Eviews上机步骤

Eviews 主要操作步骤

一、启动软件包 （ 双击“Eviews ”，进入Eviews 主页）

二、创建工作文件（点击“File/New/Workfile/Ok ”）

出现“Workfile Range ”，目的：

1、选择数据频率（类型）：

Annual (年度)

Quartely （季度）

┆

Undated or irrequar （未注明日期或不规则的）

2、确定Start date 和End date （如1980 1999或1 18 /ok ）。

出现“Workfile 对话框（子窗口）”中已有两个变量：

c-----常数项

resid----模型将产生的残差项

三、输入（编辑）数据：

法1：在命令框键入：“data y x ”（ 一元）或“data y 1x 2x …”（多元）/回车；出现数据编辑框，按顺序键入数据/存盘（或最小化）。

法2：用鼠标单击“Quick ”，在出现的下拉菜单中单击“Empty Group ”， 出现Group 窗口。数据表第一序列取名y ，键入y 的数据；再将数据表第二序列取名x ，键入x 的数据；…/存盘（或最小化）。

出现的对话框中有四个（一元）或五个及五个以上的（多元）变量：

c-----常数项

resid----将产生的残差

x----解释（自）变量

y----被解释（因）变量

注：存盘点“File/save”，删除原文件名，输入“自命名”/ok。

注：读取（数）点“File/open”，点自命名文件/ok。

注：如数据资料已经作为Eviews的永久工作文件存盘，则二、三步省去，用File/open命令打开文件即可。

第一章简单线性回归模型；第二章多元线性回归模型

一、回归分析（用OLS估计未知参数）

法1：1、点击“Quick/Estimate E quation”；2、在出现的估计对话框中，键入y c x/ok

法2、在命令框键入LS y c x或LS y c 1x 2x/回车。

注：在E quation框中，点击Resids,可以出现Residual、Actual、Fitted的图形。

二、预测：

1、在E quation框中，击“Forecast/ok"，得样本期内被解释变量的拟合值YF（拟合值与实际值的对比图、表）。

2、外推预测（如原资料为1978-1998，外推到1978-2000年）

键入：expand 1978 2000/回车（Range扩大）

键入：smpl 1978 2000/回车(sample扩大）

键入：data x /回车/yes, 输入X的1999、2000年资料/最小化

在E quation框中，点击“Forecast”，得对话框。对话框主要有

Forecast name(预测值序列名)

S．E．（预测值标准差）回车

注：如果要浏览预测值YF、实际值Y，预测值的标准差se和残差resid，在命令行键入：“Show Y YF se Resid”.

三、作为对数据的浏览，可以作图：

法1：1、单击“Quick/Graph ”在出现的对话框上，键入 y x 或y 1x …/ok 。对出现的点击；3、在下拉菜单中选类型（如Scatter Diagram(散点图)/OK,出现图形；---）。

法2、键入 graph y x/ok

四、计算描述统计量（P45）

点击:1、“Quick/Group statistics/Descriptive statistics/Common Sample ；2、键入y x （或y 1x Λ2x ）/ok 。

附：如何建立一个新序列：

例：210X Y ββ+=，键入 genr x x x *2=（或Z=x x *）/回车;LS y c x2/回车

例（P .93.7）1键入 genr z=x2+0.75*x3+0.625*x4/回车；键入 Ls y c z/回车

例 X LnY 21ββ+=，键入 genr lnY=log(Y)/ 回车；键入 Ls lnY c x/回车

第四章 多重共线性

计算相关系数矩阵

点击“quick/group statistics/correlation/1x Λ2x /ok （如P90表4.5.3）

第五章 异方差性

一、图形分析法的计算机实现（P98）

1、估计回归方程 键入 Ls y c x /回车

2、生成残差平方2i e 序列，键入genr e2=resid*resid （或先键入 genr e1=resid ；再键入 genr e2=e1^2；）；在Equation 框中，点击 resid ；

3、作散点图：键入 scat e2 x/回车；(或点击

Quick/Graph ，键入e2 x ，点击Scatter Diagram(散点图)/ok)

二、 解析分析法

（一） Goldfeld-Quandt(戈德菲尔德-匡特)检验：以P108资料为例

1、 键入 Sort /回车； 键入X （或),3,2,1(Λ=i X i 中任一个）/ok ；

2、键入Smpl /回车，在对话框中键入1 n1 (前部分样本区)，键入1978 1985（或1 8）/ok

3、键入 Ls y c x/ (或Ls y c x1 x2 x3 x4┄)/回车。记住残差平方和（如202.137221=∑e ）

4、键入 Smpl /回车，在对话框中键入n1+c+1 n (后部分样本区。如键入1991 1998（或14 21)/ ok

5、键入Ls y c x/回车(或Ls y c x1 x2 x3 x4┄/回车) 记住残差平方和（如58111892

2=∑e ）

6、计算F 统计量（如P108例，键入=5811189/1372.202，得Scalar=4234.9369844965 ） **（二）、残差回归检验（Glejser 检验）的计算机实现(P100)：

1、拟合回归模型：键入 Ls y c x(或Ls y c 1x )2Λx ；在Equation 框中点击resid （保存残差）

2、计算resid 的绝对值： 键入 genr e=abs(resid)

3）生成变量h

X ：键入 genr XH=X^h(h 可以取1、1/2、–1、┄)。

如 genr X1= X^1 genr X2= X^1/2 genr X3= 1/X

做resid 的绝对值与h X 的回归模型，检验回归系数和拟合优度。如P108例：

键入 Ls e x1/回车；得2R 、t 、F 值

键入 Ls e x2/回车；得2R 、t 、F 值

根据2R 、t 、F 值作出判断。

**（三）、Breusch-Pagan 检验（P101） 1、Ls y c 2x k x x Λ3 (n e t ∑=22ˆσ

=)

2、保存resid ：点击 resid genr e2=resid*reid genr P=e2/2ˆσ

3、取全部或部分X （如),,632X X X 构造辅助回归函数

genr z1=x2 genr z2=x2 genr z3=x6

4、Ls P c 1z 2z 3z /回车

5、计算ESS(=∑∑--22i i e y y

)() 输入 Sum n dep D S --)(*)..(12squared ESS resid =（必须键入相应的数据）