等于。
X=Y＜如果X=Y,则X=Y的值为1，否则为0＞
不等于。
X<>Y＜如果X不等于Y,则X<>Y的值为1，否则为0＞
小于等于。
X<=Y＜如果X小于等于Y,则X<=Y的值为1，否则为0＞
大于等于。
X>=Y＜如果X大于等于Y,则X>=Y的值为1，否则为0＞
“与”逻辑。
XANDY＜如果X和Y都不为0，则XANDY的值为1，否则为0＞
“或”逻辑。
XORY＜如果X或Y不为0，则XORY的值为1，否则为0＞
（二）序列函数
EViews提供的函数能够对当前样本的序列元素进行运算，一些函数是“元素函数”他们返回的是序列中每一个元素的值。
有些是“整体函数”他们返回的是标量、向量和矩阵。
这些函数一般在创建新序列时使用或在矩阵语言中使用。
EViews中大多数函数前都有一个@符号，例:
@mean可以计算一个序列的平均值。
例：
scalars＜创建名称为s的标量＞
s=@mean（x）＜给标量s赋值，其值为序列x的均值＞
下面是一些常用的函数操作命令
表1.2常用的函数操作命令
运算符号
描述
@ceiling（x）
@floor（x）
@round（x）
@abs（x）,abs（x）
@exp（x）
@log（x）
@inv（x）
@fact（x）
@sqrt（x）,sqr（x）
d（x）
d（x,n）
d（x,n,s）
dlog（x）
dlog（x，n）
@movav（x,n）
@movavc（x,n）
@movsum（x,n）
@pc（x）
@pca（x）
@pch（x）
@pcha（x）
@pcy（x）
@pchy（x）
@cchisq（x,v）
@cfdist（x,v1,v2）
@chisq（x,v）
@fdist（x,v1,v2）
@tdist（x,v）
@cnorm（x）
@ctdist（x,v）
@dchisq（x,v）
@dfdist（x,v1,v2）
@dnorm（x）
@dtdist（x,v）
@obs（x[,s]）
@obsid
@qchisq（p,v）
@qfdist（p,v1,v2）
@qnorm（p）
@qtdist（p,v）
@stdev（x[,s]）
@stdevp（x[,s]）
不小于x的最小整数；比如，@ceiling（4.3）=5
不大于x的最大整数；比如，@floor（4.8）=4
最邻近的整数；比如，@round（-4.6）=-5,@round（4.3）=4
x的绝对值；比如，@abs（-10）=10
指数函数；比如，@exp
（1）=2.7183
自然对数；比如，@log
（1）=0
倒数；比如，@inv
（2）=0.5
阶乘；
平方根；比如，@sqrt（9）=3
一阶差分；
n次一阶差分，即（1-L）nx，其中L是滞后算子
n次一阶差分和一次s阶差分，（1-L）n（1-Ls）x
对x取自然对数后做一阶差分。
即log（x）-log（x（-1））
对x取自然对数后做n次一阶差分，即（1-L）nlog（x）
n期向后移动平均；比如，@movav（x,3）=（x+x（-1）+x（-2））/3
n期中心移动平均；比如，@movavc（x,3）=（x（-1）+x+x（+1））/3
n期向后移动加总；比如，@movsum（x,3）=x+x（-1）+x（-2）
一期的百分比变化（%）
一期的百分比变化---年化（%）
一期的百分比变化（用小数点表示）即（x-x（-1））/x（-1）
一期的百分比变化---年化（用小数点表示）
一年的百分比变化（%）
一年的百分比变化（用小数点表示）
卡方分布累积分布函数
F分布累计分布函数
卡方分布的p值
F分布的p值
T分布的p值
正态分布累计分布函数
T分布累计分布函数
卡方分布概率密度函数
F分布概率密度函数
正态分布概率密度函数
T分布概率密度函数
观察值的个数
截面观察值的个数
卡方分布分位数函数
F分布分位数函数
正态分布分位数函数
T分布分位数函数
样本标准差
总体标准差
（三）先行指标、滞后指标和差分
处理序列中的先行、滞后指标是很容易的，只要在序列名后加一对小括号，括号中写上先行或滞后的数字即可。
滞后的数字用负号表示，先行的用正数表示。
例如：
income（-4）表示income序列的4阶延迟的滞后指标。
sales
（2）表示sales序列的超前2阶的先行指标。
EViews中有些地方，可以指定一个先行或滞后指标的分布。
例如：
在估计方程中可以有这样的表达式income（-1to-4）这里描述的是一个从1到4的滞后指标的分布。
例如：
salessales（-1）sales（-2）sales（-3）sales（-4）
sales（0to-4）
sales（to-4）
是完全等价的。
EViews也有几个函数可以处理差分或先取对数后作差分。
