南开大学张晓峒时间序列

1. 张晓峒的计量经济学视频

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2. 南开大学国际经济研究所的发展历程

1986年，我国著名经济学家、原南开大学校长滕维藻教授提议在南开大学成立一个国际经济领域的专门研究机构。同年，中华人民共和国国家教育委员会批准了南开大学的申报，同意在南开大学建立国际经济研究所。国务院学位委员会赋权与国际经济研究所招收硕士、博士研究生，并授予学位。经过一年多的筹备，南开国际经济研究所于1987年11月9口在南开大学正式宣告成立。本所成立之初的绝大多数教学科研人员来自南开大学经济研究所的世界经济研究室。南开大学经济研究所成立于1927年，是中国最早的经济研究机构之一。
南开大学国际经济研究所在1987年成立时，聘请香港中文大学创始人、原南开大学经济研究所教授李卓敏先生担任所长。李卓敏先生因健康原因不能上任，经其推荐聘南开大学经济研究所校友、世界银行高级专家杨叔进先生任执行所长，原南开大学经济研究所所长熊性美教授任副所长。由于杨树进先生大多数时间在美国，熊性美先生也时常赴欧美访问和游学，相当一段时期内所务工作由蒋哲时教授和高尔森教授分担。
国经所的主要任务是：(1)通过博士、硕士研究生的教育，为国家培养高级研究人员；(2)从事国际经济领域的课题研究，尤其是对中国涉外经济关系的研究。在1980年代之前很长的一段时问内，由于各种原因，我国严重地忽视了国际经济学的教学和研究。自从20世纪70年代末期对外开放以来，我国政府强烈地感觉到对训练有素的国际经济学专家的需要，以及中国国际经济问题研究的欠缺，国经所的成立就是满足这种需要的一个关键性步骤。同时，国经所也为各级政府机构和企业提供有关国际经济和国际商务方面的咨询服务和从事在教学和研究方面的国际合作。
国际经济研究所正式成立时研究项目涉及五个广泛的领域：国际贸易和国际收支、跨国公司、国际经济法、亚洲和太平洋地区的经济关系和综合研究。研究项目主要集中在下列方面：国际资本流动、跨国公司、比较公司法、日本经济发展中大银行、商社和工业公司的作用，资本主义发达国家的经济周期和增长以及中国的对外经济开放政策。逐渐增加研究项目主要集中在中国的国际经济领域，其中包括：中国的外贸体制改革、促进出口的政策措施、中国沿海经济开发区的经济分析、中国与日本的贸易及投资关系、外国投资法比较等。为此，国际经济研究所组织建设了五个研究室。分别是：国际贸易研究室，成立时研究室主任为杨叔进先生，后由朱彤教授担任研究室主任。跨国公司研究室，研究室主任为蒋哲时教授；国际经济法研究室，由高尔森教授担任研究室主任；综合研究室，由陈漓高教授担任研究室主任；亚太经济研究室，由宫占奎教授担任研究室主任。 1993年杨叔进先生因身体原因辞去所长职务，熊性美先生担任所长。
围绕相关学科和研究方向的发展，国经所自建所以来经历了一系列结构调整和重组，所涉及的学科方向包括跨国公司研究、国际经济法研究、亚太经合组织（APEC）研究以及数量和计量经济的研究等。
国际直接投资和跨国公司的研究历来是国经所的研究重点和优势研究方向。1992年，跨国公司研究中心成立，时任中心主任为蒋哲时教授，冼国明、张岩贵为副主任。在滕维藻教授、陈荫枋教授和蒋哲时教授等老先生的主持下，国经所的跨国公司研究成绩斐然，闻名于国内外。1999年，跨国公司研究中心申请教育部哲学社科重点研究基地，并于2000年得到批准。现跨国公司研究中心主任为冼国明教授。
1995年，国际经济法研究室独立，成立了国际经济法研究所，高尔森教授担任国际经济法研究所所长。1995年3月，由原国家教委、外交部、外经贸部协商，依据国家教委批示，亚太研究室独立成立APEC研究中心，宫占奎教授先后担任APEC研究中心副主任、主任。1999年APEC中心通过评审成为教育部哲学社科重点研究基地。由于中国在亚太地区的经济活动越来越多，亚太地区的经济问题对中国日益重要，APEC研究中心于2003年升级为中国APEC研究院，并于人民大会堂举行了成立仪式。
2003年，为了更好地完善国经所的教学和科研体系，适应世界经济形势的变化，国际金融研究室在戴金平教授的牵头下成立。
由于经济研究方法不断改进，仅仅依靠定性的研究无法准确得出具体的分析结果。国际学术界越来越多地使用计量经济学的方法来进行定量分析以及实证检验。因此，国经所于2003年成立计量经济研究室，由张晓峒教授担任研究室主任。计量经济研究室的成立，不仅拓展了国经所的研究领域，对南开大学经济学院全院研究生的培养也带来重大的影响。正是在张晓峒教授等的努力下，计量经济学作为经济研究中的一种基本研究方法和工具的地位在我院研究生教育中得到重视，研究生计量分析能力快速提高。2008年，计量经济研究室独立，成立数量经济研究所，所长为张晓峒教授。
经过二十余年的演变，目前国经所的教学和研究主要集中在三个领域：跨国公司与国际投资、国际贸易和国际金融。 时间 所长 副所长 1987-1993 杨叔进教授 熊性美教授 1993-1997 熊性美教授 冼国明教授，陈漓高教授 1997-2002 冼国明教授 陈漓高教授，戴金平教授 2002-2008 戴金平教授 蒋殿春教授，李荣林教授 2009-至今 蒋殿春教授 葛顺奇教授，严兵副教授

