eviews的相关计量经济学操作
计量经济学EViews操作
计量经济学作业操作过程详解1.进入Eviews软件2.主菜单-->File--->Workfile3.打开工作文件范围选择框，选择Annual,分别输入1985,1998。
点击完成。
4.数据输入：方法一：导入excel文件中的数据1）在excel中先建立数据文件2）点击file/import/read text-lotus-excel选项，在对话框中选择已建立的excel文件4）打开后，在新的对话框中输入想要分析的变量名称，然后点击OK即可。
此时工作文件中出现变量图标。
方法二：手工数据输入主菜单--->Quick----->Empty Group分别输入变量Y、GDP的数据。
点击obs后面的灰色格子中分别输入Y、GDP。
（方法一：一个一个输入方法二：在Excel中输入完再复制粘贴）5.主菜单---->Quick----->Estimate Equation打开估计模型对话框，输入Y C GDP ，（如上图所示，注意字母之间要有空格）点击OK键。
得出Eviews的估计结果：β（上面还要带个帽子，电脑打不出来），26.95415为1β。
其中12596.27为0第五步可以直接输入LS Y C GDP 等出结果6.一元线性回归模型的预测1）在工作文件主窗口点击procs/change workfile range(改变范围)，弹出对话框，在对话框的end date栏中输入预测值的时间或序号，点击OK2）在工作文件窗口中双击解释变量文件，在变量窗口中点击edit+/-键，进入编辑模式，在变量窗口底端输入新序号的数值，再点击edit+/-键，关闭编辑模式3）再次进行估计，点击quick/estimate equation，在对话框中输入方程，注意样本范围应不包括新序号，点击OK得到估计结果4）点击结果窗口中的forecast键，产生对话框，在对话框中选择样本范围，点击OK可得预测曲线图。
计量经济学EVIEWS软件学习
实验一Eviews的基本操作与一元线性回归模型的最小二乘估计实验目的：1、熟悉Eviews的窗口与界面2、掌握Eviews的命令与菜单的操作3、掌握用Eviews估计与检验一元线性回归模型实验内容：1、启动Eviews双击Eviews图标，出现Eviews窗口，它由以下部分组成：标题栏“Eviews”、主菜单“File，Edit，…，Help”、命令窗口（空白处）和工作区域。
命令窗口工作区域图1-12、产生文件Eviews的操作在工作文件中进行，故首先要有工作文件，然后进行数据输入、分析等等操作。
（1）读已存在文件：File→Open→Workfile。
（2）新建文件：File→New→Workfile，出现对话框“工作文件范围”，选取或填上数据类型、起止时间。
OK后，得到一个无名字的工作文件，其中有：时间范围、当前工作文件样本范围、filter 、默认方程、系数向量C、序列RESID。
在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框（如图所示），由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。
图1-2工作文件对话框其中， Annual——年度 Monthly——月度Semi-annual——半年 Weekly——周Quarterly——季度 Daily——日Undated or irregular——非时序数据选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日前1985和1998。
然后点击OK按钮，将在EViews 软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口（如图所示）。
图1-3工作文件窗口工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。
（3）命令方式新建文件在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。
如何用EViews进行计量经济学分析
如何用EViews进行计量经济学分析EViews是一个功能强大的计量经济学软件，广泛应用于经济学和金融学领域。
本文将介绍如何使用EViews进行计量经济学分析。
一、EViews的基本功能和特点EViews是一款广泛用于经济学分析的软件，具有以下几个特点：1. 数据管理：EViews可以方便地导入、处理和管理各种类型的数据，包括时间序列数据和截面数据。
2. 统计分析：EViews提供了丰富的统计分析和计量经济学方法，如描述统计、回归分析、时间序列分析等。
3. 模型建立：EViews支持各种经济模型的建立和估计，如线性回归模型、ARMA模型、VAR模型等。
4. 图表展示：EViews具有强大的图表绘制功能，可以帮助用户直观地展示数据和分析结果。
二、使用EViews进行计量经济学分析的步骤下面将以线性回归模型为例，介绍如何使用EViews进行计量经济学分析。
1. 导入数据首先，将需要分析的数据导入EViews。
通过点击"File"菜单，选择"Import"，然后选择合适的数据文件类型进行导入。
2. 创建工作文件在导入数据后，可以创建一个新的工作文件，以便进行后续的分析和建模操作。
