eviews软件使用说明Word下载.docx
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用鼠标点击打开下拉式菜单（或再下一级菜单），点击某个选项将执行对应的命令。
命令窗口:
主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端的竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews（TSP风格）的命令。
如果熟悉MicroTSP的命令，可以在此直接键入。
主显示窗口:
命令窗口之下是EViews的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称为子窗口）均在此范围之内显示，不能移出主窗口之外。
状态栏：
主窗口之下是状态栏，左端显示信息，中部显示当前路径，右端显示当前状态，例如有无工作文件。
四、EViews软件的基本操作对象
1．工作文件（Workfile）
工作文件是用户使用EViews软件处理数据时存贮在内存中的信息，包括操作过程中建立的所有命名对象。
工作文件可以视为EViews软件的基本“工作平台”，在这个平台上可以存放信息处理过程中的其它操作对象，如序列、数组、方程、图像等等。
启动EViews软件之后，必须首先创建一个新的工作文件，或者从磁盘上加载一个工作文件到内存，这样EViews才允许用户进行下一步的数据处理工作。
退出EViews之前，一般也要将工作文件存贮到磁盘上，否则包含在工作文件中的所有对象将丢失。
2．序列（Series）
序列即通常所说的变量，它可以由解释变量、被解释变量的实际观察值组成，也可以是计量经济分析过程中计算得到的序列，如变量的函数形式、残差序列、系数估计值序列、预测值序列等等。
一般情况下，我们将直接称序列为变量。
序列包括时间序列和非时间序列（由横截面数据或排列顺序不规则的时间序列数据组成）。
时间序列的频率可以分成年度、季度、月份和周数据。
3．数组（Group）
数组由若干个序列组合而成，以便对组中的所有变量同时执行某项操作。
EViews以电子表格的形式表示数组，所以在数组窗口中可以直接键入或编辑各个序列的数据。
数据和所对应的各个序列之间是一种链接关系，修改序列的数据、更改序列名、删除序列等操作，都会在数组中产生相应变化。
4．图形（Graph）
EViews软件的图形类型主要有：
折线图、（趋势图）、相关图、柱形图、圆饼图等图形。
用户可以在图形窗口中直接定义图例、比例尺度、刻度线、标题等图形参数。
5．方程（Equation）
方程是计量经济分析的主要对象之一；
在方程窗口中可以直接确认样本区间、参数估计方法、方程中的变量及其函数形式等内容。
根据估计的方程，还可以直接进行残差分析、稳定性分析、计量经济检验、预测模拟等分析。
五、
建立工作文件
建立工作文件对话框
【菜单方式】
在主菜单上依次点击File\New\Workfile，将弹出一个对话框（如图6-2所示），由用户选择数据的时间频率（frepuency）、起始期和终止期。
其中，
Annual——年度
Monthly——月度
Semi-annual——半年
Weekly——周
Quarterly——季度
Daily——日
Undatedorirregular——非时序数据
选定时间频率之后，再分别点击起始期栏和终止期栏，输入相应的日期1978和1997。
输入季度、月份日期时用符号“：
”或“.”分隔年、季（或月）。
如果是非时序数据，则只需输入观察数据的组数（即样本容量）。
输入完毕点击OK，将在EViews的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。
工作文件窗口是EViews的子窗口。
它也有标题栏、控制框、控制按钮。
标题栏指明窗口的类型是workfile，以及工作文件名和存储路径。
标题栏下是工作文件窗口的工具条，工具条上是一些命令按钮：
Views——观察
Procs——过程
Save——保存工作文件，
Fetch——读取对象
Store——存储对象
Delete——删除对象
Sample——设置样本区间
Gener——生成新的序列
在工作文件窗口中选取并双击某个对象，将打开该对象窗口。
工作文件中一开始就包含了两个对象,一个是系数向量C，用来保存估计的系数；
另一个是残差序列RESID，用于存贮实际值与拟合值之差。
