2020版金融计量学：时间序列分析视角(第三版)教学课件第2章第1节
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➢ Stata有非常好的联网帮助系统，想获得关于某命令的 帮助信息就输入help command，斜体部分代之为某命 令或其简约式，这时会弹出“查看(viewer)”窗口，展示 该命令的相关内容。当然也可以在菜单中选择help— command，然后键入某命令，请读者试一下help ttail。
➢ 如果你需要用某个功能的命令，但是不知道其名称， Stata提供了search功能，用于搜索，格式为 search command，用户自行在逗号后加上一些选项， 具体内容可以查阅help search。Stata 13及之后版本启 动search之后会自动在Stata网页资源中搜寻，读者可 以自行尝试一下search Student's t，就会显示与t分布 相关的所有内容。一如t分布，读者可以自行尝试找出 正态分布、卡方分布、F分布的概率分布函数。
4
2.2 Eviews 使用简介
EViews是Econometrics Views的缩 写，其前身是计量软件TSP。
除了处理金融时间序列数据模型， EViews在管理和处理横截面数据和面 板数据方面也非常方便，并具有强大 的命令功能和丰富的程序处理语句。
1） 启动 EViews
10
2） 创建工作文档
13
如果数据量不大，更快捷的一种 导入数据的方式就是拷贝与粘贴。例 如，可以直接拷贝待使用的数据，然 后粘贴到工作文档中的相应对象中。 如果在工作文档中尚未建立相应的对 象，需要首先利用上文介绍的方法创 建对象，然后粘贴数据。
5） 绘制图示
15
6）回归分析
在了解了EViews的工作文档建立和 数据导入等知识后，就可以进行初步 的计量回归分析了。假定当前工作文 档中含有两个变量序列，分别示"y" 和"x"。如果我们想要使用"y"对"x"回 归，即：
5）描述性统计量
让我们对感兴趣的变量进行初步的描述性统计，使用 summarize命令：
. summarize price rep78
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+-----------------------------------------------------------------------------------
4） STATA的数据导入
Stata有一些系统自带的样本数据，我们现在导入 其中一个自带样本auto.dta数据，使用命令 sysuse auto（sysuse命令同样可以后缀一些选项， 例如sysuse auto, clear，具体内容读者可以查阅 help sysuse），该数据包含了美国1978年的汽车 销售相关数据。 我们可以通过sysuse dir命令来 查看所有Stata自带数据包，如果想了解某个数据 样本包含的具体内容，可以通过describe命令查 看。（正如读者所见，有d有下划线，意味着读者 可以通过只输入一个字母d来代替整个describe命 令）
金融计量学
第二章 金融计量软件介绍
2.1 综合介绍 2.2 EViews使用简介 2.3 GAUSS使用简介
2.4 Stata使用简介
2
金融计量软件介绍
EViews Stata SAS RATS
S-PLUS Pc-Give Gauss C++
3
2.1 综合介绍 近年来，随着计算机技术的发展，
计量软件的应用越来越广泛。相应地， 计量软件的数量也越来越多，例如， 常见的计量软件包括Eviews、PC-GIVE、 STATA、WinRATS、SAS、SHAZAM、 MATLAB和GAUSS等等。
retp(,)@
local x, y; @Init. local var.: x and y@
x=_data[1:rows(_data),2:3];
y=_data[1:rows(_data),1:1];
beta=ols()
{vnam,m,b,stb,vc,stderr,sigma,cx,rsq,resid,dwstat}
►在初始界面中，你可以看到命令（输入-输出）窗 口。图中所示，当前的工作路径是C:\gauss8.0 （当你执行一个程序或是语句，GAUSS会自动 在该目录下寻找相关内容）。不过，你可以通过 点击图2所示的“File-Change Working Directory”来改变工作路径。
1） 简介 图1
4） GUASS的程序
一个简单程序的例子如下：
/* This program is written by Chengsi Zhang
for the course of Financial Econometrics
*/
proc(1)=_simpleregression(_data); @(1) # of arg. returned by
file=SpreadsheetReadM("realactivitydata","b3: b189",1 );
►你的excel文件中b3到b189（sheet1中）的数据 将被导入到GAUSS中。如果你的数据是以*.dat 形式存储的，那么你可以非常方便的使用下面的 语句来导入数据：
data=loadd(“C:\gauss8.0\data.dat”);
12）工作路径与保存Stata文件
► 查看 . cd E:\STATA 13
►更改 . cd “D:\STATA 13”
1） 简介 图2
2） GAUSS命令模式与编辑模式
►>>x=rndn(100,2); y=rows(x); print y;
►x=rndn(100,2); y=rows(x); print y;
►run C:\gauss8.0\example1.prg; 100.00000