点击"File"菜单，选择"New"，然后选择"Workfile"创建一个新的工作文件。
3. 创建方程在工作文件中，可以创建一个回归模型方程。
点击"Quick"菜单，选择"Estimate Equation"，然后在弹出的对话框中输入回归方程的表达式和变量。
4. 估计模型在创建回归方程后，可以进行模型的估计。
点击"EViews"菜单，选择"Estimate Equation"，然后选择适当的估计方法和设置。
5. 解释结果估计模型后，EViews将显示回归结果的详细报告。
【能源消费】EViews计量经济学实验
一、模型的估计与调整（一）参数估计1、双击“Eviews”，进入主页。
输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile—Excel—多重共线性的数据.xls ；2、在EV主页界面的窗口，输入“ls y c x2 x3 x4 x5 x6 x7”，按“Enter”.出现OLS回归结果,图2：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/01/10 Time: 11:34Sample: 1985 2007Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 168326.2 108641.0 1.549381 0.1408 X2 -0.142290 0.763550 -0.186353 0.8545 X3 0.503108 0.248552 2.024157 0.0600 X4 8.294237 10.43112 0.795143 0.4382 X5 -0.203037 0.111019 -1.828841 0.0861 X6 233.9125 388.5188 0.602062 0.5556 X7-1373.3761588.868-0.8643730.4002R-squared0.980436 Mean dependent var 139364.6 Adjusted R-squared 0.973099 S.D. dependent var 51705.05 S.E. of regression 8480.388 Akaike info criterion 21.17469 Sum squared resid 1.15E+09 Schwarz criterion 21.52028 Log likelihood -236.5089 F-statistic 133.6365 Durbin-Watson stat 1.380303 Prob(F-statistic)0.000000由此可见，该模型的可决系数为0.995，修正的可决系数为0.993，模型拟和很好，F 统计量为701.47，模型拟和很好，回归方程整体上显著。
计量经济软件eviews使用指导及示例演示(收藏精品)
第一部分 Eviews简介Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。
1、Eviews是什么Eviews是美国QMS公司研制的在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寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
Eviews是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1981年第1版的Micro TSP。
目前最新的版本是Eviews4.0。
我们以Eviews3.1版本为例，介绍经济计量学软件包使用的基本方法和技巧。
虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，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处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。
Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、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。
计量经济学---EViews的基本操作案例
说明总离差平方和的99.88%被样本回归直线解释，仅有0.12%未被解释,因此,样
本回归直线对样本点的拟合优度很高。也即用人均年收入解释消费性支出变化效 果很好。
回归系数显著性检验（t检验）
提出原假设H0:β 1=0 备择假设H1:β 1≠0
取显著性水平α =0.05,在自由度为v=17-2=15下，查t分布表，得:t
R² =0.998726
F=12952.03 n=17 DW=1.025082
（7）回归预测
点估计。假定预测出2002年、2003年的平均每人年收入分别为
X2002=6932.91元，X2003=7334.37元。预测Ŷ2002,Ŷ2003的值。
将X2002=6932.91，X2003=7334.37代入估计的回归方程的点估计值 Ŷ2002=132.0125+0.768761*6932.91=5461.76（元）