d函数和dlog函数就可以实现此功能。
例如：
d（income）等价于income-income（-1）
dlog（income）等价于log（income）-log（income（-1））
并且这两个函数可以提供更高阶的差分计算。
例如：
d（income,2）dlog（income,2）
这是作二阶差分，即
d（income,2）=d（income-income（-1））=d（income）-d（income（-1））
dlog（income,2）=dlog（income）-dlog（income（-1））
也可以既指定作季节差分，又指定作普通差分。
例如：
d（income,1,4）等价于d（income-income（-4））
dlog（income,1,4）等价于d（log（income）-log（income（-4）））
如果只作季节差分，就把普通差分项设为0。
例如：
d（income,0,4）等价于income-income（-4）
dlog（income,0,4）等价于log（income）-log（income（-4））
（四）缺失数据
在处理数据时可能会遇到一些没有值,或者进行了一些非法计算（例如用一个数除以0），EViews使用空值NA表示这些情况。
四、EViews窗口
EViews窗口由五个部分组成：
标题栏、主菜单、命令窗口、状态栏、工作区。
图1Eviews窗口
（一）标题栏
（二）主菜单
紧接着标题栏下面是主菜单。
移动光标至主菜单然后点击鼠标左按钮，它会出现一个下拉菜单，在这个下拉菜单中可以单击选择选项。
（三）命令窗口
菜单栏下面是命令窗口。
把EViews命令输入该窗口，按回车键即执行该命令。
可把光标放在命令窗口的最底端，按着鼠标按钮上下拖拽来改变命令窗口的大小。
（四）状态栏
窗口的最底端是状态栏，它被分成四个部分。
左边部分提供EViews发送的状态信息，通过单击状态线最左边的方块可清除这些状态信息；往右接下来的部分是EViews寻找数据和程序的缺省目录；最后两个部分显示缺省数据库和工作文件的名称。
（五）工作区
位于窗口中间部分的是工作区。
EViews在这里显示各个对象窗口，这些窗口会相互重叠且当前活动窗口处于最上方，只有活动窗口的标题栏是深色的。
当需要的窗口被部分覆盖时，可单击该窗口的标题栏或该窗口的任何可见部分使该窗口处于最上方；移动窗口可通过单击标题栏并拖拽窗口来完成。
单击窗口右端底部的角落并拖拽角落可改变窗口的大小。
第二节EViews基础
[案例1]Woody餐馆选址分析
Woody餐馆是一家价位适中、24h的家庭连锁店，公司邀请你决定下一家连锁店的选址问题，你决定建立一个回归模型来解释每一家连锁餐馆的毛销售额Y（thegrosssalesvolume）,通过文献的阅读，你认为以下变量对毛销售额的影响较大，
N=竞争变量：
餐馆位置半径2里以内市场直接竞争者的数量；
P=人口：
餐馆位置半径3里以内人口的数量；
I=收入：
家庭平均收入
并且通过调研，你获得了33家Woody餐馆连锁店的数据，在进行分析之前，要求：
1、建立Eviews工作文件Woody.wfl
2、在Woody.wfl中建立序列对象Y、N、P、I，及包含Y、N、P、I的组对象。
3、利用已经存在的序列对象N、P、I，生成新序列
YF=95881.97-8011.82*N+0.33*P+1.44*I
4、分别画出Y与N、P、I之间的散点图。
一、创建工作文件
从主菜单选择File/New/Workfile，打开WorkfileCreate对话框。
如图2所示。
图2时间序列工作文件的创建
对话框的左边是工作文件的结构类型（Workfilestructretype）,有三种类型。
（一）固定频率的时间序列工作文件（Dated-regularfrequency）
具有固定频率的时间序列工作文件，WorkfileCreate对话框的右上块是数据设定，其中，在frequency中设定数据的频率，可选的频率包括年度、半年、季度、月度、周、天（每周5天、每周7天）。
在Startdate文本框中输入起始日期，Enddate文本框中输入终止日期。
年度与后面的数字用“：
”分隔。
日期的表示法为：
年度：
用4位数字表示；
半年：
年后加1或2；
季度：
年后加1～4；
月度：
年后加1～12；
周：
月/日/年；
日：
月/日/年；
（二）、非结构工作文件（Unstructure）
图3非结构工作文件的创建
如图3所示，在非结构工作文件的创建窗口中，右上块是数据的范围，只需输入观察值的个数即可。
图3是根据案例1的要求设定的，图3的右下块是文件命名选项，有两个选项，一是文件名，二是文件页，一个工作文件可以有多个文件页。