3. 计量经济学eba用什么软件操作

《计量经济学软件EViews使用指南》是2004年南开大学出版社出版的图书，作者是张晓峒。
书名
计量经济学软件EViews使用指南
作者
张晓峒
ISBN
9787310019090
类别
图书 > 计算机与互联网 > 专用软件
页数
363
内容简介
系统地介绍EViews全部功能，并用17个案例展示建立数据文件、画图、最小二乘估计、工具变量估计、两段最小二乘估计、时间序列模型估计、单位根ADF检验、Granger因果性检验、向量自回归模型估计、协整检验、编程和蒙特卡罗模拟的实际操作。
EViews具有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测、编程和模拟7大类功能，是经济、金融、保险、管理、商务等领域中各类工作者、教师、学生的必备工具。EViews的基本功能也适用于自然科学、社会科学、人文科学中各个领域的定量研究，应用范围广泛。
作者简介
张晓峒，男，南开大学经济学院国际经济研究所教授，数量经济学专业博士生导师，日本大阪市立大学经济学博士，中国数量经济学会理事会常务理事。研究领域是计量经济学、应用统计学、国际经济学。
1984-1986年和1993年-1998年分别在加拿大康考迪亚（Concordia）大学和日本大阪市立大学留学。代表性著作有《计量经济分析》（经济科学出版社，2000年），《计量经济学基础》（南开大学出版社，2001年），《Cointegration，Error Correction，Theory and Application with Mathematica》（日本大阪市立大学出版社，1997）。
目录
第一章 EViews概述
第二章 数据处理
第三章 图形和表格
第四章 统计量的计算
第五章 回归模型的OLS估计
第六章 单一方程模型的其他估计方法
第七章 序列相关和ARIMA模型分析
第八章 设定与诊断检验
第九章 单方程模型预测
第十章 联立方程模型的估计
第十一章 向量自回归模型的估计
第十二章 模型求解
第十三章 截面时间序列数据的估计
第十四章 ARCH和GARCH估计
第十五章 EViews 3.1基础编程
第十六章 EViews应用举例