【命令方式】
在命令窗口也可以直接输入建立工作文件的命令CREATE，命令格式为：
CREATE
数据频率
起始期
终止期
其中，数据频率类型分别为A（年）、Q（季）、M（月），非时序数据（U）等等。
如果是非时序数据，则只需在数据类型之后标明数据的组数。
说明：
1．输入EViews命令时，命令字与命令参数之间只能用空格分隔；
2．利用光标移动键可以依次调入以前输入的命令，以便用户编辑之后重新执行命令，或浏览历史命令的执行过程；
3．如果当前窗口不是命令窗口，有时无法输入命令，此时只需点击命令窗口使其成为当前窗口即可。
六、输入与编辑数据
格式:
DATA
变量名1
变量名2
…
变量名k
功能
:
输入新变量的数据，或编辑工作文件中现有变量的数据。
1．执行命令之后，将在主窗口显示数组窗口，数组窗口是一个二维表格，变量的值按列排列。
如果是新变量，则在表格中显示缺省值NA，此时可以通过键盘和方向移动键逐个输入数据；
如果是工作文件中已经存在的变量，则在表格中显示有关变量的数值，此时可以用全屏幕编辑方式随意编辑修改数据。
2．执行命令之后，工作文件（窗口）中将直接生成相应变量，变量的数值由数组窗口中的数据决定；
在数组窗口中输入或修改数据，（工作文件中）变量的数值也将随之发生变化。
3．在数组窗口的变量名栏可以直接添加新的变量，或更改变量的名称。
4．输入或编辑完数据之后可以直接关闭数组窗口，此时系统询问是否删除数组，由于工作文件中已保留了有关变量的数据，所以一般选择Yes，工作文件中的变量不会因此而丢失。
5．在工作文件窗口中双击变量名，将重新显示该变量的数据；
也可以选择若干变量组成新的数组，具体做法是：
（1）在工作文件窗口中点击组成新数组的第一个变量；
（2）如果数组中的其余变量在工作文件窗口连续排列，则采用拖拉鼠标的方式直接选定；
如果变量排列不连续，或想人为地确定变量的先后排列顺序，可以通过在变量名上点击鼠标右键的方式逐个选定变量；
（3）双击选取的变量，并在弹出的菜单中选择openGroup，则打开新的数组窗口，以便浏览（显示）或编辑数据。
在主菜单上依次点击Quick\EmptyGroup，先建立一个空组，再用方向键将光标移到每一列的顶部（obs栏）之后，输入各个变量名；
如果变量名是工作文件中已有的变量，则回车之后显示相应的数据，否则显示缺省值NA，等待用户输入数据。
七生成序列
格式
GENR
变量名=表达式
：
将表达式的计算结果赋值给等号左端的变量
例：
LNX=log（X）
在主菜单上点击Procs\Generate
Series，或在工作文件窗口中直接点击GENR按钮，然后在弹出的对话框中输入新序列的名称及其计算公式。
1．表达式的书写规则
与常用的高级语言相同；
首字符一般是数字、正负号或括号；
表达式中也可以使用关系运算符和逻辑运算符：
>
如果X大于Y，那么X>
Y取1，否则取0
<
如果X小于Y，那么X<
=
如果X等于Y，那么X=Y取1，否则取0
如果X不等于Y，那么X<
如果X小于等于（不大于）Y，那么X<
=Y取1，否则取0
如果X大于等于（不小于）Y，那么X>
AND
如果X和Y的值均为1，那么XANDY取1，否则取0
OR
如果X或Y的值为1，那么XORY取1，否则取0
2．简单函数：
D（X）
X的一阶差分
D（X,n）
X的n阶差分
LOG（X）
自然对数
DLOG（X）
自然对数增量LOG（X）-LOG（X（-1））
EXP（X）
指数函数
ABS（X）
绝对值函数
SQR（X）
平方根函数
RND
生成0和1之间均匀分布的随机数
NRND
生成标准正态分布的随机数
3．描述统计函数
EViews中有一类以@打头的特殊函数，用以计算序列的描述统计量，或者用以计算常用的回归估计量。
大多数@函数的返回值是一个常数，即对于所有的观察值取同一数值。
@SUM（X）
序列X的和
@MEAN（X）
序列X的平均数
@VAR（X）
序列X的方差
@SUMSQ（X）
序列X的平方和
@OBS（X）
序列X的有效观察值个数
@COV（X,Y）
序列X和序列Y的协方差
@COR（X,Y）
序列X和序列Y的相关系数
@CROSS（X,Y）
序列X和序列Y的的乘积和
当X是一个数时，下列统计函数返回一个数值；
当X是一个序列时，下列统计函数返回的也是一个序列：
@PCH（X）
X的增长率（X-X（-1））/X（-1）
@INV（X）
X的倒数1/X
@LOGIT（X）