设定完毕，点击OK，EViews将会创建一个文件名为Woody.wfl的工作文件，如图4所示。
图4工作文件目录窗口
窗口的最上端显示工作文件的名称和完整路径。
下面是工具条，工具条下面是两行信息栏，其中“Range”代表数据区间；Sample代表样本区间；“DisplayFilter”可以限定工作文件目录中显示的对象。
双击可改变数据的样本区间和显示对象的限制条件。
下面是工作文件对象目录，不同类型的对象有不同类型的图标。
所有新的工作文件都包含两个对象，一是名称为c的系数向量，用来存储回归方程的系数估计值，新建时初始值为0；二是名称为resid的残差向量，用来存储最近一次估计后的残差，新建时初始值为“NA”。
（三）、平衡面板工作文件
图5平衡面板工作文件的创建
如图5所示，面板数据是时间序列数据和截面数据的综合，平衡面板数据的每个时间截面观察值的个数相等。
二、向工作文件中输入数据
（一）建立序列对象
1、单击菜单中的Objects/NewObject，出现图6窗口，在对象类型中选择Series，在对象名称中键入Y，点击OK，可以发现在工作文件目录中出现序列Y。
图5序列对象的建立
2、在工作文件目录中双击序列Y，在序列窗口的工具菜单中点击Edit+/-按钮，进入编辑状态，这时可以输入数据，可以选择的数据输入方式有
⑴键盘输入
⑵粘贴输入
这里选择粘贴输入的方式。
数据输入完毕后点击Edit+/-按钮，退出编辑状态，输入的数据被保存。
采用同样的方法可建立序列N、P、I。
⑶文件输入
Eviews还可以直接从由其他程序创建的文件中读取数据。
数据应该是标准的ASCII码、Lotus或Excel表格形式。
这里以Excel表格为例加以说明。
①从主菜单中选择Procs/Import/ReadText-Lotus-Excel。
②在出现的open对话中选择要读入的文件名和文件类型，这里选择woody.xls文件，点击“打开”按钮，出现如图7所示的对话框。
③填写对话框中的选项。
左上角表示数据的排列方式，有按观测值排列和按序列排列两种。
若按观测值排列，则第一行数据为各个序列的第一个观测值，若是按照序列排列的，则第一行就是第一个序列。
中间部分填写序列名或序列的个数，若原文件中已有序列名，则可只输入序列的个数；若原文件无序列名，或虽有序列名但若想改变其名称，则输入各个序列的名称。
Upper-leftdatecell选项框中表示导入数据左上角开始的数据单元，本例默认是B2,不用更改。
④点击OK完成输入过程，原文件中的各个序列出现在工作文件目录中。
图7excel数据表的导入
（二）建立组对象
1、组对象的特征
一个组是由若干序列构成，当组中所包含的序列发生变化时，组也发生相应的变化，比如改变一个序列的名称，则组内该序列的名称也改变。
如果从工作文件中删除一个序列，则该序列也将在包含其的组内消失。
基于组的特征，建立组的最简单方法是先建立序列。
2、建立组对象的两种简单方法
⑴按住CTRL按钮，单击选中组内所包含的序列，点击工作文件工具条的SHOW按钮，在随后出现的对话框点击OK，将会出现包含所选序列的组窗口，在组窗口工具条点击NAME按钮给组命名，则经过命名的组对象出现在工作文件目录中。
⑵单击菜单中的Objects/NewObject，在对象类型中选择group，点击OK，出现如图8所示对话框。
在光标处填入序列、组、或序列表达式，点击OK，
将会出现包含所选序列的组窗口，在组窗口工具条点击NAME按钮给组命名，则经过命名的组对象出现在工作文件目录中。
图8组对象创建窗口
三、通过公式生成新序列
利用数学公式生成新序列就是使用普通数学符号对已有序列进行变换，例如
⑴对序列y做自然对数变换，生成序列名为lny的新序列，可使用下述变换
Genrlny=log（y）
⑵已知股票价格数据p，生成简单收益率（simplereturns）和连续复利收益率（continuouslycompoundedreturns）
GENRR=100*（P-P（-1））/P（-1）,或GENRR=@pc（p）
GENRr=100*log（p/p（-1））或GENRr=100*dlog（p）
⑶标准正态变换
假设变量x服从均值为
，方差为
的正态分布，即
，则
stdx=
genrstdx=
在本例中，点击主菜单中的Quick键，选择Generateseries功能或者单击工作文件工具条上的“Genr”按钮。
EViews会弹出下面窗口，在Enterequation下的方框内键入新的序列名、等号以及描述新序列的公式。
例如在本例中，输入
YF=95881.97-8011.82*N+0.33*P+1.44*I
