【转】经济计量学软件包Eviews快速使用
| Eviews軟件使用 |
經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包Eviews快速使用
袁建文 整理編寫
內(nèi)容導(dǎo)引：
| 一、啟動(dòng)軟件包 | 附錄：經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包Eviews簡(jiǎn)介 |
| 二、創(chuàng)建工作文件 | 一、經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包的主要功能 |
| 三、輸入和編輯數(shù)據(jù) | 二、EViews經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包的基本概念（一） |
| 四、由組的觀察查看組內(nèi)序列的數(shù)據(jù)特征 | 三、EViews經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包的基本概念（二） |
| 五、回歸分析--估計(jì)消費(fèi)函數(shù) | 四、EViews經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包的基本概念（三） |
| 六、保存研究成果（工作文件） |
|
| 七、利用已有序列生成新的序列 |
一、啟動(dòng)軟件包
假定用戶在經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包Eviews的使用方面沒有經(jīng)驗(yàn)。試圖通過(guò)一個(gè)實(shí)際問(wèn)題研究我國(guó)人均消費(fèi)水平問(wèn)題（見人大何曉群《回歸分析與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)建模》第50頁(yè)）的處理過(guò)程，使用戶對(duì)EViews的應(yīng)用有一些感性認(rèn)識(shí)。達(dá)到快速掌握的目的。
啟動(dòng)軟件包
進(jìn)入WINDOWS以后的啟動(dòng)步驟：
（1）開始==>
（2）程序==>
（3）Econometric Views==>
（4）EViews
啟動(dòng)過(guò)程示意：
進(jìn)入EViews窗口。
窗口簡(jiǎn)介
標(biāo)題欄
窗口的頂部是標(biāo)題欄，標(biāo)題欄的右端有三個(gè)按鈕：最小化、最大化（或復(fù)原）和關(guān)閉。標(biāo)題欄左邊是控制框，控制框也有上述三個(gè)按鈕的功能且雙擊它關(guān)閉該窗口。
菜單欄
標(biāo)題欄下是主菜單欄。主菜單欄上共有7個(gè)選項(xiàng)： File，Edit，Objects，View，Procs，Quick，Options，Window，Help。用鼠標(biāo)點(diǎn)擊打開下拉式菜單（或再下一級(jí)菜單，如果有的話），雙擊某個(gè)選項(xiàng)電腦執(zhí)行對(duì)應(yīng)的操作響應(yīng)。
命令窗口
主菜單欄下是命令窗口，窗口最左端一豎線是提示符，允許用戶在提示符后通過(guò)鍵盤輸入EViews（TSP風(fēng)格）命令。如果熟悉MacroTSP（DOS）版的命令可以直接在此鍵入，如同DOS版一樣地使用EViews。按F1鍵（或移動(dòng)箭頭），鍵入的歷史命令將重新顯示出來(lái)，供用戶選用。
主顯示窗口
命令窗口之下是EViews的主顯示窗口，以后操作產(chǎn)生的窗口（稱為子窗口）均在此范圍之內(nèi)，不能移出主窗口之外。
狀態(tài)欄
主窗口之下是狀態(tài)欄，左端顯示信息，中部顯示當(dāng)前路徑，右下端顯示當(dāng)前狀態(tài)，例如有無(wú) 工作文件
EViews的四種工作方式
1。鼠標(biāo)圖形導(dǎo)向方式
2。簡(jiǎn)單命令方式
3。命令參數(shù)方式(1與2相結(jié)合)
4。程序（采用EViews命令編制程序）運(yùn)行方式
二、創(chuàng)建工作文件
例1．人均消費(fèi)函數(shù)