逻辑斯特函数
@FLOOR（X）
转换为不大于X的最大整数
@CEILING（X）
转换为不小于X的最小整数
@DNORM（X）
标准正态分布密度函数
@CNORM（X）
累计正态分布函数
@TDIST（X,n）
自由度为n，取值大于X的t统计量的概率
@FDIST（X,n,m）
自由度为（n，m），取值大于X的F分布的概率
@CHISQ（X,n）
自由度为n，大于等于X的
分布的概率
4．回归统计函数
回归统计函数是从一个指定的回归方程返回一个数。
调用方法：
方程名后接句号“.”再接@函数。
例如：
EQ1.@DW，则返回EQ1方程的D-W统计量。
如果在函数前不使用方程名，则返回当前估计方程的统计量。
@R2
判定系数
@RBAR2
调整后的判定系数
@SE
回归标准误
@SSR
回归平方和
@DW
D-W统计量
@F
F统计量
@LOGL
极大似然估计函数的对数值
@REGOBS
回归方程中观察值的个数
@MEANDEP
被解释变量的均值
@SDDEP
被解释变量的标准差
@NCOEF
估计系数的总个数
@COVARIANCE（i,j）
回归系数i和回归系数j之间的协方差
@RESIDCOVA（i,j）
向量自回归（或系统）中第i个方程残差与第j个方程残差之间的协方差；
此函数必须以已命名的对象名为前导。
VAR1.@RESIDCOVA（2,2）
5．其它功能的特殊函数
下列函数计算将产生一个序列：
@MOVAV（X,n）
序列X平滑期为n的移动平均数，其中n为正整数
@MOVSUM（X,n）
序列X平滑期为n的移动和，其中n为正整数
@TREND（t）
生成一个在时期t取值为0、以后逐期加1的时间趋势变量
@SEAS（m）
生成一个在季度（或月度）m时取值为1、其它时期取值为0的虚拟变量
八
调整数据区间
建立或调入工作文件之后，数据区间和样本区间也随之确定。
但是在计量经济分析过程中，有时需要扩展数据区间或调整样本区间。
扩展数据区间：
EXPAND
调整样本区间：
SMPL
1．扩展的数据区间不能小于原来的数据区间，即起始期应早于原来的起始期，终止期应晚于原来的终止期。
2．样本区间应在数据区间范围（Range）之内。
3．建立或调入工作文件时，样本区间一般与数据区间相同，数据处理命令是对整个区间内的数值进行操作。
但是重新设置样本区间之后，数据处理命令只对样本区间以内的数值进行操作，而不涉及样本区间以外的数据。
在主菜单上点击Procs\Sample或ExpandRange，也可以在工作文件窗口中双击数据区间（Range）或样本区间（Sample），并在弹出的对话框中重新输入起始期和终止期，点击OK之后，可以观察到工作文件窗口中的数据区间（或样本区间）已做了相应调整。
九
图形分析
在估计济模型之前，借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，以便合理地确定模型的数学形式。
图形分析中最常使用的是趋势图和相关图。
1．趋势图分析
格式：
PLOT
变量1
变量2…
…变量名k
作用：
（1）分析经济变量的发展变化趋势；
（2）观察是否存在异常值。
双击图形中的图例、坐标轴区域，可以重新定义图例和坐标轴的显示格式。
双击图形区域，将弹出图形参数设置窗口
图形参数设置说明：
（1）在图形类型（GraphType）列表框中可供选择的图形有：
折线图、直方图、叠加直方图、折线—直方图混合图、散点图（相关图）、圆饼图等。
（2）图形属性（Graph
Attributes）选择框中，常用的选择项有图形框、垂直/水平刻度线、彩色图形等等。
（3）图形纵轴刻度（Graph
Scales）选择框中，可以设定单坐标轴或双坐标轴；
当变量的量纲不同时，只有选择双坐标轴才能合理显示所有变量的图形。
（4）图形的比例尺度（Graph
Scaling）选择框中，默认设置为自动设定，也可以取成强制通过原点、对数比例尺度、标准化数据（NormalizeData）和手动设置等，标准化数据尤其适宜于显示具有不同量纲变量的图形。
（5）在折线图选择框中，可以选择折线、散点、点线图；
在散点图（ScatterDiagram）中，可以选择显示回归线（RegressionLine）。
（6）点击Fonts按钮，可以设置图形文字标识的字体、字型等字体样式。
2．相关图分析
SCAT
Y
X
（1）观察变量之间的相关程度；
（2）观察变量之间的相关类型，即为线性相关还是曲线相关，曲线相关时大致是哪种类型的曲线。
