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1、EViews上机操作方法(基本操作),EViews简介,EViews(Econometrics Views)是美国QMS公司出版的，是其前身Micro TSP软件包在视窗界面下实现的软件。TSP软件包的全称为“时间序列分析软件包”，但实际是一个计量经济分析软件包，它不仅能处理时间序列，也能处理横截面序列以及混合序列。 EViews的功能：具有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测、模拟等功能。提供了计量经济分析中常用方法和有关数据的计算机处理程序。 与其他类似软件比较，EViews容易取得，价格相对较低，使用简单灵活。,EViews软件包的安装：EViews3.1软件包安装方法：下载EVie
2、ws3.1完全安装版 下栽完毕点击“SETUP”安装,安装完毕将快捷键发送到桌面, 桌面显示 “Eviews”图标, 即安装结束。双击Eviews按钮即可启动该软件。EViews5软件网络使用方法：开始/运行/输入192.168.251.149EViews5/选“EViews5.exe”/运行/启动EViews5软件,点击“开始”按钮后，在“开始搜索”框内粘贴上“192.168.251.149eviews5” ，回车即可。点击EViews5.exe,进入Eviews5.0界面:,一、EViews 基本操作步骤（一） 启动EViews软件包双击“EViews”图标，启动EViews，进入EVie
3、ws主页,主菜单栏,命令窗口,工作区,EViews的工作方式 (工作文件、对象、视图),EViews是以保存在“工作文件”中的“对象”为基础工作的（一）工作文件（Workfile） ：工作文件是对象的容器。Eviews处理的研究项目，其具体操作都在“工作文件”（Workfile）中进行。必须先新建或打开一个Workfile，然后才能够用EViews进行如定义变量、输入数据、估计检验模型等具体操作.（二）对象（objects） ：EViews在研究项目中所处理的具体问题及运行结果都称为“对象”（objects），常用对象包括：序列（series）、 方程(equations)、 模型（model
4、s）、系数（coefficients）、 矩阵（Matrix),对象（objects）和视图（Views）,“视图”（Views）也称“浏览“，是表现对象的某种特殊方式，如数据、图表等。一般来说，一个对象可有多个视图，例如: 序列对象的视图:原始数据/折线图/条形图/直方图 /相关图/统计量 方程对象视图:设定的图表/估计结果的输出表/残差图 /协方差矩阵/各种设定和参数检验表特点：视图只是对象的表现，是不独立的：视图可以相互切换，视图变化只是对象数据表现形式的改变，不会改变对象本身。视图的“冻结”（Freeze)：视图可通过“冻结”（Freeze)复制为“冻结的视图”，而成为另一独立的对 象
5、，这时将不再随原对象数据的变化而变化。,二、建立工作文件新建文件: 单击“ File”(文件）,出现下拉菜单点“New”（新建），单击其中的“Workfile” /ok出现对话框“Workfile Range”（工作文件范围）,打开原有工作文件:单击“ File”(文件）,出现下拉菜单点Open/ Workfile 选择需要的文件打开“即可,对话框“Workfile Range”,在“Workfile frequency”（频率）中选择合适的数据性质： Annual ( 年度 ) Quartrly ( 季度 ) Semi Annual (半年) Monthly ( 月度 ) Weekly (
6、周数据 ) Daily (5 day week ) ( 每周5天日数据 ) Daily (7 day week ) ( 每周7天日数据 ) Undated or irreqular (未注明日期或不规则的)选择数据范围：在“Start date”中输入起始时间或顺序号，如“1980”或“1”， 在“end date” 中输入终止时间或顺序号，如“1999”或“18”。单击“ok”出现“Workfile UNTITLED”(未命名工作文件)工作框,选择合适的数据性质和范围：,工作文件范围,Views3.1版,Views5版,Eviews5.0界面为:,若将工作文件存盘和命名：要将工作文件存盘，点