4. 张晓峒的主要课题

◇ 2010~2013，国家社会科学基金项目“经济序列季节调整的理论与应用研究。
◇ 2010~2010，国家认证认可监督管理委员会项目“出口肉类企业卫生注册量化自动评价管理系统。
◇ 2009~2012，教育部项目《时间序列非平稳检验理论与应用研究。
◇ 2008~2010，国家统计局项目“中国宏观经济序列季节调整与X-12-ARIMA中国版软件研发。
◇ 2006-2008年，国家自然科学基金项目“面板数据的计量经济理论方法研究”。
◇ 2005~2005年，中国人民银行天津分行项目“天津市宏观经济动态监测研究——天津市宏观经济运行先行指标体系研究。
◇ 2005~2006年，中国人民银行项目“PBC版时间序列X-12-ARIMA季节调整软件原理研究。
◇ 2003-2006年，国家社会科学基金项目“非经典计量经济学理论方法研究。

5. 如何用Eviews做ADF检验

file--New--Workfile...
以时间序列为例：输入相关起始时间后回车
建立时间序列的方法：Object--New Object,选择对象类型Series,并为之命名。

首先告诉你不用一个一个输入，
1.先说一种最笨的方法，建立序列以后，打开该序列，点击“Edit=+/-”，粘贴即可。粘贴之后还得在点击一下该键哦~，以此类推。
2.这是一劳永逸的方法，你先将相关数据放入一个Excel文件中，File--Import--Read Text-Lotus-Excel...,选择导入的Excel文件，在“Names for series or Number if named in file”中按顺序填入你的各个指标的名称，各指标名称之间应该用空格空开，在“Upper-left data cell”下填入数据的起始位置，如“B2”，这样数据就输入了。

至于ADF检验，一般最好是对数据求对数之后进行，当然要因情况而异，要对某序列进行ADF检验，先双击该序列打开，View--Unit Root Test...,在Test type中选择ADF检验，“Test for unit root in”下的三种情况都可以试试，例如，选择“Level”,“Include in test equation”中有常数项、有趋势项和常数项、None三种情况都要试试，当三种情况下都有单位根时（一般PRO.大于0.05则存在单位根），改变“Test for unit root in”中的“Level”为“1st difference”再试，直至我们发现其不存在单位根。当“Level”时通过检验无单位根时，该序列则I（0），当1st情况下时则I(1),以此类推。

6. 张晓峒的主要著作

◇ 《应用数量经济学》，张晓峒著，（“十一五”国家级规划教材），机械工业出版社，2009年3月。
◇ 《计量经济学》（第3版），合著，中国人民大学出版社，2008。
◇ 《EViews 6试验教程》，攸频、张晓峒著，中国财政经济出版社，2008。
◇ 《计量经济学基础》，（第3版，“十一五”国家级规划教材），主编，南开大学出版社，2007。
◇ 《计量经济学》（台湾版）。张晓峒写第8章（赵国庆主编）。台湾伟硕文化事业股份有限公司。2006年12月出版。
◇ 《EViews使用指南与案例》，张晓峒著，机械工业出版社，2007。
◇ 《时间序列X-12-ARIMA季节调整：原理与方法》，主编（课题成果），中国金融出版社，2006。
◇ 《英汉数量经济学词汇》，张晓峒编，机械工业出版社，2006。
◇ 《计量经济学软件EViews使用指南》（第1、2版），主编，南开大学出版社，天津，2003，2004，2005。
◇ 《21世纪数量经济学方法论与应用丛书》，主编，南开大学出版社，天津，2003年7月始。（含11部著作，已经出版7部）。包括
《季节时间序列理论与应用》，杜勇宏、王健著，张晓峒主审；
《面板数据的计量经济分析》，白仲林著，张晓峒主审；
《STATA在统计与计量分析中的应用》，王群勇著；
《计量经济学软件EViews使用指南》，张晓峒著；
《协整理论与应用》，马薇著，
《非参数计量经济学》，叶阿忠著，李子奈主审；
《宏观计量的若干前沿理论与应用》，王少平著，李子奈主审；
◇ 《计量经济分析》（修订版），独著，经济科学出版社，2003。