（3）画散点图
确定了模型后，需要在直观上初步探明变量之间的相互关系，
为此，以人均年收入为横轴，以人均年消费支出为纵轴，描 出样本变量观测值的散点分布图。如下图所示：
根据上图散点分布情况可以看出，在1985～2001年期间，我国城镇
居民人均年消费和可支配收入之间存在较为明显的线性关系。
（4）显示估计结果Fra bibliotekTHANKS
利用Eviews的最小二乘法程序，输出的结果如下： Dependent Variable（从属变量）:Y Method:Least Squares（最小二乘法） Sample:1985 2001 Included observations:17
（5）模型检验
可决系数检验：R² =1-ESS/TSS=0.9988
Xi——表示城镇居民人均年收入水平 ui——表示随机误差项 现给定样本观测值（Xi，Yi），i=1,2,…，17，n=17为样本容量。则建立样 本回归模型:Yi=β0+β1Xi+ei 其中，β0，β1分别为β0、β1的估计值，ei为残差项。样本回归方程： Ŷi=β0+β1Xi 其中，Ŷi表示样本观测值Yi的估计值。
eviews计量经济学实验报告
eviews计量经济学实验报告EViews计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它运用数学、统计学和计量学的方法来分析经济现象。
EViews是一个常用的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。
本实验报告将利用EViews软件进行计量经济学实验，以探讨经济现象并得出相关结论。
实验目的本实验旨在利用EViews软件对某一经济现象进行实证分析，通过建立相应的计量经济模型，对经济现象进行量化分析，并得出相关结论。
实验步骤1. 数据收集：首先，我们需要收集与所研究经济现象相关的数据，包括时间序列数据和横截面数据等。
这些数据可以来自于官方统计机构、学术研究机构或者自行收集整理。
2. 数据预处理：接下来，我们需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的质量和完整性。
3. 模型建立：在数据预处理完成后，我们可以利用EViews软件建立计量经济模型，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等，以探讨经济现象的内在规律和影响因素。
4. 模型估计：建立模型后，我们需要对模型进行参数估计，得到模型的具体参数估计值，并进行显著性检验和模型拟合度检验，以验证模型的可靠性和有效性。
5. 结果分析：最后，我们将对模型估计结果进行分析，得出与经济现象相关的结论，并对实证分析结果进行解释和讨论。
实验结论通过以上实验步骤，我们得出了关于某一经济现象的实证分析结果，并得出了相关的结论。
这些结论对于理解经济现象的内在规律和制定经济政策具有重要的参考价值。
总结EViews计量经济学实验报告通过利用EViews软件进行实证分析，对经济现象进行了深入探讨，并得出了相关结论。
这些结论对于经济学研究和实际经济分析具有重要的理论和实践意义，为我们深入理解经济现象和推动经济发展提供了重要的参考依据。
EViews软件的应用为我们提供了一个强大的工具，帮助我们更好地理解和分析经济现象，为经济学领域的研究和实践提供了重要的支持和帮助。
计量经济学软件eviews的使用方法第四章基本数据处理
第四章基本数据处理§4.1 数据对象本章重点讨论序列和组的操作，矩阵、向量和标量留到Command and Programming Reference中讨论。
1、序列建立序列对象：⑴点击EVIEWS主菜单中的Objects/New Object，然后选择Series即可；⑵点击EVIEWS主菜单中的Objects/Generate Series，键入一个表达式，可形成一个新的序列。
编辑序列：点击序列名称或Show可以显示序列数据，然后点击Edit+/-按钮，可切换编辑状态。
当处于可编辑状态时，可修改数据，按回车确定。
改变表单显示：一般是竖行显示，点击Wide+/-按钮，可切换成表格显示状态。
改变样本区间：点击Smpl+/-按钮，可切换序列的样本区间为当前样本区间或工作区样本区间。
在序列中插入或删除观测值：选中要插入或删除的单元，然后点击InsDel按钮，可以插入或删除。
2、组建立组对象：⑴点击EVIEWS主菜单中的Objects/New Object，然后选择Group，键入序列表即可；⑵选择组名和序列名后，点击Show，可形成一个新的组。
编辑：点击组名称或Show可以显示组中的数据，然后点击Edit+/-按钮，可切换编辑状态。
当处于可编辑状态时，可修改数据，按回车确定。
改变样本区间：点击Smpl+/-按钮，可切换序列的样本区间为当前样本区间或工作区样本区间。
§4.2 样本1．工作文件样本工作文件的样本区间是建立工作区时设定的，重新设定，双击Range后的时间区间。
2．改变当前样本区间点击工作文件中的Objects/Sample或Sample钮，也可双击Sample后的样本区间，然后在对话框输入时间，可输入条件，使用数学表达式及AND、OR逻辑表达式。
