Eviews的应用
eviews使用指南与案例
eviews使用指南与案例Eviews使用指南与案例。
Eviews是一款广泛用于经济学、金融学和统计学等领域的专业数据分析软件，其强大的数据处理和分析功能受到了广大用户的青睐。
本文将为大家介绍Eviews的基本使用方法，并结合实际案例进行详细说明，希望能够帮助大家更好地掌握这一工具。
首先，我们来看一下Eviews的基本操作流程。
在打开Eviews软件后，首先需要新建一个工作文件，选择“File”中的“New”选项，然后选择“Workfile”来创建一个新的数据工作文件。
在新建工作文件后，可以导入需要分析的数据，Eviews支持导入多种格式的数据文件，如Excel、CSV等，用户可以根据实际情况选择合适的数据导入方式。
在导入数据后，我们可以进行数据的预处理工作，包括数据的清洗、变量的转换、缺失值的处理等。
Eviews提供了丰富的数据处理工具，用户可以根据需要进行相应的操作。
接下来，我们可以进行数据的描述性统计分析，包括数据的均值、标准差、相关系数等指标的计算，以及绘制数据的直方图、散点图等图表来直观地展现数据的特征。
在数据的基本分析完成后，我们可以进行更深入的统计分析，如回归分析、时间序列分析等。
Eviews提供了丰富的统计分析工具，用户可以根据实际需求选择合适的方法进行分析。
在进行统计分析时，我们还可以进行模型的建立和检验，以及参数的估计和显著性检验等工作，从而得到对实际问题的有效解释和预测。
除了基本的数据分析功能外，Eviews还提供了强大的数据可视化工具，用户可以通过图表、表格等形式将分析结果直观地展现出来。
同时，Eviews还支持数据的导出和报告的生成，用户可以将分析结果导出到Word、Excel等格式的文件中，或者直接在Eviews中生成报告，方便进行结果的分享和展示。
在实际应用中，Eviews可以广泛用于经济预测、金融风险分析、市场调研等领域，其强大的数据分析功能可以帮助用户更好地理解和解决实际问题。
eviews的应用
eviews的应⽤1打开workfile,展开你要做图的序列，在序列查看窗⼝的左上⾓，依次：view-correlogram-OK得到结果2ARIMA模型定阶使⽤Eviews 5.0软件画出平稳序列{zt}滞后12期的PACF图和ACF图，可看出PACF图和ACF图均是拖尾的，通过ARIMA模型定阶法判断序列适合ARMA 模型。
平稳序列{zt}滞后12期的PACF图和ACF图来看，显著不为0的PACF 个数有2个，对应滞后期1和4；显著不为0的ACF个数有2个，对应滞后期1和4。
由此得知(p,q)的不同组合有(1,1)、(1,4)、(4,1)、(4,4)。
再运⽤Akaike提出的AIC和SBC准则，对ARIMA模型的阶数和相应参数同时给出⼀组最佳估计，选取使AIC、SBC达到最⼩的那⼀组阶数为理想阶数。
利⽤Eviews 5.0软件菜单操作ARMA(1,1)模型。
Eviews 5.0软件主窗⼝中选Quick/Estimate Equation，进⼊⽅程定义对话框。
在⽅程定义⼀栏输⼊zt c ar(1)ma(1)其中ar(i)i=1,2,…代表模型中⾃回归部分，ma(j)j=1,2,…代表移动平均部分。
点击options按钮，可对最⼤迭代次数、收敛半径、参数估计做调整。
单击OK得到输出结果。
如图5所⽰。
同理，运⽤Eviews 5.0软件运⾏其它三个模型。
通过⽐较(p,q)为(1,1)、(1,4)、(4,1)、(4,4)的四个模型如表4中的AIC值，参考了R2值、SBC值、DW值等各项指标，最后综合考虑发现ARMA(4,1,4)模型的滞后多项式倒数根也都落⼊单位圆内满⾜过程平稳的基本要求，其R2为0.830139分别⼤于其它三个模型，⽽AIC、SBC 值分别为-3.1718120、-2.746174⼩于其它三个模型。
所以取p=4，q=4即认为模型ARMAARMA(4,1,4)优于其他三个模型。
3.5参数估计经过多次拟合得到时间序列{zt}较理想的模型，如图6。
计量经济学eviews作业
计量经济学eviews作业摘要：计量经济学eviews 作业I.简介- 计量经济学eviews 作业的背景和意义II.计量经济学eviews 软件的介绍- Eviews 软件的作用和特点- Eviews 软件在计量经济学中的应用III.计量经济学eviews 作业的步骤- 数据收集和处理- 建立模型和估计参数- 模型检验和优化- 结果分析和解释IV.计量经济学eviews 作业的实践应用- 具体案例分析- 结果展示和讨论V.总结- 计量经济学eviews 作业的收获和展望正文：计量经济学eviews 作业I.简介计量经济学是研究经济现象数量规律的学科，通过收集、处理、分析和解释经济数据，以揭示经济变量之间的关系和规律。
Eviews 软件是一款功能强大的计量经济学软件，广泛应用于经济学研究、实证分析、政策评估等领域。
在本篇文章中，我们将介绍计量经济学eviews 作业的相关内容。
II.计量经济学eviews 软件的介绍Eviews 软件是一款专业的计量经济学软件，具有强大的数据处理和分析功能。
它能够支持各种数据格式，包括时间序列数据、横断面数据和面板数据等。
Eviews 软件的特点如下：- 操作简便：界面友好，易于上手- 功能强大：支持多种计量经济学模型和方法- 结果可靠：提供丰富的统计检验和稳健性检验在计量经济学中，Eviews 软件可以用于建立各种模型，如线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等，以研究经济变量之间的关系。
III.计量经济学eviews 作业的步骤计量经济学eviews 作业主要包括以下几个步骤：1.数据收集和处理：收集所需数据，检查数据质量，进行数据清洗和处理。
