张晓峒Eviews使用教程简易版清晰word版.docx

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张晓峒Eviews使用教程简易版清晰word版

计量经济学软件包Eviews使用说明

一、启动软件包

假定用户有Windows95/98的操作经验，我们通过一个实际问题的处理过程，使用户对EViews的应用有一些感性认识，达到速成的目的。

1、Eviews的启动步骤：

进入Windows/双击Eviews快捷方式，进入EViews窗口；或点击开始/程序/EconometricViews/Eviews，进入EViews窗口。

（图一）

２、EViews窗口介绍

标题栏：

窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：

最小化、最大化（或复原）和关闭，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。

菜单栏：

标题栏下是主菜单栏。

主菜单栏上共有7个选项：

File，Edit，Objects，View，Procs，Quick，Options，Window，Help。

用鼠标点击可打开下拉式菜单（或再下一级菜单，如果有的话），点击某个选项电脑就执行对应的操作响应（File，Edit的编辑功能与Word,Excel中的相应功能相似）。

命令窗口：

主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews（TSP风格）命令。

如果熟悉MacroTSP（DOS）版的命令可以直接在此键入，如同DOS版一样地使用EViews。

按F1键（或移动箭头），键入的历史命令将重新显示出来，供用户选用。

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，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，右下端显示当前状态，例如有无工作文件等。

二、创建工作文件

工作文件是用户与EViews对话期间保存在RAM之中的信息，包括对话期间输入和建立的全部命名对象，所以必须首先建立或打开一个工作文件用户才能与Eviews对话。

工作文件好比你工作时的桌面一样，放臵了许多进行处理的东西（对象），像结束工作时需要清理桌面一样，允许将工作文件保存到磁盘上。

如果不对工作文件进行保存，工作文件中的任何东西，关闭机器时将被丢失。

进入EViews后的第一件工作应从创建新的或调入原有的工作文件开始。

只有新建或调入原有工作文件，EViews才允许用户输入开始进行数据处理。

建立工作文件的方法：

点击File/New/Workfile。

选择数据类型和起止日期，并在出现的对话框中提供必要的信息：

适当的时间频率（年、季度、月度、周、日）；确定起止日期或最大处理个数（开始日期是项目中计划的最早的日期；结束日期是项目计划的最晚日期，非时间序列提供最大观察个数，以后还可以对这些设臵进行更改）。

下面我们通过研究我国城镇居民消费与可支配收入的关系来学习Eviews的应用。

数据如下：

表一

1998年我国城镇居民人均可支配收入与人均消费性支出单

位：

元

版社）

下面的图片说明了具体操作过程。

1、打开新建对象类型对话框，选择工作文件Workfile，见图二。

（图二）

（图三）

2

、打开工作文件时间频率和样本区间对话框，输入频率和样本区间，见图三。

（图四）

3、点击OK确认，得新建工作文件窗口，见图四。

工作文件窗口：

工作文件窗口是EViews的子窗口。

它有标题栏、控制按钮和工具条。

标题栏指明窗口的类型

workfile、工作文件名。

标题栏下是工作文件窗口的工具条，工具条上有一些按钮。

Views观察按钮、Procs过程按钮、Save（保存）工作文件、Sample（设臵观察值的样本区

间）、Gener（利用已有的序列生成新的序列）、Fetch（从磁盘上读取数据）、Store（将数据存储到磁盘）、Delete（删除）对象。

此外，可以从工作文件目录中选取并双击对象，用户就可以展示和分析工作文件内的任何数据。

工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数序列C（保存估计系数用），另一个残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。

小图标上标识出对象的类型，C是系数向量，曲线图是时间序列。

用户选择Views对象后双击鼠标左建或直接使用EViews主窗口顶部的菜单选项，可以对工作文件和其中的对象进行一些处理。

4、保存工作成果：

将工作成果保存到磁盘，点击工具条中save\输入文件名、路径\保存，或点击菜单栏中File\Save或Saveas\输入文件名、路径\保存。

5、打开工作文件：

我们可以打开一个已有的工作文件继续以前的工作，点击主菜单中的File\Open\Workfile\选定文件\打开。

三、输入和编辑数据

建立或调入工作文件以后，可以输入和编辑数据。

输入数据有两种基本方法：

data命令方式和鼠标图形界面方式

1、data命令方式：

命令格式为：

data<序列名1><序列名2>......<序列名n>，序列名之间用空格隔开，输入全部序列后回车就进入数据编辑窗口，如图五所示。

用户可以按照Excel的数据输入习惯输入数据。

数据输入完毕，可以关闭数据输入窗口，点击工作文件窗口工具条的Save或点击菜单栏的File\Save将数据存入磁盘。

2、鼠标图形界面方式——数组方式：

点击Quick\EmptyGroup（EditSeries），进入数据窗口编辑窗口，点击obs行没有数据的第一列（如图五中太阳标志处），然后输入序列名，并可以如此输入多个序列。

输入数据名后，可以输入数据，方式同上。

3、鼠标图形界面方式——序列方式：

点击Objects\Newobject\选Series\输入序列名称\Ok,进入数据编辑窗口，点击Edit+/-打开数据编辑状态，（用户可以根据习惯点击Smpl+/-改变数据按行或列的显示形式,）然后输入数据，方式同上。

