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ASPEN培训课程
宏观经济分析师、金融行业研究员、高校师生及政策研究人员。
掌握EViews软件的基本操作与工作文件管理。
熟练运用ARIMA、VAR、协整及GARCH等核心时间序列模型。
能够独立完成从数据导入、模型估计到预测报告的全流程分析。
EViews概述：EViews的界面布局（工作文件窗口、对象窗口、命令窗口）；工作文件的创建（非时序、日期型时序）；对象的观念与操作。
数据输入与处理：从Excel/文本文件导入数据；数据的编辑与变换（生成新序列、取对数、差分）；数据的图表分析（折线图、直方图、相关图）。
一元与多元线性回归：回归方程的估计（ls命令）；回归结果的详细解读；预测值与残差序列的生成；异方差、序列相关的检验（White检验、LM检验）与修正（加权最小二乘法、Newey-West标准误）。
离散选择模型：二元选择模型（Logit/Probit）的估计；模型的解释（发生比、边际效应）；拟合优度评价（似然比指数）。
工具变量法与两阶段最小二乘：内生性检验（Hausman检验）；工具变量的选取；TSLS的估计与结果解释。
平稳性与单位根检验：平稳时间序列的定义；自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）；单位根检验（ADF检验、PP检验）；差分处理。
单方程时间序列模型：ARIMA模型的识别、估计与诊断；模型的选择准则（AIC、SC）；利用ARIMA模型进行预测。
向量自回归模型（VAR）：VAR模型的定阶与估计；格兰杰因果检验；脉冲响应函数与方差分解。
协整与误差修正模型（ECM）：协整关系的概念与检验（Engle-Granger两步法、Johansen协整检验）；误差修正模型的建立与解释。
条件异方差模型（GARCH）：ARCH效应的检验；GARCH类模型的设定与估计；模型的扩展（TGARCH、EGARCH）；波动率预测。
面板数据模型基础：面板数据格式的定义；混合回归、固定效应模型与随机效应模型的估计；豪斯曼检验。
综合案例：宏观经济预测：结合多种模型（ARIMA、VAR、ECM）对GDP、CPI等宏观指标进行建模与预测对比。