7、击窗口上方“Save”，在“SaveAs”对话框中给定路径和文件名，再点击“ok”，文件即被保存。命名的文件会显示“文件名和路径”。,“Workfile UNTITLED”工作框,已有两个对象（object)： “c”截距项 “resid”剩余项 (残差项),未命名工作文件,三、 输入数据输入数据方式一：一元回归时，在命令框键入“data X Y ”多元回归时，在命令框键入“data Y X1 X2 X3-”回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的Y、X下 输入数据。,在对应的Y、X下 输入数据(以Y、X为例）。,输入数据方式二： 点击“Quick”- 点“Empty Group”-出现
8、“Group” 窗口数据编辑框 第一列命名为Y：方法是按上行键“”-对应 “obs”格自动上跳，在对应的第二行有边框的“obs”空格 中键入应变量名（Y）-再按下行键“”-变量名 以下各格出现“NA”-依顺序输入Y的数据 第二列命名为X：在第二列对应第二行有边框的“obs”空格中键入解释变量名（X）-再按下行键“”-变量名以下各格出现“NA”-依顺序输入X数据 按同样方法对其他解释变量命名，并输入数据,输入数据方式三：,从Excel 、 Word等文档的数据表中直接粘贴的方式。举例：,Excel表,Eviews数据表,给变量命名时注意:,命名字符不得超过16个。 下列名字具有特殊意义，给变量命
9、名时，应避免使用。它们是： ABS，ACOS ，AR，ASIN，C，CON, CNORM，COEF，COS，D，DLOG，DNORM，ELSE，ENDIF，EXP，LOG，LOGIT，LPT1，LPT2，MA，NA，NRND，PDL，RESID，RND，SAR，SIN，SMA，SQR，THEN。,输入数据后“workfile”表出现对象“Y、X”,数据存盘：方式: 点击 “fire”-点“Save As”-出现“Save As”对话框在路径处:点保存在如“EViews3”“ Example files”文件名-在“Fire Name”对所存文件命名，再点“保存” 读取数据：点击“fire”-点
10、”Open”-在对话框的 “Drives”点所存的磁盘名-在“Directories”点文件路径-在“Fire Name”点已存的文件名-点“ok”,修改数据：点“Edit+/-”，可使表格在“可编辑”或“非编辑”状态切换1、在数据表中点“Edit+/-”使表格处于可编辑状态2、点需要修改的数字,该数字出现双框3、输入修改后的数字4、再点击“Edit+/-”,使表格又处于非编辑状态,数据表现形式： 点“Transpose”“smpl”:数据以列形式排列 再点“Transpose”或“wide”:数据以行形式排列,生成新变量：点“ genr”或在命令栏键入“genr 新变量名及生成方式”例如：g
11、enr Z=LOG（X2） 回车，生成Z，双击Z显示数据,生成Z,主要运算符号,四、图形与统计量,再显示数据：方法1:在“workfile”表中按住“ctrl”键,双击“X”和 “Y”,点“open group”,出现X和Y的数据表“Group”方法2:点X或Y后,点“view/open selected/ one window” 显示图形:在数据表“Group”中点“View”/line graph”,或“View/graph/line”出现序列X,Y的线性图,1、在变量数据或图形的窗口中点“name”,出现“object name”对话框2、输入变量数据或图形的命名（如W3），点“OK”在
12、“workfile”中出现“W3”的新对象.点击“W3”，可随时调出新命名的变量数据或图形,变量和图形命名和更名:,描述Y与X的各种图形, 单击“quick/graph”,在对话框输入“Y X”/OK 或在命令框输“graph y x “/ “ok”在下拉菜单中选图形形式:如选Scatter Diagram (散点图)/OK,在下拉菜单中选“Line graph”(曲线图),“Bar Graph”(条形图),选“Mixed Bar & line”（条形与线形混合）,Pie chart图,统计量的计算,一个变量时,双击变量，得数据表。“view/Descriptive Statistics/Hi
13、stogram and stats”得到直方图和统计量 Seris: 变量序列名 Sample 样本区间 Observation 观测值个数 mean 均值 Median 中位数 Maximum 最大值 Minimum 最小值 Std.Dev. 标准差 Skewness 偏度 Kurtosis 峰度 Jarque-Bera JB统计量 Probability 相应概率, Md Mo,= Md = Mo MO Md ,其中 表示yt的平均数， 表示yt的标准差。,由公式知，若分布是以 对称的，则偏度为零。所以若yt服从正态分布，则偏度为零；若分布是右偏倚的，则偏度S 0；若分布是左偏倚的，则偏度