（图五）

4、编辑工作文件中已有的序列：

可以按照操作

Windows的习惯在工作文件主显示窗口选定一个或多个序列，点击鼠标右健打开一个或多个序列，进入数据编辑状态，可以修改数据。

四、由组的观察查看组内序列的数据特征

按下数组窗口（也可以成为数组或数据编辑窗口）（图六）

工具条上Views按钮，可以得到组内数据的特征，见图六。

具体介绍如下：

GroupMembers可用于增加组中的序列；

SpreadSheet以电子数据表的形式显示数据；DatedDataTable将使时序数据以表的形式显示；Graph以各种图形的形式显示数据的；MultiGraph以多图的形式显示组中数据；

图七

DescriptiveStats给出组中数据的描述统计量，如均值、方差、偏度、峰度、J-B统计量（用于正态性检验）等；Tests

图八

ofequality…给出检验组中序列是否具有同方差、同均值或相同中位数的假设检验结果；N-way/One-wayTabulation…给出数组中序列观测值在某一区间的频数、频率和某一序列是否与组中其他序列独立的假设检验结果；Correlations给出数组中序列的相关系数矩阵；Covariances给出数组中序列的斜方差矩阵；Correlogram

（1）给出组内第1序列的水平序列及其差分序列的自相关函数和偏自相关函数；Cross

Correlation

（2）给出组内第1和第2序列的超前几期和滞后几期值之间的互相关函数；CointegrationTest执行Johansencointegration协整（或称为共积）检验；

GrangerCausality检验组内各个配对间的Granger因果关系；Lable给出数组的名称及修改时间等信息。

五、回归分析--估计消费函数

1、在经济理论指导下，利用软件包的“观察

（View）”功能对数据进行“火力侦察”，观察消费性支出与可支配收入的散点图（见图七）。

依据凯恩斯理论，设定理论模型：

consum=a+b（inc）

２、作普通最小二乘法估计：

在主菜单选Quick\EstimateEquations，进入输入估计方程对话框,输入待估计方程，选择估计方法—普通最小二乘法，如图八所示。

点击OK进行估计，得到估计方程及其统计检验结果，如图九所示。

3、利用图九中给出的统计检验结果对模型的可靠性进行统计学检验，由统计结果可以看出该模型拟合优良，误差项不存在一阶正自相关。

4、利用图九中估计方程显示窗口中工具条View，可以显示估计方程、估计方程的统计结果、以图或表的形式显示数据的实际值、预测值和残差。

六、单方程预测

预测是我们建立经济计量模型的目的之一,其操作

图九

如下：

进入方程估计输出窗口（可以选定一个已有的方程建打开或估计一个新方程）如图九，点击其工具栏中的Forecast打开对话框（图十），输入序列名（Forecastname），这名称通常与方程中被解释变量的名字不同，这样就不会混淆实际值和预测值；作为可选项，可给预测标准差随意命名

[S.E（optional）]，命名后，指定的序列将存储于工作文件中；用户可以根据需要选择预测区间（samplerangeforforecast）；Dynamic选项是利用滞后左手变量以前的预测只来计算当前样本区间的预测值，Static选项是利用滞后左手变量的实际值来计算预测值（该选项只有在实际数值可以得到时使用），当方程中不含有滞后被解释变量或ARMA

项时，

这两种方法在第二步和以后各步都给出相同结果，当方程中含有滞后被解释变量或ARMA项时，这两种方法在第二步以后给出不同结果；用Output可选择用图形或数值来看预测值，或两者都用以及预测评价指标（平均绝对误差等）。

将对话框的内容输入完毕，点击OK得到用户命名的预测值序列。

注意：

在进行外推预测之前应给解释变量赋值。

例如我们根据1980~1998年数据得到中国人均生活费支出与人均可支配收入关系的回归方程，希望预测1999、2000、2001年的人均生活费支出。

为此，我们首先需要给出1999、2000、2001年人均收入可支配的数据，如果1999、2000、2001我们从历史数据中得不到1999、2000、2001年人均收入可支配的数据，就应利用其他方法估计出这些数据，把1999、2000、2001年人均收入可支配的数据（可能是估计值）输入解释变量中就可以预测出这三年的人均生活费支出。

七、异方差检验图十

图十一

古典线性回归模型的一个重要假设是总体回归方程的随机扰动

2项ui同方差，即他们具有相同的方差。

如果随机扰动项的

方差随观察值不同而异，即ui的方差为i2，就是异方差。

检验异方差的步骤是先在同方差假定下估计回归方程，然后再对得到的的回归方程的残差进行假设检验，判断是否存在异方差。

Eviews提供了怀特（White）的一般异方差检验功能。

零假设：

原回归方程的误差同方差。

备择假设：

原回归方程的误差异方差

我们仍利用表一数据进行分析。

操作步骤：

在工作文件主显示窗口选定需要分析的回归方程\打开估计方程及其统计检验结果输出窗口（见图九）\点击工具栏中的View\选ResidualTests\WhiteHeteroskedasticity（nocrossterms）或White

Heteroskedasticity（crossterms）（图十一），可得到辅助回归方程和怀特检验统计量－即F统计量、统计量的值及其对应的p值。

由图十二中的显示结果可以看出：

在１％显著水平下我们拒绝零假设，接受回归方程的误差项存在异方差的备择假设。

值得重申的是：

虽然图九中的信息告诉我们回归方程拟和优良，但我们还应该对其进行经济计量学检验，以确定其是否满足古典假设。

一般地，只要图十二中给出的p值小于给定的显著水平，我们就可以在该显著水平下拒绝零假