2.建立模型和估计参数：根据研究目的和数据特点，选择合适的计量经济学模型，使用Eviews 软件进行参数估计。
3.模型检验和优化：对模型进行显著性检验、参数稳定性检验等，根据检验结果对模型进行优化。
4.结果分析和解释：分析模型结果，解释各经济变量之间的关系，撰写分析报告。
EViews应用
EViews应用_01 EViews简介一、EViews是什么？（What Is EViews?）EViews是Econometrics Views（直译：计量经济学观察，俗称计量经济学软件包）的缩写。
EViews是Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。
使用EViews可以迅速地从数据中导出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
EViews的应用范围包括：科学试验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析。
EViews是为专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。
EViews的前身是MicroTSP 1981年的第一次版。
虽然EViews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域里，但是从软件包的设计来看，EViews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。
即使是跨部门的大型项目，也可以采用EViews进行处理。
EViews具有操作简便又可视化的操作风格，体现在从键盘或从磁盘输入数据序列，依据已有序列生成新序列，显示和打印序列，以及对序列之间存在的关系进行统计分析等等方面。
EViews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。
可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。
操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。
此外，EViews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。
在EViews的命令行中输入、编辑和执行命令。
在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。
这里假定读者对Windows的使用是熟悉的，即熟悉鼠标、窗口的控制、滚动条的使用、窗口的激活、窗口的控制按钮、窗口的移动和大小的复原、选择和执行某个项目、选择多个项目、菜单和对话框等的概念与操作。
所以下面，简要介绍安装过程，EViews窗口的基本构成和EViews 的帮助资源。
二、EViews的安装（Installing EViews）1、EViews对系统环境的要求1、一台386、486、奔腾或其它芯片的计算机，运行Windows 3.1、Windows 95或Windows NT 操作系统。
eviews软件操作应用,有详细说明
当前样本区间是指用于统计操作的样本观测点范围， 它小于或等于工作文件的范围。 过滤器是用于选择一些对象显示在工作文件窗口中的 规则，默认为“*”， 表示显示全部对象，如“e*” 则表示在工作文件窗口中显示名字以“e” 开头的对象。 默认方程表示最近估计过的方程，该工作文件中没有 创建过方程则显示“None”。可以双击这些标签打开相 应的对话框或窗口进行修改。
数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测、模 拟
包括线性、非线性单一方程模型、联立方程模 型、时间序列模型、动态回归模型、分布滞后 模型、向量自回归模型、误差修正模型、离散 选择模型，以及多种估计方法
一、工作文件的建立
EViews窗口 EViews工作机制 工作文件的创建
EViews窗口
菜单项ts
图标
对象类型名称及说明
Series（序列）：用于保存时间序列数据或截面数据 Group（组）：序列或者表达式的集合，不含实际数据 Scalar（标量）：用于保存单个数值 Equation（方程）：用于单方程的估计、检验和预测等 System （系统）：用于联立方程的估计和检验等 Model（模型）：用于联立方程的预测和模拟等 Graph（图表）：用于代表图形 Matrix（矩阵）：用于代表矩阵（二维数组） Pool （数据池）：用于面板数据（包含时序和截面数据）的估计和检 验等 Sample（样本区间）：用于定义样本区间 Coef（系数向量）：用于代表方程或系统的系数 SSpace （状态空间）：用于动态系统的估计、检验等 SYM (Symmetric Matrix) （对称矩阵）：用于代表对称矩阵 Table （表格）：表格 Text （文本）：文字 VAR (向量自回归)：用于向量自回归或误差修正模型 Vector （列向量）：用于代表列向量（一维数组） RowVector （行向量）：用于代表行向量（一维数组）
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会Eviews（Econometric Views）是一种流行的经济学计量分析软件，广泛应用于经济学、金融学、管理学等多个领域。
作为一名经济学专业的学生，在使用Eviews进行实验的过程中，我有了一些心得和体会。