3、命令方式改变当前样本区间如Smpl 1980:1 2000:4 IF RC>3.6§4.3 输入数据1．键盘输入在主菜单下，选择Quick/Empty Group(Edit Serirs)打开一个新序列后，在编辑状态下，通过键盘输入数据，并给定一个序列名。
基于EVIEWS软件的计量经济学建模检验案例解读
基于EVIEWS软件的计量经济学建模检验案例解读计量经济学是经济学领域的一个重要分支，它运用数理统计方法对经济学模型进行定量分析和预测。
而EVIEWS软件则是计量经济学常用的数据分析与建模工具。
本文将通过一个实例案例，解读基于EVIEWS软件的计量经济学建模检验的方法和过程。
首先，我们需要了解案例的背景和研究问题。
假设我们想研究某国家的经济增长与就业率之间的关系。
我们提出了一个假设：经济增长对就业率有积极的影响。
第一步是数据收集和准备。
我们需要收集与经济增长和就业率相关的数据。
以中国为例，我们可以从国家统计局等官方机构获取国内生产总值（GDP）和就业率的数据。
这些数据应该是时间序列数据，通常包括一定的时间跨度和频率（例如月度或年度数据）。
第二步是数据预处理。
我们需要对收集到的数据进行清洗和处理，以确保数据的质量。
具体来说，我们需要检查数据是否存在缺失值、异常值等，确保数据的连续性和一致性。
第三步是建立计量经济学模型。
在本案例中，我们使用一个简单的线性回归模型来研究经济增长对就业率的影响。
假设就业率（Y）是经济增长（X）的线性函数，即Y = β0 +β1X + ε，其中β0和β1是回归系数，ε是误差项。
第四步是模型检验。
在EVIEWS软件中，我们可以利用OLS（Ordinary Least Squares）方法进行模型的估计和检验。
OLS方法是最小二乘法的一种形式，用于估计回归系数的值。
此外，我们还可以通过检验模型的显著性和拟合优度来评估模型的质量。
具体来说，我们可以通过检验回归系数的t值和p值来判断是否存在统计显著性。
如果t值的绝对值较大且p值小于设定的显著性水平（通常是0.05），则可以认为回归系数是显著的，即具有统计意义。
此外，我们还可以计算回归方程的R-squared值来评估模型的拟合优度，R-squared值越接近1，说明模型的解释能力越强。
最后，我们需要进行模型诊断。
模型诊断用于检验回归模型的假设是否成立，以及模型是否满足统计方法的要求。
计量经济学eviews操作步骤
计量经济学eviews操作步骤嘿，朋友们！今天咱就来聊聊计量经济学 eviews 的操作步骤。
这玩意儿啊，就像是打开经济学奥秘大门的一把钥匙呢！
首先，你得把 eviews 这个软件给装上吧。
就跟你要出门得先穿好鞋一样，这可是基础中的基础呀。
装好了之后，打开软件，那界面就展现在你眼前啦。
就好像进入了一个神秘的数字世界。
接下来，你得把你要用的数据给弄进去呀。
这就好比做饭得先有食材呀，没数据你可玩不转呢。
把数据整整齐齐地放进去，就跟给它们排好队似的。
然后呢，就是各种分析啦。
什么回归分析呀，什么统计检验呀。
这就像给数据做各种体检，看看它们是不是健康，有没有啥问题。
你得仔细盯着那些结果，就像医生看检查报告一样认真。
比如说回归分析吧，你得选好自变量和因变量，就像给它们配对似的。
然后看着软件给你算出一堆数字和图表，你得能看懂呀，这可需要点本事呢。
还有啊，统计检验也很重要呢。
就像给数据做质量检测，看看合不合格。
要是不合格，那你就得重新琢磨琢磨啦。
在操作的过程中，可别马虎呀！就跟走路一样，一步一步都得走稳了。
要是不小心弄错了，那可就麻烦啦。
哎呀，这计量经济学 eviews 操作步骤其实说起来也不难，但就是得细心、耐心。
你想想，要是你盖房子，那每一块砖不都得放好呀，这eviews 操作也是一样的道理。
总之呢，多练习，多琢磨，你肯定能掌握好这门技术。
到时候，你
就能在经济学的世界里畅游啦，就像鱼儿在大海里自由自在地游一样！加油吧，朋友们！相信你们一定可以的！。
eviews的相关计量经济学操作
E v i e w s运用于计量经济学的三个举证一、异方差检验：首先做出相应的ls模型，White检验：在HeteroskedasticityTest：White中检验p值，如果p.f值小于0.05则表示有异方差，反之没有异方差。
G—Q检验20对数据中在上方输入*排序*选出1~7*做回归得出Sum squared resid同样再输入smpl 14 20/ls y c x得出第二个rss用rss(1)/rss(2)做f检验其他检验方式中用genr 定义变量进行回归分析确定最大的r2等值来确定其异方差形式?修正方法加权最小2定义e1为相应的resid (e)在ls规划时将opion中的weight设为abs(e1)进行来说规划即可这时会去掉其异方差性二、多重共线性对数据建模ls分析数据看哪个每个解释变量的f值，检验其是否有多重共线性求其相关系数矩阵“Quick\Group Statistics\Correlations”得出后和0.8 比较，如果大于0.8 说明两者之间有激情。
修正方法：逐步回归先对每一个进行ls分析建模然后取出对y影响最大的做为基础然后更具其相关系数大小排序，用做出先关的检验，选择加入的元素如上图就是加入了x3三、序列相关性同样的ls对其d.w做出分析，如果接近2 则没有一次相关，若出了范围则有相应的相关性其他次的相关性可以由lm检验得到(小于0.05即有序列相关性)。