在研究我國(guó)人均消費(fèi)水平的研究中，收集了1981-1993年間13個(gè)樣本資料，人均消費(fèi)額記作y（元），人均國(guó)民收入記作x（元）。根據(jù)資料建立消費(fèi)函數(shù)。（人大 何曉群 《回歸分析與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)建模》 50頁(yè)）
工作文件
工作文件是用戶與EViews對(duì)話期間保存在RAM之中的信息，包括對(duì)話期間輸入和建立的全部命名對(duì)象。
工作文件好比你工作時(shí)的桌面一樣，放置了許多進(jìn)行處理的東西（對(duì)象），像結(jié)束工作時(shí)需要清理桌面一樣，允許將工作文件保存到磁盤上。
如果不對(duì)工作文件進(jìn)行保存，工作文件中的任何東西，關(guān)閉機(jī)器時(shí)將被丟失。
進(jìn)入EViews后的第一件工作
用戶第一次使用Eviews處理項(xiàng)目時(shí)，通常應(yīng)從創(chuàng)建工作文件開始。
只有建立（新建或調(diào)入原有工作文件）， EViews才允許用戶輸入開始進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。
建立工作文件的方法
方法是點(diǎn)擊File/New/Workfile/OK，選擇新建對(duì)象的類型為工作文件。
選擇數(shù)據(jù)類型和起止日期，并在出現(xiàn)的對(duì)話框中提供必要的信息：適當(dāng)?shù)臅r(shí)間頻率（年、季度、月度、周、日）；最早日期和最晚日期。
確定起止日期或最大處理個(gè)數(shù)
開始日期是項(xiàng)目中計(jì)劃的最早的日期；
結(jié)束日期是項(xiàng)目計(jì)劃的最晚日期，以后還可以對(duì)這些設(shè)置進(jìn)行更改。
非時(shí)間序列提供最大觀察個(gè)數(shù)。
具體操作步驟
首先打開新建對(duì)象類型對(duì)話框，選擇工作文件Workfile
再打開工作文件時(shí)間頻率和樣本區(qū)間對(duì)話框
按OK確認(rèn)，得新建工作文件窗口。
工作文件窗口
工作文件窗口是EViews的子窗口。它也有標(biāo)題欄、控制框、控制按鈕。標(biāo)題欄指明窗口的類型workfile、工作文件名和存儲(chǔ)路徑。標(biāo)題欄下是工作文件窗口的工具條。工具條上是一些按鈕。
Views觀察按鈕
Procs過(guò)程按鈕
Save（保存）工作文件，
Sample（設(shè)置觀察值的樣本區(qū)間），
Gener（生成新的序列），
Fetch（讀取）,
Store（存儲(chǔ)）
Delete（刪除）對(duì)象。
此外，可以從工作文件目錄中選取并雙擊對(duì)象，用戶就可以展示和分析工作文件內(nèi)的任何數(shù)據(jù)。
工作文件一開始其中就包含了兩個(gè)對(duì)象
一個(gè)是系數(shù)向量C（保存估計(jì)系數(shù)用），另一個(gè)殘差序列RESID（實(shí)際值與擬合值之差）。
小圖標(biāo)
小圖標(biāo)上標(biāo)識(shí)出對(duì)象的類型，(是系數(shù)向量，曲線圖是時(shí)間序列。
使用Views選擇對(duì)象后或直接使用EViews主窗口頂部的菜單選項(xiàng)，可以對(duì)工作文件和其中的對(duì)象進(jìn)行一些處理。
這些處理包括生成新的對(duì)象，建立組，估計(jì)參數(shù)，指數(shù)平滑，預(yù)測(cè)，模擬等。
三、輸入和編輯數(shù)據(jù)
輸入數(shù)據(jù)有兩種基本方法：data命令方式和鼠標(biāo)圖形界面方式
（一）data命令方式
命令格式：data <序列名1> <序列名2>......<序列名n>
功能：輸入和編輯數(shù)據(jù)
適用條件：建立或調(diào)入工作文件以后
（二）鼠標(biāo)圖形界面方式
利用鼠標(biāo)選擇菜單項(xiàng)目或?qū)ο?#xff0c;填寫相應(yīng)的對(duì)話框。
建立新序列
建立空組
打開編輯開關(guān)
輸入和編輯數(shù)據(jù)
1、建立新序列
File\New對(duì)象類型選擇series，并給定序列名，一次只能創(chuàng)建一個(gè)新序列。
