计量经济学软件EViews的使用简介.pptx

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计量经济学软件EViews的使用简介,一、EViews的基本概念二、EViews的使用简介1、创建工作文件2、输入与编辑数据3、图形分析4、用OLS估计模型中的求知参数5、模型检验6、预测,Eviews的基本概念,1、时间序列、工作文件、对象、观察、组、剪切板、数据文件

（1）时间序列（Series）时间序列由按一定时间间隔和时间先后顺序排列的某个变量的一系列观察值组成。

截面数据也称为序列。

序列起始序号=1，终止序号=序列数据的最大个数。

（2）工作文件（Workfile）在启动软件包以后，必须在内存RAM中建立工作文件，工作方作中可以包括的对象有序列、组、方程、图形、系统、模型及系数向量等。

（3）对象（Object）对象包括时间序列、组、方程、模型、系数和矩阵等。

方程、模型、系数等是数据对象，图形、表格、文本等是非数据对象。

（4）观察（Views）一个对象提供的用以对其自身属性进行观察和分析的窗口称为该对象的观察。

（5）组（group）组是对象之一。

组的作用：

通过组观察，对组内所有序列的数据进行多角度的观察；还允许直接在组窗口中通过键盘输入和编辑数据。

生成组的方法：

通过工作文件窗口新建组。

通过主菜单新建组。

在主菜单上单击ObjectsNewGroup建立一个组。

通过键盘输入数据新建一个组。

单击主菜单上QuickEmptyGroup。

通过命令窗口新建组。

例如，在命令窗口（主菜单下）键入命令：

DataYX1X2X3，以便生成一个包括Y、X1、X2、X3序列的组。

（6）剪切板先使用主菜单上的EditCopy，再使用EditPaste将保存在剪切板上的内容粘贴到其他地方。

（7）窗口间切换（8）数据文件（Databank）2、方程、指数平滑、标签、程序、残差、t统计量

（1）方程（Equation）新建方程方法一：

NewObjectEquation后打开一个对话框，然后列出包含在方程里的变量名，因变量之后排列回归解释变量。

例如，设定一个y关于x和截距进行归的线性消费的例子如下：

ycx新建方程方法二：

例如：

道格拉斯生产函数：

Y=c

（1）*（Lc

（2）*（kc（3）,

（2）指数平滑（ExponentialSmoothing）。

指数平滑是基于时间序列的一个简单的统计模型进行预测的方法。

与回归模型不同，它不使用自身以外的其他信息进行预测。

（3）对象的标签（LabelsforObjects）。

Eveiws的对象具有说明自身标识或注释的标签，标签显示在对象的标签窗口。

序列和矩阵的标签显示在电子数据表观察的顶部。

（4）程序（Programs）。

Eveiws的命令文件。

（5）残差（Residuals）（6）t统计量（tstatistics）,+add加-subtract减*multiply乘/divide除raisetothepower幂次greaterthan大于;如果X大于Y那么XY取1否则取0notequal;XYhasthevalue1ifXdiffersfromYandzerootherwise=greaterthanorequal;X=Yhasthevalue1ifXisgreaterthanorequaltoYANDlogicalAND;XANDYhasthevalue1ifbothXandYarenonzero,3、运算符、函数,4、命令,

（1）文件管理命令：

WOKFILE创建一个新工作文件。

OPEN打开文件SAVE保存文件CLOSE关闭文件

（2）输入与编辑数据命令。

DATA输入新变量的数据，或编辑工作文件中现有变量的数据。

格式：

DATA变量1变量2变量nDATAxyz（3）对象（Object）管理命令GENR（用公式创建数据序列对象）。

GENR需要赋值。

格式：

GENR数据序列对象表达式SERIES（创建数据序列对象）。

SERIES不需要赋值。

格式：

SERIES数据序列名,EQUATION（创建估计式对象）格式：

EQUATION估计式对象EQUATION估计式对象及估计表达式GROUP（创建组对象）格式：

GROUP组对象名GROUP组对象名数据序列对象名1数据序列对象名2VAR（创建向量自回归对象）格式：

VAR向量自回归对象名VAR向量自回归对象名估计方法滞后期间数据序列对象名SHOW（打开对象窗口）格式：

SHOW对象名CLOSE（关闭对象窗口）格式：

CLOSE对象名（4）估计方法命令LS普通最小二乘法格式：

LS被解释变量常数解释变量TSLS二阶段最小二乘法格式：

TSLS被解释变量常数解释变量工具变量,中国最终消费支出（y）与国内生产总值（x）统计资料,运用OLS方法估计模型参数的Eviews操作过程,1、创建工作文件2、输入与编辑数据3、图形分析4、用OLS估计模型中的未知参数5、模型检验6、预测,1、创建工作文件,工作文件是用户使用Eviews软件处理数据时存储在内存中的信息，包括在操作过程中输入和建立的全部命名对象。

