment、Matching Method、Propensity Score Method、Difference-in-Difference Method、Instrumental Variable Method、Regression Discontinuity Design、Synthetic Control Method 八个专题研读、讨论和展示计量经济学中的经典或前沿论文。
前言：非参数分析是统计学和计量经济学的一个重要方法工具，在研究与实践中有着广泛的应用。本文为众多的非参数分析方法建立个统一的视角，阐释非参数分析的性质、作用、发展、使用方法以及经济解释。洪永淼教授首先从计量经济学研究中的参数模型引入，指出了参数模型的优点和不足，从而过渡到非参数统计方法的介绍。期间，洪教授系统地介绍了非参数方法的发展历史、模型种类和基本原理，并着重讲解了Global Smoothing和Local Smoothing两类方法的理论和联系。最后，洪教授衔接到现代大数据时代的机器学习研究，通过对多种机器学习的理论和方法介绍，讨论非参数方法与机器学习的联系与区别，指出机器学习很多方法本质和基础就是非参数统计模型，并可从非参数分析角度解释了机器学习方法在预测能力上表现优良的原理。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 预测已实现的波动率对于交易信号和头寸管理至关重要。诸如GARCH和HAR等计量经济学模型，以相当直观和透明的方式，根据过去的收益预测未来的波动率。然而，递归神经网络已成为一个重要的竞争对手。神经网络是一种自适应机器学习方法
来源：计量经济学服务中心 本文约2700字，建议阅读8分钟 本文为你介绍了因果推断书籍的代码合集。 1、Causal Inference: The Mixtape 来源： https://mixtape.scunning.com/index.html 简介 这是《Causal Inference: The Mixtape》的在线版本，因果推理包括一些工具，让社会科学家能够确定什么导致什么。在一个混乱的世界里，因果推理有助于确定所研究行为的因果关系——例如，提高最低工资对就业的影响(或缺乏影响)，幼儿教育对
整理丨AI科技评论 2月23日，清华大学计算机系崔鹏副教授与斯坦福大学Susan Athey（美国科学院院士，因果领域国际权威）合作，在全球顶级期刊Nature Machine Intelligence（影响因子IF=15.51，2020）上发表题为“Stable Learning Establishes Some Common Ground Between Causal Inference and Machine Learning”（稳定学习：建立因果推理和机器学习的共识）的观点论文。深入探讨和总结了因果
AI 科技评论按：由中国计算机学会（CCF）主办、雷锋网和港中大（深圳）联合承办的第四届「全球人工智能与机器人峰会」（CCF-GAIR）将于 2019 年 7 月 12 日至 14 日在深圳举行。自 2016 年创办以来，CCF -GAIR 已先后邀请到 10 余位中美两国院士、图灵奖得主、数十位 IEEE/ACM/IAPR Fellow、上百位在各自专业领域享有盛誉的学者以及 AI 领域的知名企业家、投资者和创新者做了大会报告及相关圆桌分享，是目前为止本土人工智能领域规格最高、影响力最大的峰会。
近年来，基金经理已开始用基于计算机的统计方法（例如ML）代替或补充经典的统计方法（例如计量经济学）。知名的ML公司包括RenTec，Two Sigma，DE Shaw，TGS，Capital Fund Management等。
谢梁，美国微软总部首席数据科学家，本科毕业于西南财经大学经济学专业，然后在中国工商银行从事信贷评估工作，一年后辞职到纽约州立大学学习应用计量经济学。研究兴趣主要是混合模型（mixed model）和数据挖掘方法，以及 SAS 潜力的挖掘（他认为在各大 SAS 论坛帮人解决问题同时学习他人经验，是提升自己最快的途径，曾用网名 oloolo），著有《Keras 快速上手：基于 Python 的深度学习实战》。 十余年的机器学习应用经验，让他成功从一位经济学毕业生转型为云计算领域的顶级数据科学家。近日，谢梁接受
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本教科书在可再现金融上拉开帷幕，并展示了如何通过提供一个完全透明的R代码基础来应用金融和计量经济学的理论概念。 这本教科书在可再现金融上拉开帷幕，并展示了如何通过提供一个完全透明的R代码基础来应用金融和计量经济学的理论概念。聚焦于R的编码和数据分析，我们展示了学生、研究人员、数据科学家和专业人员如何从零开始进行实证金融研究。我们从对初学者友好的R包tidyverse系列介绍开始，我们的方法围绕着它。然后，展示如何访问和准备公共开源数据源(如法国数据库、宏观经济数据
1916年6月15日，我出生在威斯康辛州的密尔沃基市。我的父亲是一名电气工程师，他于1903年在德国达姆施塔特技术学院获得工程文凭后来到美国。他是一名电气控制装置的发明家和设计者，后来也是一名专利律师。作为专业和公民事务的积极领导者，他因在社区的许多活动而获得马凯特大学的荣誉博士学位。我的母亲是一位有成就的钢琴家，是第三代美国人，她的祖先是从布拉格和科恩移民来的48人。在我的欧洲祖先中有钢琴制造商、金匠和酒商，但据我所知，没有任何类型的专业人士。科恩的默克尔人是路德教徒，布拉格的戈德施密特人和埃伯谢姆的西蒙
可使用蒙特卡洛法进行模拟，所谓“蒙特卡罗法”(Monte Carlo Methods，MC)，是通过计算机模拟，从总体抽取大量随机样本的计算方法。
如今，我们每个人都在谈论“数据科学”，《哈佛商业评论》杂志甚至将数据科学家定义为“21世纪最性感的职业”。在这个大数据时代，究竟什么是数据科学？数据科学家又究竟是怎样的一群人？他们在创造着什么令人着迷的东西？DT君将在2018年走访50位来自各行各业的顶尖数据科学家，希望能让你们了解这些神奇的人和他们的神秘事儿，为你们一窥数据科学的未来与未知。
的总变异（TSS）分解为两部分，可以被回归分解（ESS） + 未被回归分解（RSS）。即：