14、S 0。,偏度（skewness）,偏度度量分布的对称性，对于时间序列（y1, y2, , yT），偏度S定义为，,峰度（kurtosis）,峰度度量分布的尖峭程度，峰度K定义为,正态分布的峭度为3。如果一个分布的两侧尾部比正态分布的两侧尾部“胖”，则该分布的峭度K 3，反之则K 3。,JB（Jarque-Bera）统计量用于检验是否正态分布，定义如下，,其中T表示观测值个数。对于直接得到的观测时间序列，取n = 0。对于残差序列，取n等于原回归模型中解释变量个数。S表示偏度。K表示峭度。计算结果 若 ，该分布为正态分布， 若 ，该分布不是正态分布。当用样本计算偏度和峭度时，T应换为T -1，
15、 用 的样本方差代替。,JB（Jarque-Bera）统计量,JB =, 2（2）,双击X、Y变量，得数据表。点“view/Descriptive Statistics/Common Sample得到 mean 均值 Median 中位数 Maximum 最大值 Minimum 最小值 Std.Dev. 标准差 Skewness 偏度 Kurtosis 峰度 Jarque-Bera JB统计量 Probability 相应概率 Sum 合计 Sum Sq. Dev. 离差平方和 Observation 观测值个数,多个变量统计量,五、OLS回归分析 方法一:点击“Quick”-点击“Estim
16、ate Equation”-出现 “Equation specification”对话框,在“Equation specification”对话框中键入Y C X-在“Estimation Settings“ 中选点击 “Least Squares”-点“ok”或按回车-出现 回归结果”Equation”,回归结果“Equation”,方法二： 在屏幕顶部命令框中键入LS Y C X-按回车-也出现回归结果,Variable 变量Coefficient 参数Std.Error 标准误差t-Statistic t 统计量Prob 对应的P值,回归结果的说明：LS/ Dependent Varia
17、ble is Y 最小二乘法/应变量Y Date: 04/16/08 Time: 21:08 工作日期： 时间： Sample:1978 1998 样本区间 Included observations: 21 包括的观测值数,R-squared R的平方 Adiusted R-squared 修正的R平方 S.E.of regression 回归标准误差 Sum squared resid 剩余平方和 Log likelihood 似然对数 Durbin-watson stat 德宾瓦逊 统计量 Mean dependent var 被解释变量Y的均值S.D.dependent var 被解释
18、变量Y的样本标准差Akaike info criterion 赤池准则（未讲）Schwartz criterion 许瓦兹准则（未讲）F-statistic F统计量Prob (F-statistic) 与比较的概率(p值),显示回归估计的方程表达式:在“Equation”窗口中点“Views/Representation”出现：,显示回归估计的实际值、拟合值和残差：在“Equation”窗口中点“view/Actual fitted Residual”,例如在样本19782002年基础上，预测2003年的Y值。设置拟合值变量：在“Equation”框中击“Forecast/ok”,得对话框，
19、在“Forecast name”中键入“YF”,在“S.E”中键入“SE”/,六、 预测,注意：“Workfile”表中增加了变量Yf,由样本值拟合所得样本区间内Yf的相关数据。,点OK后得:,扩大数据范围：在“workfile”的顶部按钮点“procs/change workfile Range”,或双击表中“Range”,出现对话框,将“end data”中原有的“2002”改为“2003”/OK,修改样本范围:点击“Workfile”的顶部按钮的“procs/sample”,或双击表中“sample”,出现对话框,将对话框中“1978 2002”改为“1978 2003”/OK,输入X预测数据：在“Workfile”中键入“data y”/回车，或者双击表中“x2”等,出现x2等数据表,在“2003”处输入预测的解释变量数据,预测的解释变量数据,浏览预测值Yf 、实际值Y、预测标准差se:在命令行键入“Show Y Yf se ”, 回车,注意:,观察预测的图形:点“view/graph/line”得Y YF SE的图形,