自相关的检验还有view/residual/con-----Q----做出如图所示的表修正方法杜宾两步法：进行如下的ls估计可得：将p 的值带入查分模型如下输入：结果如下：d.w含糊可以用lm检验其是否任然具有相关性。
用b(贝塔)0/（1-p）p=之前的0.6278或者是第一次的1-d.w/2最小二乘法输入如下结果如下Lm检验：可用。
差分法直接输入：同样也可知取出了其序列相关性----made by M.J.。
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。
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
计量经济学实验一 计量经济学软件EViews
实验一计量经济学软件EViews一、计量经济学软件EViews的使用实验目的：熟悉EViews软件的基本使用功能。
实验要求：快速熟悉描述统计和线性回归分析。
实验原理：软件使用。
实验数据：1978-2005年广东省消费和国内生产总值统计数据。
实验步骤：（一）启动EViews软件进入Windows以后，双击桌面EViews6图标启动EViews，进入EViews窗口。
EViews的四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令参数方式（1与2相结合）；（4）程序（采用EViews命令编制程序）运行方式。
（二）创建工作文件假定我们要研究广东省消费水平与国内生产总值（支出法）之间的关系，收集了1978—2005年28年的样本资料（表1-1），消费额记作XF（亿元），国内生产总值记作GDP（亿元）。
根据资料建立消费函数。
进入EViews后的第一件工作，通常应由创建工作文件开始。
只有建立（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是点击File/New/Workfile。
选择新建对象的类型为工作文件。
选择数据类型和起止日期，并在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）；最早日期和最晚日期。
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，以后还可以对这些设置进行修改。
非时间序列提供最大观察个数。
建立工作文件对话框如图1-2所示，按OK确认，得新建工作文件窗口（图1-3）。
表1-1图1-2工作文件窗口是EViews的子窗口。
它也有标题栏、控制栏、控制按钮。
标题栏指明窗口的类型是Workfile、工作文件名和存储路径。
标题栏下是工作文件窗口的工具条。
工具条上是一些按钮。
图1-3View —观察按钮；Proc —过程按钮；Save —保存工作文件；Show —显示序列数据；Fetch —读取序列；Store —存储序列；Delete —删除对象；Genr —生成新的序列；Sample —设置观察值的样本区间。
计量经济学经典eviews 数据操作
计量经济学经典eviews数据操作§5.1使用表达式一、表达式的使用Eviews提供了广泛的运算符集和庞大的内建函数库.Eviews不仅提供了标准的数学运算和统计运算,她也提供了很多能够自动处理时间序列中的先行、滞后、差分等操作的特殊函数。
二、运算符Eviews中包含的基本算术运算符分别是 +、-、*、/、^(幂),运算的数可以写为整数形式、十进制形式和科学计数法的形式。
另外 +、-还可以作为符号运算符来使用。
三、序列表达式Eviews的表达式还可以对样本序列的观测值进行操作。
四、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，Eviews中大多数函数前都有一个 @符号。
五、序列元素使用序列中的一个实际观测值。
Eviews提供的@elem函数可实现次操作，@elem有两个参数,第一个参数是序列名,第二个参数是数据或观测值的标识符。
六、逻辑表达式逻辑表达式使用来计算真假值的.逻辑表达式能作为数学表达式的一部分、样本描述的一部分或在程序中作为if判断的一部分。
注意：Eviews用1表示真，用0表示假。
七、先行指标、滞后指标和差分处理序列中的先行、滞后指标只要在序列名后加一对小括号，括号中写上先行滞后的数字即可。
滞后的数字用负号表示，先行的用正数表示。
括号中的数也可以不是整数，这时系统会自动把它转换成整数。
如果转换不了系统会警告你。
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。
八、缺失数据在处理数据时可能会遇到一些没有值或某一时段观测值没有用,或者进行了一些非法计算，Eviews使用空值NA表示这些情况。
在=或<>的逻辑运算中使用NA值，则NA值就象其他类型的值一样使用，如果在>、>=、<、<=、<>运算中使用NA值，则会返回NA值，而与序列的观测值无关。
如果逻辑表达式得出的空值使用在数学运算中，这时NA值当作缺失值来考虑，也会得到空值。
计量经济学EVIEWS教程
计量经济学EVIEWS教程计量经济学软件包Eviews教程二、创建工作文件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。