（1）SCAT命令中，第一个变量为纵轴变量，一般取为被解释变量；
第二个变量为横轴变量，一般取为解释变量。
（2）SCAT命令每次只能显示两个变量之间的相关图，若模型中含有多个解释变量，可以逐个进行分析；
此时虽然得到的是Y与Xi的切面图，但还是有助于分析被解释变量与各个解释变量Xi之间的相关关系。
（3）在趋势图中，通过改变图形类型也可以得到相关图。
十描述统计
描述统计主要是利用均值、标准差、偏态系数和峰态系数等数字特征来描述变量的取值分布情况。
在数组窗口中点击View\DescriptiveStats（描述统计），就可以得到数组中每个变量的各个数字特征。
在工作文件窗口中双击某个变量，并在弹出的序列窗口中点击View\histogramandStats，则在显示该变量数字特征的同时，还将显示其取值的频率直方图，如图所示。
其中，Mean和Median分别是反映集中趋势位置的均值和中位数，Maximum和Minimum分别为变量的最大值和最小值；
Std.Dev为反映变量离散程度的标准差；
Skewness和Kurtosis分别为偏态系数和峰态系数，计算公式为：
S＝
K＝
式中n为观察值个数，s为标准差。
对于对称分布，s=0；
当s>
0（或s<
0）时表明分布存在右偏态（或左偏态）。
对于正态分布，k=3，当k>
3（或k<
3）时说明分布比较陡峭（或平坦）。
Jarque-Bera统计量同于检验变量是否服从正态分布，简称JB检验，其计算公式为：
JB＝6[S2＋（K－3）2/4]/n
在变量服从正态分布的原假设下，JB统计量服从自由度为2的
分布；
因此，如果JB统计量大于
分布的临界值，或对应的概率值较小，则拒绝该变量服从正态分布的假设。
十一相关分析
1．简单相关分析
利用相关图可以直观地分析变量的相关情况，EViews软件还可以直接计算变量的（简单）相关系数和协方差系数。
（1）在工作文件窗口中选定有关变量组成数组，并打开数组窗口；
（2）在数组窗口中点击View\Correlations（相关系数），或Covariances（协方差），将显示变量的相关系数矩阵或协方差系数矩阵。
COR
变量名2
…变量名k
计算相关系数矩阵
COV
…变量名k
计算协方差矩阵
2．自相关分析
自相关分析主要用于分析某个变量各期值之间的相关情况，建立自回归模型和检验模型的自相关性时，都需要进行自相关分析。
自相关分析
IDENT（k）
变量名Y
功能：
计算并显示Yt与Yt-1、Yt-2…
Yt-k的相关系数和偏相关系数，其中k为滞后期长度。
（1）可以直接键入IDENT命令，然后再确定滞后期长度k；
（2）应取滞后期长度k≤n－2；
（3）图的输出结果中，右端分别为Yt与Yt-i（i=1，2，…k）的相关系数（AC）和偏相关系数（PAC）；
为了排除变量各期值之间的相关性，一般依据偏相关系数的值进行分析。
（4）为了直观地反映变量之间的相关程度，图中采用直方图直观地描述相关系数数值的大小；
相关系数和偏相关系数栏中的虚线分别表示
0.5，所以当直方块超过虚线时则表明存在较强的相关性。
在工作文件窗口中双击需要分析的变量，并在打开的变量（序列）窗口中点击View\Correlogram，输入滞后期长度后确认OK。
如果以数组方式打开变量，则点击View\Correlogram
（1），系统将显示数组中第一个变量的自相关分析结果。
3．互相关分析
互相关分析主要用于分析变量Y与X的各期值之间的相关关系，即X对Y是否存在着滞后影响。
建立分布滞后模型时，需要借助互相关分析判断模型滞后期的长度。
互相关分析
CROSS（k）
计算并显示Yt与Xt、Xt-1、…Xt-k的相关系数，k为滞后期长度。
（1）可以在键入CROSS命令之后，再确定滞后期长度k，并且k
n-2。
（2）图第一栏为Y与X各期滞后值的相关系数直方图，第二栏为Y与X各期领先值的相关系数直方图，通常是观察第一栏的情况来分析滞后因素的影响。
在数组窗口中（数组中Y为第一个变量，X为第二个变量）点击View\CrossCorrelation
（2），再输入滞后期长度后点击OK。
十二
回归分析
㈠
线性回归模型
对于多元线性回归模型：
Y＝a＋b0＋b1X1＋b2X2＋…＋bkXk＋ε
利用最小二乘法估计模型的命令为：
LS
C
X1
X2
…
Ｘk
其中，C为EViews软件的保留字，代表常数项a；
执行LS命令之后，将在主窗口中打开如图
升级会员 