2、建立空組（1）
創(chuàng)建將兩個(gè)空序列Y和X后，按住CTRL點(diǎn)擊Y，再點(diǎn)擊X，使兩個(gè)圖標(biāo)加亮，并雙擊，就建立起一個(gè)組。打開一個(gè)組窗口，組中含有Y和X序列。命名為XFHSH。（按住CTRL點(diǎn)擊選擇對(duì)象，可以確定構(gòu)成組后的先后順序，還可以間隔選擇對(duì)象。）
建立空組（2）
3、打開編輯開關(guān)
在組窗口選擇Edit+/-，進(jìn)入編輯狀態(tài)，通過(guò)鍵盤結(jié)合光標(biāo)移動(dòng)鍵，將下列數(shù)據(jù)輸入。
四 、由組的觀察查看組內(nèi)序列的數(shù)據(jù)特征
組窗口工具條上Views的下拉式菜單：
1、SpreadSheet（電子數(shù)據(jù)表）
2、Graph（圖形）
編輯圖形
雙擊圖形中部設(shè)定圖形選項(xiàng)
雙擊圖形區(qū)域中任意處，進(jìn)入圖形編輯狀態(tài)。選擇圖形類型，圖形屬性（是否置入圖框內(nèi)，刻度，是否用彩色），柱和線的選項(xiàng)，設(shè)定豎軸（單個(gè)，雙個(gè)，是否交叉），設(shè)定比例尺度（優(yōu)化線性尺度，強(qiáng)制通過(guò)0線，對(duì)數(shù)尺度，正態(tài)化尺度），手動(dòng)設(shè)定比例尺度，線形圖選項(xiàng)，柱型圖的選項(xiàng)，散點(diǎn)圖選項(xiàng)（連接，配擬合直線），餅圖選項(xiàng)等。
圖形選項(xiàng)
散點(diǎn)圖為設(shè)定模型的函數(shù)形式提供參考
得到顯示消費(fèi)支出與收入間存在線性關(guān)系的散點(diǎn)圖
散點(diǎn)圖為設(shè)定理論模型，給出了指導(dǎo)。
3、多線圖Multiple Graphs
（同一窗口中顯示多幅圖，一個(gè)序列一幅圖）
4、Descriptive Statistics（描述統(tǒng)計(jì)量）
5、Correlations（相關(guān)系數(shù)矩陣）
6、Covariances（斜方差矩陣）
7、Correlogram (1)（組內(nèi)第1序列相關(guān)函數(shù)）
8、Cross Correlation (2)（組內(nèi)第1和第2序列互相關(guān)函數(shù))
9、Cointegration Test（執(zhí)行 Johansen cointegration 檢驗(yàn)）
10、Granger Causality（檢驗(yàn)組內(nèi)各個(gè)配對(duì)間的Granger因果關(guān)系）
Granger Causality（因果關(guān)系）檢驗(yàn)
X（國(guó)民收入）不是Y（消費(fèi)）的“因”的假設(shè)被拒絕==>X是Y的“因”（小概率0.03002事件發(fā)生拒絕Null Hypothesis）；同時(shí)Y（消費(fèi)）不是X（國(guó)民收入）的“因”的假設(shè)被接受，所以國(guó)民收入是消費(fèi)的因，即收入可以作消費(fèi)的自變量。
Granger Causality統(tǒng)計(jì)推斷
如果兩個(gè)假設(shè)被接受==>X與Y之間不存在“因果關(guān)系”。
如果兩個(gè)假設(shè)被拒絕==>X是Y的因，同時(shí)Y也是X的因，它們之間并不存在因果關(guān)系，第三者或多個(gè)第三者才是它們的因。
只有一個(gè)假設(shè)被拒絕，另一個(gè)假設(shè)被接受，才能推斷出其間存在Granger因果關(guān)系。
五、回歸分析 估計(jì)消費(fèi)函數(shù)
1、在經(jīng)濟(jì)理論指導(dǎo)下，利用軟件包的“觀察（View）”功能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行“火力偵察”
依據(jù)凱恩斯理論，初步選出一些變量，譬如，考慮可比性，消除人口因素的影響，采用人均指標(biāo)。
描述統(tǒng)計(jì)量，散點(diǎn)圖，相關(guān)系數(shù)矩陣，Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)等等，取得初步認(rèn)識(shí)；供篩選變量，選擇函數(shù)形式參考。