表示用序列N、P、I，生成新序列YF，在Sample方框中键入样本的范围，点击OK，这时可在工作文件页ans3中看到新序列YF。
图9用公式生成新序列
四、画图
图（Graph）是序列、序列组、方程以及模型等对象的视图。
数据除了可以用数据表的方式显示外，还可以用各种各样的图形来显示，如折线图、条形图、散点图以及饼图等。
把结果用图形显示一般来说更简洁、直观。
下面以常见的折线图、条形图和散点图为例作一简单示范。
㈠折线图
作为例子，考虑季度工作文件Housedebt.wf1，序列DSR（DebtServiceRatio）代表消费者的债务对个人收入的比率。
打开工作文件Housedebt.wf1，双击序列DSR图标，在序列窗口点击View/Graph,在Graphtype的general窗口选择basicgraph,在specifi窗口选择line&symbol，其它默认，点击确定，出现图9窗口。
图10折线图
如果想对图10进行编辑，点击序列窗口工具栏按钮FREEZE，在随后出现的图形（GRAPH）对象工具栏中点击NAME按钮，给图形命名GRAPH01，点击确定，这时在工作文件目录中可以看到图形对象GRAPH01的图标。
㈡条形图
1、条形对比图
以“Newspapers.wf1”为例来说明条形对比图的绘制方法。
打开工作文件Newspapers.wf1，双击组对象GROUP01图标，组对象GROUP01包括classified,national,retail三个序列，在组窗口点击View/Graph,在Graphtype的general窗口选择basicgraph,在specifi窗口选择BAR，其它默认，点击确定，则出现图11，即为条形对比图。
图11条形对比图
2、条形堆栈图
在上面绘制条形对比图时，在Graphtype的details窗口的multiple项下默认的是singlegraph选项，如果想绘制条形堆栈图，只需将选项singlegraph选项改为stackinsinglegraph,其余不变，点击确定，即为条形堆栈图，如图11所示。
图12条形堆栈图
㈢散点图
先以“Geyser.wf1”中GROUP01的散点图为例说明。
打开工作文件Geyser.wf1，双击组对象GROUP01图标，组对象GROUP01包括LENGTH，INTEERVAL两个序列，在组窗口点击View/Graph,在Graphtype的general窗口选择basicgraph,在specifi窗口选择SCATTER，在Graphtype的details窗口的Fitlines默认项是NONE，如果想加一条回归线，可以点击Options，选择Regressionline，在绘制散点图时还需注意横轴表示自变量，纵轴表示因变量，此要求可通过图形选项（Graphoptions）的axis/scale按钮下的序列坐标指派来满足。
具体来说，第一个序列Length指派为左坐标，第二个序列Interval指派为底坐标。
设定完毕后，点击确定，出现图12。
图13散点图
[作业]用Eviews软件解决以下问题
1、股票的市盈率（P/E）是每股的价格与每股的年度利润的比率。
股票市场的整体市盈率水平，经常被某些分析师用来度量股票是便宜还是昂贵，即通过和历史上其它时期的市盈率相比较，来判断股票有没有投资价值。
下面是标准普尔500指数1980-1999的年度市盈率资料
year
P/E
year
P/E
year
P/E
year
P/E
1980
7.9
1985
12.32
1990
15.46
1995
16.42
1981
8.36
1986
16.42
1991
20.88
1996
19.08
1982
8.62
1987
18.25
1992
23.70
1997
21.88
1983
12.45
1988
12.48
1993
22.42
1998
28.90
1984
9.98
1989
13.48
1994
17.15
1999
31.55
要求:
⑴建立Eviews工作文件pe_sp500.wfl，工作文件的范围为1980-1999，建立市盈率的时间序列对象pe
⑵绘制序列pe的折线图和条形图
⑶计算时间序列pe的均值与标准差（提示用命令@mean（x）,@stdev（x）分别求均值与标准差）
⑷1999年的P/E是否大于均值加上一倍的标准差？
是否大于均值加上两倍的标准差？
2、利用案例1中的数据，分别以n、p、i为横坐标，y为纵坐标画散点图，并在散点图中添加回归线，判断y与n、p、i的相关关系（是正相关还是负相关）。
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