一、Eviews的基本特点和功能Eviews是一款功能强大、使用方便的计量经济学软件，它具有以下几个基本特点：1. 数据处理便捷：Eviews支持多种数据格式的导入和导出，可以将各类数据文件（如Excel、CSV等）直接导入Eviews进行分析，并将分析结果导出为报表。
2. 统计分析功能丰富：Eviews提供了多种统计分析方法，包括描述统计、回归分析、时间序列分析等，能够满足不同实验需求。
3. 图表展示直观：通过Eviews，我们可以快速生成直方图、散点图、线图等图表，直观地展示数据分布和关系，有助于更好地理解实验结果。
4. 模型建立与模拟：Eviews支持用户自定义模型，可以进行方程和系统的建立，并进行模拟实验，帮助我们研究经济现象和政策的影响。
二、在实验中的应用体会在使用Eviews进行实验的过程中，我深刻体会到了以下几点：1. 数据准备的重要性：在进行实验之前，我们需要对所使用的数据进行准备和处理。
只有数据准备得当，才能保证实验结果的准确性和可靠性。
因此，我通常会先对数据进行清洗、筛选和转化，确保数据的质量和合理性。
2. 实验设计与分析策略：在实验中，我们需要明确实验的目的和研究问题，制定合理的实验设计和分析策略。
有时候，我们需要根据具体问题进行多次实验，并对结果进行比较和验证，以得出准确的结论。
3. 模型的选择与建立：在进行实验时，我们需要根据研究问题选择合适的模型，并对其进行建立和估计。
Eviews提供了多种模型建立和估计的方法，例如OLS（普通最小二乘法）、ARMA（自回归滑动平均模型）等，可以根据实际情况进行选择。
4. 结果解释与报告撰写：在实验结果分析完成后，我们需要对结果进行解释和说明。
eviews使用技巧
eviews使用技巧1. 转换数据类型：Eviews可以读取多种不同的数据文件，如文本文件、Excel文件等。
在读取数据之后，你可以使用Eviews的内置函数将数据转换为不同的数据类型，例如将字符型数据转换为数值型数据或者将文本数据转换为日期型数据。
这样可以方便你在进行后续的数据分析和建模过程中使用。
2. 数据清理：在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清理。
Eviews提供了很多数据清理的功能，包括删除重复观测值、处理缺失值、识别和处理异常值等。
通过使用这些功能，你可以有效地清理数据，减少错误和噪声对分析结果的影响。
3. 数据变换：Eviews提供了多种数据变换的函数，可以帮助你对数据进行处理，使其更符合分析和建模的要求。
例如，你可以使用对数变换将非线性数据转化为线性关系，或者使用差分运算获取数据的一阶差分，以便进行时间序列分析等。
4. 建模与预测：Eviews是一个强大的统计建模和预测软件。
你可以使用Eviews中的函数和工具进行各种建模和预测任务，如回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
通过Eviews的建模和预测功能，你可以得到准确的分析结果和可靠的预测结果。
5. 图表展示：Eviews提供了丰富的图表展示功能，可以帮助你更直观地理解和分析数据。
你可以使用Eviews绘制各种统计图表，如散点图、直方图、线图等。
此外，Eviews还支持可视化地展示模型的拟合情况和预测结果，使你能够更清晰地了解模型的性能和有效性。
6. 批处理：Eviews支持批处理功能，可以帮助你批量运行多个分析任务。
通过编写脚本，你可以一次性运行多个Eviews 命令，节省时间和劳动力成本。
批处理功能在需要运行多个相似的分析或模型时非常有用。
7. 自定义函数和程序：Eviews提供了自定义函数和程序的功能，使你能够根据自己的需求创建自己的函数和程序。
通过自定义函数和程序，你可以扩展Eviews的功能，实现更复杂和个性化的分析和模型。
eviews
eviewsEViews简介EViews（经济学视图）是一款专业的经济学和金融学软件，广泛应用于经济学研究、时间序列分析、计量经济学、计量金融学等领域。
EViews提供了丰富的数据处理和统计分析功能，能够帮助用户进行数据管理、模型估计、预测模拟、计量建模等工作。
EViews的功能特点数据管理功能：EViews可以对各种类型的数据进行导入、整理和处理，支持多种格式的数据读取（如Excel、CSV等），提供了对数据进行排序、筛选、合并等功能，方便用户对数据进行管理和分析。
统计分析功能：EViews提供了多种统计分析方法，包括描述性统计、相关分析、回归分析、时间序列分析等，用户可以通过简单的操作完成复杂的统计分析任务。
时间序列分析功能：EViews是一款专业的时间序列分析软件，提供了多种时间序列模型的估计和检验方法，包括ARIMA模型、ARCH/GARCH模型、VAR模型等，用户可以通过EViews进行时间序列的建模和预测。
计量经济学建模功能：EViews支持用户进行计量经济学的建模和分析工作，包括传统的OLS回归模型、面板数据模型、离散选择模型等，用户可以通过EViews进行模型估计、假设检验和参数解释等。
预测模拟功能：EViews提供了模型预测和模拟功能，可以根据已有的模型参数对未来的数据进行预测，同时可以进行模拟分析，模拟不同的数据情景，评估模型的鲁棒性和稳定性。
EViews的应用领域EViews广泛应用于经济学研究、金融学分析和政策制定等领域，包括宏观经济学、微观经济学、国际贸易、金融工程、风险管理等。
在学术界和政府机构中，EViews被广泛用于经济学研究和政策分析，为研究人员和决策者提供了强大的数据分析和建模工具。
总结EViews是一款功能强大的经济学和金融学软件，可以帮助用户进行数据处理、统计分析、时间序列建模等工作。
EViews在学术界和政府机构中得到广泛应用，成为经济学研究和政策分析的重要工具。
eviews使用指南与案例
eviews使用指南与案例EViews是一款经济统计软件，广泛应用于经济学、金融学等领域的数据分析和建模工作。