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书名：计量经济学基础

作者：张晓峒

出版社：南开大学出版社

出版年份：2005-5

页数：0

内容简介：

全书共分12章。前10章是经典计量经济学内容。其中主要介绍一元、多元线性回归模型，可线性化的非线性回归模型，联立方程模型以及当模型的假定条件不成立时对模型的补正措施，如异方差、自相关、多重共线性问题等。因为时间序列模型也是预测经济变量的一个重要方法，所以第11章介绍时间序列模型。近20多年来经济变量的非平稳性问题越来越引起人们的注意，并在这方面取得了许多研究成果。在第12章对这一部分内容作了初步的介绍。为了便于掌握计量经济学软件TSP（TimeSeriesPrograms）的应用，除了在附录1中专门介绍了TIP的主要功能及其使用方法外，还在各章中对典型的应用给出TIP命令。在附录2中给出基本的统计学知识，便于读者随时查阅。书的最后还给出计量经济学专用名词中英文对照表，以便读者进一步阅读英文文献。为了让读者真正掌握计量经济学知识，在介绍基本理论的同时尽可能多地给出一些例子，并用案例的形式具体介绍计量经济学的应用。此外，还在第10章专门介绍若干典型的计量经济模型。

8. 张晓峒的工作简历

1984-1986年加拿大蒙特利尔市康考迪亚（Concordia）大学留学。
1986-1993年天津大学管理工程学院教师。
1993-1998年日本大阪市立大学经济学院留学。
1997年3月毕业于日本大阪市立大学大学院，获经济学博士学位。
1998年─ 现在，南开大学经济学院。
研究方向：数量经济学，应用统计学。
招生专业：数量经济学。
主讲课程：高级计量经济学（1、2、3、4），中级计量经济学（1、2、3），计量经济学（本科），时间序列分析，预测方法，应用统计学，多元分析。

9. 教材 上海财经大学统计系本科生所学经济计量学、时间序列分析、实用回归分析用的是哪几个版本

帮你们到我们学校的论坛上问一下。
等问到了再来修改答案。

问到了：
计量经济学
数理班 高等教育出版社的
金融班 南开大学出版社的,张晓峒
时间序列分析
我忘了...边有点黑色,中间大面是黄竖条什么的
实用回归分析
王黎明,杨楠,陈颖 复旦大学