3） 导入数据
►假设你的数据存储在excel文档中，你可以通过 “spreadsheetreadm”命令来导入你的数据。举例 来说，假设“realactivitydata.xls”保存在原始工作 路径中，然后输入：
price | 74 6165.257 2949.496 3291 15906
rep78 | 69 3.405797 .9899323
Fra Baidu bibliotek
1
5
6）画散点图
7）计算得到新变量
generate命令用于生成新的变量，其用法是gen new_var_name=f(var_name)，f()是某个代数表达式，作用 于已有变量，得到一个新的变量。对新变量进行恰当的命名 是很重要的，能够帮助使用者记忆该变量的实际含义，例如 对原变量取对数之后形成的新变量我们常常会在原变量名前 加log或l来命名。不过有时候这种符合命名方式可能不太易 读，或是带来一些困扰，有些编程者就偏好用“_”来对分 隔变量名，例如例子中的gear_ratio就是这种命名方式，更 为清晰易读。也有人偏好大小写穿插的“驼峰式”命名方式， 例如GearRatio，单个词的首字母大写，同样起到很好的分 隔单词作用，建议用户选取一种自己偏好的命名方式，并在 之后的编程书写过程中一以贯之。
1） STATA界面
2） 输入命令
►Stata可以像一个计算器一样工作，使用 display命令即可进行运算。（开头的点号 在输入时请忽略，它只是显示该行命令是 用户输入）
. display 12+12 24 . display 2 * ttail(20,2.1) .04861759
3） 获得帮助
11
3） 创建对象
4）导入数据 如果待处理和使用的数据存放在
Excel工具中，可以使用以下步骤直接进 行导入：首先，在主菜单中选择 “PROCS” －> “IMPORT” －> “READ TEXT LOTUS EXCEL”；然后选择存放数 据的Excel文件 ；接着按提示内容对话 框填写相关信息，最后点击“OK”。
1990Q1- 2001Q1
8）EViews使用的一个简单实例 接下来，我们使用一个实际操作的
例子，利用1980年至2005年中国居民消 费支出与可支配收入数据，数据为年度 频率。
20
2.3 GAUSS 使用简介
►GAUSS计量软件在处理矩阵与大规模计算方面 十分强大。作为开始，我们先来快速浏览一下 GAUSS（8.0版）的开始界面（见图1）。
6）用GAUSS来创建图表
2.4 STATA 使用简介
Stata是一款常用计量软件，数据管理和 统计功能都较为全面，也拥有较为优秀的 作图功能。和EViews等软件类似，Stata同 样适用于时序分析、截面数据以及面板数 据等不同环境下的计量分析。接下来我们 对Stata的数据管理、统计、作图和编程进 行介绍。我们介绍的内容以Stata 13版本为 基础，不过基本内容适用于Stata的各不同 版本。
7）常用的EViews命令
log(x) 计算x的自然对数
x(-1)
x 滞后1期
x(-2) x 滞后2期
d(x)
计算x的一次差分，即x–x(-1)
scalar a=21.3
对a进行赋值
scalar b=3^3
对b赋值，让其等
于3*3*3=27
genr a=b*b
生成一个序列，
等于b的平方
smpl 1990:1 2001:1 定义样本区间
11）列出某个观测值
►. list make price if price > 15000, clean
Make
price
13. Cad.Seville 15,906
►. list price weight if make == "Audi 5000", clean price weight 53. 9690 2830
8）简单线性回归
9） 回归之后的一些命令
►在估计了回归模型之后，Stata中有一系列 基于估计结果的衍生命令，其中一个如 predict，用于生成拟合值或残差。具体命 令如下：
. predict p_price (option xb assumed; fitted values)
10）给数据添加拟合直线
操作符：
Select submatrix from matrix: X[startro:endrow, startcolumn:endcolumn] Transposition operator: ’ Matrix Operators: + - * \ % Element-by-element operators: .+ .- .* .\ Kronecker product: .*. Concatenating operators: ~ |
yt c xt ut
在主菜单中选择 Quick/Estimate Equation，随后跳出 回归设立的对话框，在相应的对话框 内填写信息，如在“Equation specification” 对话框内按顺序写 上“y c x ”，其中c是 EViews默认 的常数项，然后在 Esimating Settings/Method选项内选择使用的回 归估计方法。
=ols(_data, y, x);
retp (b);
@Comp. OLS estimates for coefficients@
endp;
现在你可以调用这个程序：
returns=_simpleregression(data);
5）常用的命令与操作符
命令：
Every command must end with a semicolon “;” Clear Screen: cls Reset memory: new Loading of libraries: library ’Library-Name’ Out-commenting: @ ... @ an expression in a line Out-commenting: /* ... */ a whole paragraph