本文将为大家介绍EViews的使用指南和一些实际案例，帮助读者更好地了解和应用EViews。
一、EViews的使用指南1. EViews的安装和启动：首先，用户需要下载并安装EViews软件。
安装完成后，双击桌面上的EViews图标即可启动软件。
2. 数据导入和处理：EViews支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
用户可以使用“File”菜单中的“Import”选项将数据导入EViews中，并进行必要的数据清洗和处理。
3. 数据探索和描述统计分析：在导入数据后，用户可以使用EViews提供的数据探索功能进行数据分析，包括数据的描述统计分析、数据可视化等。
4. 模型建立和估计：EViews提供了多种经济学模型的建立和估计方法，如回归分析、时间序列分析等。
用户可以通过选择相应的命令和参数来进行模型建立和估计。
5. 模型诊断和检验：在模型建立和估计完成后，用户需要对模型进行诊断和检验。
EViews提供了多种模型诊断和检验的功能，如残差分析、异方差性检验等。
6. 模型预测和模拟：EViews可以基于已建立的模型进行预测和模拟。
用户可以输入新的自变量数据，通过模型预测因变量的值，或者进行模型的蒙特卡洛模拟分析。
7. 结果输出和报告生成：EViews可以将分析结果以表格、图形等形式输出，并支持生成报告和文档。
用户可以选择相应的输出选项和格式，方便结果的展示和分享。
二、EViews的应用案例1. 时间序列分析：使用EViews可以进行时间序列数据的建模和分析。
例如，可以通过ARIMA模型对股票价格进行预测，或者通过VAR模型分析宏观经济变量之间的关系。
2. 经济政策评估：EViews可以用于评估不同经济政策对经济变量的影响。
例如，可以建立一个VAR模型，通过冲击响应分析来评估货币政策对通胀和经济增长的影响。
EViews统计分析与应用-全套课件 (二)
EViews统计分析与应用-全套课件 (二)
EViews统计分析与应用-全套课件是一套非常实用的工具，可以帮助我们进行数据分析、预测和模拟等工作。
下面我们来看一下这套课件的具体内容。
1. EViews基础知识
这一部分主要介绍了EViews的基本操作，如如何打开软件、如何导入数据、如何进行简单的数据处理等。
同时还介绍了EViews的界面和功能，让我们快速上手使用。
2. EViews数据分析
这一部分主要介绍了EViews的数据分析功能，包括描述性统计、回归分析、时间序列分析等。
通过这些分析，我们可以更好地理解数据的特征和规律。
3. EViews预测和模拟
这一部分主要介绍了EViews的预测和模拟功能，包括如何进行时间序列预测、如何进行回归预测、如何进行模拟等。
通过这些功能，我们可以更好地预测和模拟未来的趋势和变化。
4. EViews高级应用
这一部分主要介绍了EViews的高级应用，包括面板数据分析、计量经济学分析等。
这些应用可以帮助我们更深入地了解数据和经济现象。
总的来说，EViews统计分析与应用-全套课件是一套非常实用的工具，可以帮助我们更好地进行数据分析、预测和模拟等工作。
通过学习这套课件，我们可以更好地理解数据和经济现象，为我们的工作和研究提供有力的支持。
计量经济学EVIEWS软件学习
计量经济学EVIEWS软件学习计量经济学是一门运用数理统计与经济学方法来研究经济问题的学科。
随着科技的不断发展，计量经济学的研究也得到了极大的促进。
EVIEWS软件作为计量经济学中常用的统计分析软件之一，具有方便、高效的特点，能够帮助研究人员进行数据处理和分析。
本文将介绍EVIEWS软件的基本操作和常用功能，以及如何在计量经济学研究中应用该软件。
一、EVIEWS软件的安装与基本操作1. 软件安装首先，我们需要从官方网站下载EVIEWS软件的安装包。
安装包下载完成后，双击运行安装程序，按照提示完成软件的安装。
2. 软件启动安装完成后，在桌面上找到EVIEWS软件的图标，双击打开软件。
软件启动后，我们可以看到主界面显示出一个空白的工作区。
3. 工作区介绍EVIEWS软件的主界面由多个窗口组成，包括数据窗口、命令窗口、结果窗口等。
在数据窗口中，我们可以打开或创建数据文件；在命令窗口中，我们可以输入命令来进行数据操作和分析；结果窗口则显示了命令操作的结果。
4. 数据导入与管理在EVIEWS软件中，我们可以通过打开已有的数据文件或者创建新的数据文件来进行数据的管理与导入。
通过点击菜单栏中的"File"选项，我们可以选择打开已有的数据文件，支持的数据文件格式包括Excel、CSV等。
同时，我们也可以通过在命令窗口中输入相应的命令来导入数据。
二、EVIEWS软件的常用功能1. 数据描述统计数据描述统计是计量经济学中最基本的分析方法之一，EVIEWS软件提供了丰富的数据描述统计功能。
通过在命令窗口中输入"summary"命令，我们可以得到数据的平均值、标准差、最大值、最小值等统计信息。
2. 回归分析回归分析是计量经济学中常用的方法之一，用于研究变量之间的关系。
EVIEWS软件提供了简单易用的回归分析功能。
通过在命令窗口中输入"ols"命令，我们可以进行线性回归分析，并获得回归系数、拟合优度等回归结果。
面板数据eviews应用
高效稳定
03
Eviews在处理大规模数据集时表现出高效稳定的性能，能够快
速得出分析结果。
Eviews软件应用领域
经济学
Eviews在经济学领域的应用非常 广泛，主要用于实证研究和政策 分析，如劳动经济学、发展经济 学等。
金融学
Eviews在金融学领域的应用主要 涉及时间序列分析和回归分析， 如股票价格分析、风险管理等。
感谢您的观看
THANKS
社会学