10. 在研究资本结构影响因素时为什么要选择面板数据

步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）
按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。
由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程， Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC（Levin-Lin- Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验（注：对普通序列（非面板序列）的单位根检验方法则常用ADF检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。如果我们以T（trend）代表序列含趋势项，以I（intercept）代表序列含截距项，TI代表两项都含，N（none）代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。但基于时序图得出的结论毕竟是粗略的，严格来说，那些检验结构均需一一检验。具体操作可以参照李子奈的说法：ADF检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认为，只有三个模型的检验结果都不能拒绝原假设时，我们才认为时间序列是非平稳的，而只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可认为时间序列是平稳的。此外，单位根检验一般是先从水平（level）序列开始检验起，如果存在单位根，则对该序列进行一阶差分后继续检验，若仍存在单位根，则进行二阶甚至高阶差分后检验，直至序列平稳为止。我们记I(0)为零阶单整，I(1)为一阶单整，依次类推，I(N)为N阶单整。
步骤二：协整检验或模型修正
情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。因此协整的要求或前提是同阶单整。但也有如下的宽限说法：如果变量个数多于两个，即解释变量个数多于一个，被解释变量的单整阶数不能高于任何一个解释变量的单整阶数。另当解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数时，则必须至少有两个解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数。如果只含有两个解释变量，则两个变量的单整阶数应该相同。也就是说，单整阶数不同的两个或以上的非平稳序列如果一起进行协整检验，必然有某些低阶单整的，即波动相对高阶序列的波动甚微弱（有可能波动幅度也不同）的序列，对协整结果的影响不大，因此包不包含的重要性不大。而相对处于最高阶序列，由于其波动较大，对回归残差的平稳性带来极大的影响，所以如果协整是包含有某些高阶单整序列的话（但如果所有变量都是阶数相同的高阶，此时也被称作同阶单整，这样的话另当别论），一定不能将其纳入协整检验。
协整检验方法的文献综述：(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零假设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。(2)Pedron(1999)在零假设是在动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残差的面板协整检验方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。(3)Larsson et al(2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法，这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。我们主要采用的是Pedroni、Kao、Johansen的方法。通过了协整检验，说明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的。因此可以在此基础上直接对原方程进行回归，此时的回归结果是较精确的。这时，我们或许还想进一步对面板数据做格兰杰因果检验（因果检验的前提是变量协整）。但如果变量之间不是协整（即非同阶单整）的话，是不能进行格兰杰因果检验的，不过此时可以先对数据进行处理。引用张晓峒的原话，“如果y和x不同阶，不能做格兰杰因果检验，但可通过差分序列或其他处理得到同阶单整序列，并且要看它们此时有无经济意义。” 下面简要介绍一下因果检验的含义：这里的因果关系是从统计角度而言的，即是通过概率或者分布函数的角度体现出来的：在所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件X的发生与不发生对于另一个事件Y的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响，并且这两个事件在时间上又有先后顺序（A前B后），那么我们便可以说X是Y的原因。考虑最简单的形式，Granger检验是运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Y（在统计的意义下，且已经综合考虑了Y的滞后值；如果影响不显著，那么称X不是Y的“Granger原因”（Granger cause）；如果影响显著，那么称X是Y的“Granger原因”。同样，这也可以用于检验Y是X的“原因”，检验Y的滞后值是否影响X（已经考虑了X 的滞后对X自身的影响）。 Eviews好像没有在POOL窗口中提供Granger causality test，而只有unit root test和cointegration test。说明Eviews是无法对面板数据序列做格兰杰检验的，格兰杰检验只能针对序列组做。也就是说格兰杰因果检验在Eviews中是针对普通的序列对(pairwise)而言的。你如果想对面板数据中的某些合成序列做因果检验的话，不妨先导出相关序列到一个组中(POOL窗口中的Proc/Make Group)，再来试试。
情况二：如果如果基于单位根检验的结果发现变量之间是非同阶单整的，即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。但此时也不要着急，我们可以在保持变量经济意义的前提下，对我们前面提出的模型进行修正，以消除数据不平稳对回归造成的不利影响。如差分某些序列，将基于时间频度的绝对数据变成时间频度下的变动数据或增长率数据。此时的研究转向新的模型，但要保证模型具有经济意义。因此一般不要对原序列进行二阶差分，因为对变动数据或增长率数据再进行差分，我们不好对其冠以经济解释。难道你称其为变动率的变动率？
步骤三：面板模型的选择与回归
面板数据模型的选择通常有三种形式： 一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。一种是随机效应模型（Random Effects Regression Model）。如果固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，并且这两个随机误差项都服从正态分布，则固定效应模型就变成了随机效应模型。在面板数据模型形式的选择方法上，我们经常采用F检验决定选用混合模型还是固定效应模型，然后用Hausman检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型。检验完毕后，我们也就知道该选用哪种模型了，然后我们就开始回归：在回归的时候，权数可以选择按截面加权（cross- section weights）的方式，对于横截面个数大于时序个数的情况更应如此，表示允许不同的截面存在异方差现象。估计方法采用PCSE（Panel Corrected Standard Errors，面板校正标准误）方法。Beck和Katz(1995)引入的PCSE估计方法是面板数据模型估计方法的一个创新，可以有效的处理复杂的面板误差结构，如同步相关，异方差，序列相关等，在样本量不够大时尤为有用。