➢ 如果你需要用某个功能的命令，但是不知道其名称， Stata提供了search功能，用于搜索，格式为 search command，用户自行在逗号后加上一些选项， 具体内容可以查阅help search。Stata 13及之后版本启 动search之后会自动在Stata网页资源中搜寻，读者可 以自行尝试一下search Student's t，就会显示与t分布 相关的所有内容。一如t分布，读者可以自行尝试找出 正态分布、卡方分布、F分布的概率分布函数。
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2.2 Eviews 使用简介
EViews是Econometrics Views的缩 写，其前身是计量软件TSP。
除了处理金融时间序列数据模型， EViews在管理和处理横截面数据和面 板数据方面也非常方便，并具有强大 的命令功能和丰富的程序处理语句。
1） 启动 EViews
10
2） 创建工作文档
13
如果数据量不大，更快捷的一种 导入数据的方式就是拷贝与粘贴。例 如，可以直接拷贝待使用的数据，然 后粘贴到工作文档中的相应对象中。 如果在工作文档中尚未建立相应的对 象，需要首先利用上文介绍的方法创 建对象，然后粘贴数据。
5） 绘制图示
15
6）回归分析
在了解了EViews的工作文档建立和 数据导入等知识后，就可以进行初步 的计量回归分析了。假定当前工作文 档中含有两个变量序列，分别示"y" 和"x"。如果我们想要使用"y"对"x"回 归，即：
5）描述性统计量
让我们对感兴趣的变量进行初步的描述性统计，使用 summarize命令：
. summarize price rep78
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+-----------------------------------------------------------------------------------
4） STATA的数据导入
Stata有一些系统自带的样本数据，我们现在导入 其中一个自带样本auto.dta数据，使用命令 sysuse auto（sysuse命令同样可以后缀一些选项， 例如sysuse auto, clear，具体内容读者可以查阅 help sysuse），该数据包含了美国1978年的汽车 销售相关数据。 我们可以通过sysuse dir命令来 查看所有Stata自带数据包，如果想了解某个数据 样本包含的具体内容，可以通过describe命令查 看。（正如读者所见，有d有下划线，意味着读者 可以通过只输入一个字母d来代替整个describe命 令）
金融计量学
第二章 金融计量软件介绍
2.1 综合介绍 2.2 EViews使用简介 2.3 GAUSS使用简介
2.4 Stata使用简介
2
金融计量软件介绍
EViews Stata SAS RATS
S-PLUS Pc-Give Gauss C++
3
2.1 综合介绍 近年来，随着计算机技术的发展，
计量软件的应用越来越广泛。相应地， 计量软件的数量也越来越多，例如， 常见的计量软件包括Eviews、PC-GIVE、 STATA、WinRATS、SAS、SHAZAM、 MATLAB和GAUSS等等。
retp(,)@
local x, y; @Init. local var.: x and y@
x=_data[1:rows(_data),2:3];
y=_data[1:rows(_data),1:1];
beta=ols()
{vnam,m,b,stb,vc,stderr,sigma,cx,rsq,resid,dwstat}
►在初始界面中，你可以看到命令（输入-输出）窗 口。图中所示，当前的工作路径是C:\gauss8.0 （当你执行一个程序或是语句，GAUSS会自动 在该目录下寻找相关内容）。不过，你可以通过 点击图2所示的“File-Change Working Directory”来改变工作路径。
1） 简介 图1
4） GUASS的程序
一个简单程序的例子如下：
/* This program is written by Chengsi Zhang
for the course of Financial Econometrics
*/
proc(1)=_simpleregression(_data); @(1) # of arg. returned by
file=SpreadsheetReadM("realactivitydata","b3: b189",1 );
►你的excel文件中b3到b189（sheet1中）的数据 将被导入到GAUSS中。如果你的数据是以*.dat 形式存储的，那么你可以非常方便的使用下面的 语句来导入数据：
data=loadd(“C:\gauss8.0\data.dat”);
12）工作路径与保存Stata文件
► 查看 . cd E:\STATA 13
►更改 . cd “D:\STATA 13”
1） 简介 图2
2） GAUSS命令模式与编辑模式
►>>x=rndn(100,2); y=rows(x); print y;
►x=rndn(100,2); y=rows(x); print y;
►run C:\gauss8.0\example1.prg; 100.00000
3） 导入数据
►假设你的数据存储在excel文档中，你可以通过 “spreadsheetreadm”命令来导入你的数据。举例 来说，假设“realactivitydata.xls”保存在原始工作 路径中，然后输入：