Eviews在社会学领域的应用主要 涉及面板数据分析，如人口统计 学、社会调查等。
02 面板数据基础知识
面板数据定义
面板数据
面板数据也称为时间序列数据，它同时包含了横截面和时间序列两个维度的信息，能够更全面地反映经济现象的 变化规律。
面板数据的特点
面板数据能够提供更丰富的信息，可以控制不可观测的异质性，并且能够更好地揭示经济现象的动态变化。
根据诊断结果对模型进行调整或优化，如添加或删除变 量、调整模型形式等。
对模型的残差进行自相关检验和异方差检验，以判断模 型的残差是否存在自相关或异方差问题。
对优化后的模型进行重新估计和检验，确保模型的质量 和稳定性。
04 面板数据Eviews应用实例
实例一：混合效应模型分析
总结词
混合效应模型是一种同时考虑固定效应和随机效应的模型，适用于面板数据。
面板数据类型
长面板
长面板是指样本数量相对较小，但每个样本的观测期较长。
短面板
短面板是指样本数量相对较大，但每个样本的观测期较短。
超长面板
超长面板是指样本数量和观测期都较长，通常用于研究长期经济 现象。
面板数据估计方法
固定效应模型
固定效应模型是一种常用的面板数据估计 方法，它通过控制不可观测的异质性来估
eviews基本操作介绍
31
4 对象类型
除了序列对象和方程对象外还有许多其他类型的对象; 每种对象在对象集合中都有一个特定的图标表示 对象集合 虽然也是对象但对象集合没有图标;因此工作文件和数据库 不能放在其他的工作文件或数据库中
32
基本对象操作
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3 对象过程PROC
许多EViews对象还包括过程Procedure 与视图一样的是;过 程通常以图表或坐标的形式显示在对象窗口中；与视图不同的 是;过程改变数据;无论对象本身中的还是其他对象中的
很多过程还创建新的对象 比如说序列对象含有进行平滑与 季节调整的过程;该过程可以创建一个新的含有平滑以及调整 后的数据的序列 方程对象的过程可以建立新的序列来包含残差 拟合值 以及预测
Eviews 统计分析 从入门到精通
第一章 Eviews简介
Eviews简介 Eviews的主窗口 工作文件的建立与工作文件窗口 对象的建立和对象窗口
Eviews简介
EViews的用途：统计 计量分析和预测 除菜单操作外;EViews还提供命令语言;矩阵语言和程序 设计 Eviews软件基础 —— 介绍EViews的基本用法 解释如何使 用EViews来管理数据 第一部分：数据分析基础 —— 描述使用EViews来完成数 据的基本分析
Eviews 全称 Econometrics Views ; 是美 国 QMS 公司 推 出 的 基于 Windows平台的专门从事数据分析 回归分析和预测的 计算机软件;Eviews是当今世界上最优秀的计量经济软件之一 ;其具有操作简便 界面友好 功能强大等特点;在科学数据分析 与评价 金融分析 经济预测 销售预测和成本分析等领域具有 广泛的影响 虽然EViews是由经济学家开发的并大多在经济 领域应用;但它的适用范围不应只局限于经济领域
EViews统计分析在计量经济学中的应用
数据导出
将EViews中的分析结果导出为多 种格式的文件，如Excel、Word、 PDF等，方便用户进行报告编写和 分享。
数据预处理
提供数据清洗、缺失值处理、异常 值检测等功能，确保数据的准确性 和完整性。
数据变换与描述性统计分析
01
02
03
数据变换
支持多种数据变换方法， 如对数变换、差分变换等 ，以满足不同计量经济学 模型的需求。
EViews在计量经济学中的贡献与不足
01
不足
02
对于某些高级计量经济学方法支持不足，需要借助 其他软件或编程实现。
03
在处理大规模数据时，性能表现不够优秀，需要进 一步优化算法和提高计算效率。
未来发展趋势及挑战
01
发展趋势
02 加强与其他软件和编程语言的集成，提高数据处 理和分析的效率和灵活性。
根据时间序列的自相关图和偏自相关图，初步确定ARIMA 模型的阶数，并利用最小二乘法等方法进行参数估计。
EViews实现步骤
在EViews中，可通过“Quick->Estimate Equation”功 能，选择合适的ARIMA模型形式并输入相应参数，实现模 型的快速估计和检验。
案例分析
案例背景
以某地区季度GDP数据为例，探讨如何利用时间序列模型进行预测和 决策支持。
金融产品创新
非参数和半参数方法还可以应用于金 融产品的创新设计。例如，在衍生品 定价方面，可以采用非参数方法对标 的资产的价格路径进行模拟，从而得 到衍生品的理论价格；在投资组合优 化方面，可以利用半参数模型刻画资 产收益与风险之间的非线性关系，为 投资者提供最优的投资组合方案。
07
总结与展望
EViews在计量经济学中的贡献与不足
精选EVIEWS中的模型操作
Page
系数不显著，（用Variance时系数一样不显著），说明不存在ARCH-M过程。
模型验证
对建立的EARCH(1，1)模型进行残差ARCH效应检验，点击EARCH(1，1)结果输出窗口View /Residual Test /ARCH LM TestLag=滞后阶数，可以分别取1，4，8，12；以lag=4为例，输出结果如下所示：
Eviews主要功能：
（7）对联立方程进行线性和非线性的估计； （8）估计和分析向量自回归系统； （9）多项式分布滞后模型的估计； （10）回归方程的预测； （11）模型的求解和模拟； （12）数据库管理； （13）与外部软件进行数据交换。
Page
时间序列建模步骤
实例操作
实例操作
3
Eviews简介
Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”，称为计量经济学软件包。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