建立工作文件的方法有以下几种：

（1）菜单方式方法是在产菜单上依次单击“File”、“New”、“Wokfile”，选择新建对象的类型为工作文件。

这时屏幕上出“WokfileRange”对话框。

选择数据类型和起止日期。

本例中StateDate里输入1978，在EndDate里输入2001。

单击OK后屏幕上出击Wokfile工作框。

工作文件窗口是Eviews的子窗口。

上有工具条，工具条上是一些按钮。

Views：

观察按钮；Procs：

过程按钮；Save：

保存工作文件；Sample：

设置观察值的样本区间；Genr：

利用已有的序列生成新的序列；Store：

存储对象；Fetch：

从磁盘上读取对象；Delete：

删除对象。

1、创建工作文件方法二,

（2）命令方式在命令窗口中也可以直接输入建立工作文件的CREATE，命令格式为：

CREATE数据频率起始期终止期数据频率类型分别为A（年）、Q（季）、M（月）、U（非时间序列数据）例：

CREATEA19782001,2、输入与编辑数据,建立工作文件后，可以输入和编辑数据。

基本方法有两种：

一是data命令方式，一种是鼠标图形界面方式。

data命令方式命令格式：

data本例中可直接在光标处输入:

datayx菜单方式在主菜单上单击“Object”、“Newobject”、在“Newobject对话框”里选“Group”并在NameforObject上定义变量名（如变量x、y），单击“OK”，屏幕出现数据编辑框；或在主菜单上依次单击“Quick”、“Group”，先建立一个空组，再用方向键将光标移到每一列的顶部之后，输入各个变量名，回车后输入数据。

3、图形分析,在估计模型之前，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，以便合理的确定模型的数学形式。

图形分析中最常用的是趋势图和相关图。

菜单方式：

在数组窗口工具条上“Views”的下拉式菜单中选择“Graph”。

命令方式：

趋势图：

plotyx其功能如下：

（1）分析经济变量的发展变化趋势；

（2）观察经济变量是不存在异常值。

3、图形分析的命令方式之二,相关图：

scatyx其功能如下：

（1）观察经济变量之间的相关程度；

（2）观察经济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。

散点图为设定模型的函数形式提供了参考。

4、用OLS估计模型中的未知参数,1、菜单方式在主页上“Quick”菜单，单击“EstimateEquation”项，屏幕出现“EquationSpecification估计对话框”，在“EquationSettings”中选“OLS估计”，即“LeastSquares”,输入:

ycx（c为Eviews固定的截距项），然后“OK”，得输出结果。

2、命令方式LSycx,5、模型检验,经济意义检验估计标准误差评价：

S.E越大，则回归直线的精度越低；S.E越小，则回归直线的精度越高，代表性越好；当S.E=0时，表示所有的样本点都落在回归直线上，解释变量与被解释变量之间表现为函数关系。

拟合优度检验（R2）就本例而言R2=0.998747,说明样本回归直线的解释能力为99.87%，表明我国最终消费支出yi的总变差中，由解释变量国内生产总值xi解释的部分占99.87%。

参数显著性检验对于1，t统计量为132.4245。

给定a=0.05，查t分布表，在自由度为n-2=22下，临界值t0.025（22）=2.074，因为t=132.4245t0.025（22）=2.074，所以拒绝H0：

1=0，表明国内生产总值对我国最终消费支出有显著性影响。

6、预测,在估计出的Equation框里选Forecast项，EViews自动计算出样本估计期的被解释变量的拟合值，拟合值记为YF。

单击Equation窗口中的“Resid”按钮，将显示模型的拟合图和残差图；单击Equation窗口中的“View”、“Actual,Fitted,Resid”、“Table”按钮，可以得到拟合值和残差的有关结果。

运用趋势分析预测2002年的国内生产总值为102398亿元。

下面预测2002年我国最终消费支出：

在输入数据之前应将Range从1978-2001年扩展为1978-2002年；然后，编辑变量X，X2002=102398输入变量x中，在前面Equation对话框里选Forecast，将时间Sample定义在1978-2002年，这时Eviews自动计算出2002=61226.7亿元。

6、预测之二,下面计算2002的预测区间在x、y的数据框里单击“View”，选“DescriptiveStats”里的“CommonSampleEviews”，计算出有关x和y的描述统计结果。

根据此表可计算出如下结果：

6、预测之三,给定显著性水平a=0.05，查得t0.025（22）=2.074，由可得Y2002的预测区间为即Y2002的95%预测区间为:

（59638.65，62814.75）,