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只 是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 关于软件 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 关于软件。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括excel、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表
这部分视频 Wolfram 欧洲技术服务、交流与战略总监 John Mcloone 将展示 Wolfram 语言在经济学研究和教学的统一解决方案。首先研究用于经济学数据收集、建模和可视化的Wolfram 语言的计算范围；用机器学习进行分析信用排名、贷款、时间序列(TimeSeries)，然后，将展示交互式笔记本和云部署功能如何使您能够分发交互式讲义和计算型文章的示例，以供学生和同事探索。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较
笔者寄语：菜鸟笔者一直觉得r CRAN离我们大家很远，在网上也很难找到这个社区的全解析教程，菜鸟我早上看到一篇文章提到了这个，于是抱着学渣学习的心态去看看这个社团的磅礴、威武。
本文由经管之家CDA数据分析师独家整理，转载请注明来源 前不久，经管之家邀请到了吉林大学数据学院概率统计系教授朱复康博士参与了论坛的线上互动问答，与广大坛友就时间序列分析、保险精算等内容进行了交流，小编将问答内容整理如下，以飨读者。 本期嘉宾 朱复康博士，吉林大学数学学院概率统计系教授，研究方向为时间序列分析、保险精算，主要教授时间序列分析、多元统计分析与线性模型、统计软件、概率统计、数理统计、多元统计分析、统计基础等研究生和本科课程，新加坡南洋理工大学访问学者， 美国佐治亚理工学院博士后，现兼任吉林省工业
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经
从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了哪些专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考? 具体内容 专业名称：数据科学与大数据技术; 人才培养目标：以大数据为核心研究对象，利
中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理论与方法、经典的线性联立方程模型理论与方法，以及传统的应用模型为主要内容；
第二批(32所)：中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经大学、广西科技大学、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、重庆理工大学、晋中学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科学技术学院、广东白云学院、北京师范大学-中国香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、贵州大学、贵州师范大学、安顺学院、贵州商学院、贵州理工学院、宁夏理工学、宿州学院。
方差较大的数据包含的信息量较小，但 OLS 却对所有数据等量齐观进行处理，故异方差的存在使得 OLS 的效率降低。
编者按： 经济和金融是当今社会非常重要的学科，也是大部分人或多或少都了解一些的两门功课，但想要学好这两门学科，阅读优质的图书是必不可少的。因此小编在整理了知乎上大家关于优质书籍的推荐后，根据知乎上经管之家的推荐顺序，按照金融学入门及进阶图书、经济学入门及进阶图书以及其他的一些推荐书籍选取了一些图书来和大家分享。其中部分的书评整理自豆瓣。
在今天我们发布的这篇文章中，作者 Sonam Srivastava 介绍了金融中的三种深度学习用例及这些模型优劣的证据。 我们跟随 Sonam Srivastava 的分析，并展望深度学习在金融领域的
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：Ralph Sueppel 随着量化基本面研究的发展，很多宏观经济指标的预测，也可以使用量化模型进行建模。今年对于宏观指标的Nowcasting模型一直是很多学者和机构研究的热点。金融市场的Nowcasting主要
本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。 1初级入门 《R语言实战》，这是高涛、肖楠等翻译的一本书详细全面介绍了入门、图形、统计、回归、方差、功效分析、广义线性模型、主成分、因子分析、缺失值处理等。除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了 2高级入门 读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了
今天要跟大家分享的是相关系数图矩阵！ 相关系数矩阵大家肯定都不陌生吧，作为识别变量之间的关系以及共线性程度，会在很多数据环境下用到。 但是相关系数矩阵毕竟全是数字，看起来还是不够直观，需要我们主动去识
(这篇文章是2018-08-10 09:32:37写的，我2021年5月13日 10点37分看了一下，上面这个sql写的什么玩意。。。日常工作和面试什么的，非常不建议使用这种写法)
现在对R感兴趣的人越来越多，很多人都想快速的掌握R语言，然而，由于目前大部分高校都没有开设R语言课程，这就导致很多人不知道如何着手学习R语言。 对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑
EViews是一款专业的数据分析软件，广泛应用于经济学研究领域。该软件提供了强大的数据处理和分析功能，包括统计分析、时间序列分析、面板数据分析等，成为了许多经济学研究人员的必备工具之一。本文将对EViews的主要功能和使用技巧进行介绍，并结合实际案例进行详细说明。
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