Eviews简介
Page
Page
然后在视图中点击view-descriptive statistics—histogram and stats就得到了对数收益率的柱形统计图，如下：
由图可知，上证能源指数对数收益率序列均值（Mean）为0.000256，标准差（Std. Dev.）为0.001426，偏度（Skewness）为-0.141，小于0，说明序列分布有长的左拖尾。峰度（Kurtosis）为4.596，高于于正态分布的峰度值3，说明收益率序列具有尖峰和厚尾的特征。Jarque－Bera统计量为59.85，P值为0.00000，拒绝该对数收益率序列服从正态分布的假设。
Eviews 应用实例
采用最小二乘法进行参数估计 ，得到回归系数的估计值。
假设检验
对回归系数进行假设检验，判 断自变量对因变量的影响是否 显著。
预测应用
利用得到的回归模型进行预测 ，分析预测结果的准确性和可
靠性。
非线性回归分析
模型选择
根据数据的散点图或经验判断选择合适的非 线性模型形式。
假设检验
对非线性模型的参数进行假设检验，判断模 型的拟合效果。
数据清洗与整理
缺失值处理
提供多种缺失值处理方法，如删除缺失值、填充缺失值等，确保 数据的完整性。
异常值处理
通过设定阈值或使用统计方法识别异常值，并进行相应的处理， 如替换、删除等。
数据格式转换
支持将数据转换为所需的格式，如日期格式、数值格式等，以满 足分析需求。
数据变换与归一化
数据变换
提供多种数据变换方法，如对数变换、Box-Cox变换等，以改善数 据的分布特性。
02 数据导入与预处 理
数பைடு நூலகம்导入方法
1 2
文本文件导入
支持导入TXT、CSV等格式的文本文件，通过指 定分隔符和编码方式实现数据的正确读取。
Excel文件导入
支持导入Excel文件，可以读取单个或多个工作 表中的数据，并支持自定义数据读取范围。
3
数据库导入
支持连接多种数据库，如MySQL、Oracle等， 通过SQL语句实现数据的查询和导入。
如采用非线性模型、时间序列模型等更复 杂的模型形式，以更好地拟合数据并提高 预测精度。
05 Eviews在经济学 领域应用实例
计量经济学模型构建
线性回归模型
利用Eviews进行多元线性回归分析，探究自变量与因变量 之间的线性关系，并进行模型的检验与优化。
Eviews应用
Eviews应用导论1建立新的工作文件：点击File/New/workfile，出现数据的频数对话框，根据数据频数在Workfilefrequency中选择数据频率，点击OK键。
2新建序列：点击Objects/New object/选Series/输入序列名称，点击OK；或者在命令窗口输入：data <序列名1> <序列名2> ……<序列名n>，然后按回车键。
3数据输入：黏贴、导入等。
4重置工作文件范围：点击Procs/Change workfile Range，然后输入新的起始日期和终止日期；也可通过双击工作目录中的Range 来改变工作文件范围。
5工作文件排序：点击Procs/Sortseries，在弹出的对话框中输入要进行排序的序列名并选择按升序还是降序，点击OK。
6滞后序列与差分序列：在Eviews中可以用X(-q)表示X的q阶滞后序列，用X-X(-q)表示X与X的q阶滞后序列进行差分后得到的差分序列。
7查看序列的各统计指标：打开目标序列，点击序列窗口工具栏中的View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats。
回归估计1OLS：在主菜单选Quick/Estimate Equations，进入估计方程对话框，按顺序输入被解释变量、常数项C、解释变量，选择估计方法：普通最小二乘法，点击OK；或者在命令窗口输入：LS <被解释变量> <常数项C> <解释变量>，然后按回车键。
2W ald检验（系数检验）：在方程估计输出窗口点击View/Coefficient T ests/Wald-Coefficient Restricitions，在编辑对话框中输入约束条件，多个系数约束条件用逗号隔开，约束条件应该表示为含有系数和常数的方程，系数应表示为c(1)、c(2)等。
3Chow检验（邹氏转折点检验）：在方程估计输出窗口点击View/Stability test/Chow breakpoint test，进入转折点输入窗口，输入转折点日期，点击OK，得到检验统计量即F统计量、2χ统计量的值及其对应的p值，原假设：该点是转折点。
Eviews的应用
第一章:Eviews 入门武汉大学经济学系数量经济学教研室《实践教改项目组》编制一.Eviews的安装1) Eviews对系统的环境要求1.一台386,486,奔腾或其他芯片的计算机,运行Window 3.1,Window9x,Window2000或Window NT操作系统。
2.至少4M的内存。
3.VGA,super VGA显示器。
4.鼠标，轨迹球或写字板。
5.至少10M以上的硬盘空间。
2）安装步骤准备好Eviews的安装盘，确保第一张盘没有写保护。
1.运行Window程序，将其他应用程序关闭。
2.在软驱（例如A盘）中插入第一张安装盘。
3.开始运行A：setup4.在提示下依次插入其他的盘，安装完所有后续盘后，将再次要求插入第一张盘，最后给出安装成功的信息：“E views has been successfully installed‖3) 运行Eviews在Windows9x中运行Eviews的方法有：1）点击任务栏上的开始程序Eviews程序组Eviews图标。
2）使用Windows 浏览器或从桌面上“我的电脑”定位Eviews目录，双击Eviews程序图标。