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）2、打开工作文件新建对话框，要求在Workfile Structure Type 对话框中选择数据结构类型：（1）Dated—regular frequency（默认），见（图三）a；（图三）a（2）Unstructed/Undated，见（图三）b；（图三）b （3）Balanced Panel，见（图三）c。
（图三）c 3、点击OK确认，得新建工作文件窗口，见图四。
（图四）工作文件窗口：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。
工具条按钮:Views观察按钮，Procs 过程按钮，Object对象按钮，Print打印选项按钮，Save（保存）工作文件，Details+/-显示/不显示对象的相关信息，Show用来生成对象的一个显示窗口，Fetch（从磁盘上读取数据），Store（将数据存储到磁盘），Delete（删除）对象，Gener（利用已有的序列生成新的序列），Sample（设置观察值的样本区间）。
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Save as \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。
eviews的相关计量经济学操作
Eviews 运用于计量经济学的三个举证一、异方差检验：首先做出相应的ls模型，White检验：在HeteroskedasticityTest：White中检验p值，如果p.f值小于0.05则表示有异方差，反之没有异方差。
G—Q检验20对数据中在上方输入*排序*选出1~7*做回归得出Sum squared resid同样再输入smpl 14 20/ls y c x得出第二个rss用rss(1)/rss(2)做f检验其他检验方式中用genr 定义变量进行回归分析确定最大的r2等值来确定其异方差形式?修正方法加权最小2定义e1为相应的resid (e)在ls规划时将opion中的weight设为abs(e1)进行来说规划即可这时会去掉其异方差性二、多重共线性对数据建模ls分析数据看哪个每个解释变量的f值，检验其是否有多重共线性求其相关系数矩阵“Quick\Group Statistics\Correlations”得出后和0.8 比较，如果大于0.8 说明两者之间有激情。
修正方法：逐步回归先对每一个进行ls分析建模然后取出对y影响最大的做为基础然后更具其相关系数大小排序，用做出先关的检验，选择加入的元素如上图就是加入了x3三、序列相关性同样的ls对其d.w做出分析，如果接近2 则没有一次相关，若出了范围则有相应的相关性其他次的相关性可以由lm检验得到(小于0.05即有序列相关性)。
自相关的检验还有view/residual/con-----Q----做出如图所示的表修正方法杜宾两步法：进行如下的ls估计可得：将p 的值带入查分模型如下输入：结果如下：d.w含糊可以用lm检验其是否任然具有相关性。
用b(贝塔)0/（1-p）p=之前的0.6278或者是第一次的1-d.w/2最小二乘法输入如下结果如下Lm检验：可用。
差分法直接输入：同样也可知取出了其序列相关性----made by M.J.。
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、异方差 检验：首先做出相应的Is模型,
White检验：在
Heteroskedastici tyTest:White
中检验p值，如果p.f值小于0.05则表示有异方差，反之没有异方差
G—Q检验
20对数据中在上方输入
排序
选出1~7*做回归
得出Sum squared
其他次的相关性可以由Im检验得到（小于0.05即有序列相关性）。
自相关的检验还有view/residual/conQ
做出如图所示的表
修正方法 杜宾两步法： 进行如下的Is估计
可得： 将p的值带入查分模型
如下输入：
结果如下：
d.w含糊可以用lm检验其是否任然具有相关性。
用b(贝塔)0/(1-p)p=之前的0.6278或者是第一次的1-d.w/2
进行来说规划即可 这时会去掉其异方差性
二、多重共线性 对数据建模ls分析数据看哪个每个解释变量的f值，检验其是否有多重共线性
求其相关系数矩阵“
大于0.8说明两者之间有激情。 修正方法： 逐步回归 先对每一个进行ls分析建模 然后取出对y影响最大的做为基础 然后更具其相关系数大小排序，用 做出先关的检验，选择加入的元素 如上图就是加入了x3三、序列相关性 同样的ls对其d.w做出分析，如果接近2则没有一次相关，若出了范围则有相应的相关 性
最小二乘法
输入如下
结果差分法
直接输入：
同样也可知取出了其序列相关性
made by M.J.
resid
同样再输入smpl 14 20/ls y c x
得出第二个rss
用rss(1)/rss(2)做f检验
其他检验方式中用genr定义变量进行回归分析
确定最大的r2等值来确定其异方差形式
?
修正方法
加权最小2
定义e1为相应的resid (e)
在ls规划时将opion中的weight设为abs(e1)