price | 74 6165.257 2949.496 3291 15906
rep78 | 69 3.405797 .9899323
Fra Baidu bibliotek
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5
6）画散点图
7）计算得到新变量
generate命令用于生成新的变量，其用法是gen new_var_name=f(var_name)，f()是某个代数表达式，作用 于已有变量，得到一个新的变量。对新变量进行恰当的命名 是很重要的，能够帮助使用者记忆该变量的实际含义，例如 对原变量取对数之后形成的新变量我们常常会在原变量名前 加log或l来命名。不过有时候这种符合命名方式可能不太易 读，或是带来一些困扰，有些编程者就偏好用“_”来对分 隔变量名，例如例子中的gear_ratio就是这种命名方式，更 为清晰易读。也有人偏好大小写穿插的“驼峰式”命名方式， 例如GearRatio，单个词的首字母大写，同样起到很好的分 隔单词作用，建议用户选取一种自己偏好的命名方式，并在 之后的编程书写过程中一以贯之。
1） STATA界面
2） 输入命令
►Stata可以像一个计算器一样工作，使用 display命令即可进行运算。（开头的点号 在输入时请忽略，它只是显示该行命令是 用户输入）
. display 12+12 24 . display 2 * ttail(20,2.1) .04861759
3） 获得帮助
11
3） 创建对象
4）导入数据 如果待处理和使用的数据存放在
Excel工具中，可以使用以下步骤直接进 行导入：首先，在主菜单中选择 “PROCS” －> “IMPORT” －> “READ TEXT LOTUS EXCEL”；然后选择存放数 据的Excel文件 ；接着按提示内容对话 框填写相关信息，最后点击“OK”。
1990Q1- 2001Q1
8）EViews使用的一个简单实例 接下来，我们使用一个实际操作的
例子，利用1980年至2005年中国居民消 费支出与可支配收入数据，数据为年度 频率。
20
2.3 GAUSS 使用简介
►GAUSS计量软件在处理矩阵与大规模计算方面 十分强大。作为开始，我们先来快速浏览一下 GAUSS（8.0版）的开始界面（见图1）。
6）用GAUSS来创建图表
2.4 STATA 使用简介
Stata是一款常用计量软件，数据管理和 统计功能都较为全面，也拥有较为优秀的 作图功能。和EViews等软件类似，Stata同 样适用于时序分析、截面数据以及面板数 据等不同环境下的计量分析。接下来我们 对Stata的数据管理、统计、作图和编程进 行介绍。我们介绍的内容以Stata 13版本为 基础，不过基本内容适用于Stata的各不同 版本。
7）常用的EViews命令
log(x) 计算x的自然对数
x(-1)
x 滞后1期
x(-2) x 滞后2期
d(x)
计算x的一次差分，即x–x(-1)
scalar a=21.3
对a进行赋值
scalar b=3^3
对b赋值，让其等
于3*3*3=27
genr a=b*b
生成一个序列，
等于b的平方
smpl 1990:1 2001:1 定义样本区间
11）列出某个观测值
►. list make price if price > 15000, clean
Make
price
13. Cad.Seville 15,906
►. list price weight if make == "Audi 5000", clean price weight 53. 9690 2830
8）简单线性回归
9） 回归之后的一些命令
►在估计了回归模型之后，Stata中有一系列 基于估计结果的衍生命令，其中一个如 predict，用于生成拟合值或残差。具体命 令如下：
. predict p_price (option xb assumed; fitted values)
10）给数据添加拟合直线
操作符：
Select submatrix from matrix: X[startro:endrow, startcolumn:endcolumn] Transposition operator: ’ Matrix Operators: + - * \ % Element-by-element operators: .+ .- .* .\ Kronecker product: .*. Concatenating operators: ~ |
yt c xt ut
在主菜单中选择 Quick/Estimate Equation，随后跳出 回归设立的对话框，在相应的对话框 内填写信息，如在“Equation specification” 对话框内按顺序写 上“y c x ”，其中c是 EViews默认 的常数项，然后在 Esimating Settings/Method选项内选择使用的回 归估计方法。
=ols(_data, y, x);
retp (b);
@Comp. OLS estimates for coefficients@
endp;
现在你可以调用这个程序：
returns=_simpleregression(data);
5）常用的命令与操作符
命令：
Every command must end with a semicolon “;” Clear Screen: cls Reset memory: new Loading of libraries: library ’Library-Name’ Out-commenting: @ ... @ an expression in a line Out-commenting: /* ... */ a whole paragraph