3）双击Eviews的工作文件和数据文件。
二.Eviews窗口简介1）主窗口简介软件安装后，启动Eviews3.1程序，进入主窗口，见图1.1图1.1主窗口上方排列着按照功能划分的9个主菜单选项，用鼠标左键单击任意选项会出现不同的下拉菜单，显示该部分的具体功能。
9个主菜单的主要功能如下：File:有关文件的创立（New）打开（Open）,保存（Save/Save as）,关闭（Close）,程序运行（Run）等，选择下拉菜单中的Exit将退出Eviews软件。
Edit：通常情况下仅提供复制（Copy）功能，应与粘帖（Paste）配合使用，对某些特定窗口，如查看模型估计结果的表达式时，可对窗口中的内容进行剪切（Cut），删除（delete）等工作选择(Undo)表示撤消上步操作。
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第一章:Eviews 入门武汉大学经济学系数量经济学教研室《实践教改项目组》编制一.Eviews的安装1) Eviews对系统的环境要求1.一台386,486,奔腾或其他芯片的计算机,运行Window 3.1,Window9x,Window2000或Window NT操作系统。
2.至少4M的内存。
3.VGA,super VGA显示器。
4.鼠标，轨迹球或写字板。
5.至少10M以上的硬盘空间。
2）安装步骤准备好Eviews的安装盘，确保第一张盘没有写保护。
1.运行Window程序，将其他应用程序关闭。
2.在软驱（例如A盘）中插入第一张安装盘。
3.开始运行A：setup4.在提示下依次插入其他的盘，安装完所有后续盘后，将再次要求插入第一张盘，最后给出安装成功的信息：“E views has been successfully installed‖3) 运行Eviews在Windows9x中运行Eviews的方法有：1）点击任务栏上的开始程序Eviews程序组Eviews图标。
2）使用Windows 浏览器或从桌面上“我的电脑”定位Eviews目录，双击Eviews程序图标。
3）双击Eviews的工作文件和数据文件。
二.Eviews窗口简介1）主窗口简介软件安装后，启动Eviews3.1程序，进入主窗口，见图1.1图1.1主窗口上方排列着按照功能划分的9个主菜单选项，用鼠标左键单击任意选项会出现不同的下拉菜单，显示该部分的具体功能。
9个主菜单的主要功能如下：File:有关文件的创立（New）打开（Open）,保存（Save/Save as）,关闭（Close）,程序运行（Run）等，选择下拉菜单中的Exit将退出Eviews软件。
Edit：通常情况下仅提供复制（Copy）功能，应与粘帖（Paste）配合使用，对某些特定窗口，如查看模型估计结果的表达式时，可对窗口中的内容进行剪切（Cut），删除（delete）等工作选择(Undo)表示撤消上步操作。
Objects:提供关于对象的基本操作。
包括建立新对象（New objects）从数据库中获取/更新对象（Fetch/update from DB），将工作文件中的对象存储到数据库（Store to DB）复制对象（Copy selected）,重命名（Rename）,删除（Delete）。
V iew和procs：两者的下拉菜单的项目，随着当前的窗口不同而改变，功能也随之变化，主要涉及变量的多种查看方式和运算过程。
Quick:提供快速分析过程，包括常用的统计分析方法，回归模型，时间序列模型以及各种重要的检验。
Options:系统参数设定选项。
与一般应用软件相同，Eviews运行过程中的各种状态，如窗口的显示模式，字体，图象，电子表格等都有默认的格式，用户可根据需要选择Optios 下拉菜单中的项目对一些默认格式进行修改。
Window:提供各种在打开窗口中进行切换的方式，以及关闭所有对象（Close all objects）,或关闭所有窗口（Close all）Help: Eviews的帮助选项，与一般应用软件相同，选择Eviews Help Topics 按照索引或目录方式在所有帮助信息中查找所需项目。
下拉菜单还提供了分类查询方式，包括对象（object）,命令（command）.函数（Function）,矩阵与字符串(Matrix &String)，程序（Programming）这五个方面。
位于主窗口主菜单选项下面的空白行是命令行，每次只允许键入一个操作命令。
主窗口中大面积的空白区域留给其他子窗口显示所用，最下面的是状态行，有程序路径，数据库和工作文件名称等相关内容。
三.工作文件的创建和调用。
1）工作文件的创建Eviews要求数据的分析处理过程必须在特定的工作文件（Workfile）中进行，所以在录入和分析数据之前，应创建一个工作文件。
在主菜单中选择File/New/Workfile,此时，屏幕出现一个工作文件定义对话框，要求用户指定序列观测数据的的频率和样本大小，见图1.2：图1.2在图1.2所示的对话框中，工作文件频率项（workfile frequency）可根据具体情况选择年度（Annual）季度（Quarterly）,月度（Monthly）等样式，并在下面的空格输入数据的起止时间，其中：Annal:用四位数表示年份,如1921,2002等.Start date输入起始年份,End date输入终止年份。
Quarterly:输入格式为1998:11,1999:02,年份后面为月份。
Weekly和daily:输入格式为12:31:1997,即:〝月:日:年〞的形式。
Undated or irregular:表示其它类型的数据，如无时间限定的数据。
在起止项中分别输入1和20，表示个数为20的一个序列。
输入完毕后，点击OK。
工作文件创建完毕，工作文件窗口（如图1.3）就会打开。
图：1.32）工作文件的存储与调用。
保存新建的工作文件通常有两种方法。
一种是在主窗口中选择菜单File/Save 或者Save as 。
另一种方法是直接单击工作文件窗口中工具栏中的Save 按扭。
保存文件时，用户得给出保存的地方和文件的名称。
输入的文件名不能多余8个字符且不得有空格，逗号和句号，文件名输入后，点击“保存”按扭，系统会会自动将其存储为扩展名为.wf1的工作文件。
需要时可以将文件存储为更低版本的格式。
调用以前建立的工作文件可以在主窗口菜单中依次选择File/open/workfile ，并给出相应的路径与文件名。
需要特别注意的是Eviews3.1未经汉化处理，因此工作文件的名称以及存储路径都不能使用汉字，否则无法被调用。
第二章 一元线性回归模型第一节：一元线性回归模型的估计一元线性回归研究一个变量(被解释变量)和另一个变量(解释变量)之间的关系．其形式如下:t t t X b b Y μ++=10其中，t μ为随机项．在计量经济学模型中我们假定它满足古典假设条件，于是我们可以用最小二乘法估计（ＯＬＳ）该模型．具体方法可以参照以下一个案例．案例一：ＯＬＳ估计一元线性回归模型根据凯恩斯的观点，一国的消费和这个国家的收入水平存在一个线性关系．在这里我们选取我国１９８１年到２００１年的ＧＤＰ和消费数据来检验这一关系并且估计出它们的系数．在Ｅviews 中实现步骤如下：第一步：数据输入．输入数据可以有这样；两种方式：命令方式和导入方式．如果数据需要自己手工输入，一般采用命令方式．命令方式格式为：data <序列名１><序列名２>┄<序列名n >在本例中形式如下图：输入这个命令后，按回车键就可以得到如下一个数据输入窗口。
图2.2图2.3如果数据本身已在excel电子数据表格上，也可以直接采用粘贴方式和导入方式。
粘贴方式和在window中的方式一样，所以在这里主要讲一下数据导入方式。
例：如图2.3所示的名为nnn的Excel工作簿中，序列gdp和xf分别代表我国1981年到2001年的国内生产总值和消费水平,现将其读入Eviews.首先，按照第一章中的方法建立一个时间为1981年到2001年的工作文件，然后在主菜单中选择Procs/Import/Read Iext-Lotus-Excel,找到该Excel的存储路径。
双击文件名nnn,屏幕出现如下图2.4所示对话框。
图 2.4对话框左上角有两个选项，各自表示在电子表袼中的排列方式，按观测值排序（ByOberservation）是指如图2.3那样。
按序列排序（By Series）是指每个特定的序列值在一个横行上。
选项右边Upper-left data cell下的空格填写Excel工作簿左上方第一个有数据的单元格地址。
根据图2.3这里应将默认的B2改为A2。
由于Excel5.0以上版本支持多个工作文件格式，当从这类表中读入数据时，需要在对话框右上角的Excel 5+sheet name下指定读入数据的工作表名称。
若不指定则默认为从存储Excel文件时的当前工作表读入数据。
对话框中间较大的空白区域是让用户输入读入变量的名称或个数。
若仍用原序列名称就输入GDP和XF或2都可以，如果启用新的序列名，则输入自定义序列名，第一个键入的序列名为原文件第一列的变量名。
定义完毕后，点击OK。
第二步：作散点图输入数据后，我们就可以来查看两个变量之间的散点图，看它们是否具有某种线性关系。
其具体步骤就是首先在主窗口中选中GDP，按住Ctrl键同时选取XF双击鼠标左键选Open group或者单击右键选择open /as group 就可以得到关于GDP和XF的一个组窗口。
在这个组窗口中选View/Graph/Scatter/Simple scatter就可以得到以下一个散点图：图2.5从这个散点图可以看出GDP和XF确实存在一个线性关系。
第三步：一元线形回归的OLS估计在确认了两个变量之间的线形关系后就可以运用，OLS法进行估计了。
在这个例子中，具体操作有两种方法，一种是命令操作法：即在Eviews命令栏中输入ls gdp xf。
另一种方法是菜单操作法：先打开GDP和XF的组窗口，然后选取Procs/make equation得到如下对话框：图2.6点击OK后得到OLS估计结果如下：表2第四步：结果分析在本例中，我们以消费作为因变量，以GDP作为自变量，GDP的系数为0.5998，说明我国的边际消费倾向约为0.6，其系数的T 统计值相当高，说明系数显著地不为零。
反映线性关系F统计量也显著地大于零,说明用这个线性模型是比较合理的。
第二节：一元线性回归模型的预测要对一元线性模型进行预测，需要在已知解释变量值的条件下进行。
要得到解释变量值的方法有很多，其中之一便是对时间T进行回归，再用趋势外推法得到解释变量的值，即利用时间序列外推预测，在以后的章节中我们还会介绍高级时间序列外推预测法。
下面仍以前面的例子输入时间变量T，从1981到2001年分别赋值1到21，建立时间序列模型(略去随机项)GDP=a+Bt进行回归得到的结果为：表3选择Procs/change workefile range 把原来的工作文件扩展为1981到2010年，以便进行预测。
预测步骤如下第一步：扩展时间变量T的范围，在本例中扩展至30.第二步： GDP对时间变量T进行回归并选择Forcast,得到GDP的预测值。
第三步：XF对GDP进行回归，同时选择Forcast,得到XF的值。
得到的XF从2002年到2010年的预测值如下：第三章 异方差1.异方差性的一般介绍：经典线性回归模型假设回归扰动项是同方差的，在实际进行回归拟合时也需要这个假定，如果回归扰动项不满足这个条件，即回归扰动项的方差随着自变量的不同而不同，就存在异方差。