2、設(shè)定理論模型：
（這里設(shè)定為直線-Y= a + b X + e）
3、作普通最小二乘法估計(jì)
在組窗口的操作步驟：
Proces==>
Equation==>
選擇估計(jì)方法==>
設(shè)定樣本區(qū)間==>
OK進(jìn)行估計(jì)。
此外選擇Option還可以設(shè)置選項(xiàng)。
Option選項(xiàng)設(shè)置：
異方差存在
加權(quán)最小二乘法的權(quán)數(shù)
迭代的最大次數(shù)
收斂的精度
ARMA系數(shù)的初始值等
得到估計(jì)結(jié)果：
Y=54.2286+0.526377X
4、對(duì)模型的可靠性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)
統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
總的說(shuō)來(lái)，擬合優(yōu)良（因是一元回歸，總的好，自變量的系數(shù)也一定好）。
但是，可能存在誤差項(xiàng)的一階正自相關(guān)，因?yàn)槎刨e瓦特蓀統(tǒng)計(jì)量=0.68與2相差很遠(yuǎn)。
5、對(duì)模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)檢驗(yàn)
經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)檢驗(yàn)：指的是關(guān)于隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)（殘差）是否滿足基本假定的檢驗(yàn)。它包括：異方差檢驗(yàn)，自相關(guān)檢驗(yàn)，多重共線檢驗(yàn)等。
序列相關(guān)的判斷
殘差（Residual）幾期連續(xù)為負(fù)，幾期連續(xù)為正，又幾期連續(xù)為負(fù)，表明存在正自相關(guān)。
而且，Durbin-Watson stat= 0.682156，更是存在殘差自相關(guān)的有力證據(jù)，表明模型違背了普通最小二乘法的基本假定。
6、進(jìn)一步改進(jìn)模型（采用Cochran-Orcutt循環(huán)查找法）
7、模型應(yīng)用
請(qǐng)同學(xué)們自行解釋模型的意義。
六、保存研究成果（工作文件）
1、保存工作文件
選擇主菜單上File/Save將工作文件的一個(gè)拷貝存儲(chǔ)在磁盤上。第一次使用時(shí)，如同以后使用File/SaveAs一樣，打開一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的Windows文件保存對(duì)話框，用戶在Drive下指定存儲(chǔ)的驅(qū)動(dòng)器，在Directory下指定存儲(chǔ)的路徑。也可以通過(guò)鼠標(biāo)在目錄間航行，尋找到子目錄后，雙擊打開子目錄來(lái)確定路徑。然后對(duì)欲保存的工作文件在File Name下命名。最后按OK，就開始保存工作文件。
缺省路徑的設(shè)置
點(diǎn)擊Update Default Directory使當(dāng)前路徑成為缺省路徑，為今后存取文件提供方便。在List files of Type下指定存儲(chǔ)文件的類型。以便與外部軟件共享數(shù)據(jù)。
當(dāng)然也可以在左上角，像DOS格式那樣直接給出盤符、路徑、文件名，而無(wú)須通過(guò)鼠標(biāo)航行來(lái)確定路徑。
2、退出Eviews
選擇File/Exit，退出Eviews。
3、讀取工作文件到內(nèi)存
選擇主菜單上File/ Open 將先前保存的工作文件讀入內(nèi)存。選擇File/ Open后，出現(xiàn)類似于SaveAs打開的對(duì)話框。在對(duì)話框的左下方將會(huì)看到，右邊子目錄限定路徑中已經(jīng)保存的文件名。一旦用戶確定了右邊的子目錄，再雙擊左邊的文件名，該文件就自動(dòng)打開，在內(nèi)存中建立了工作文件區(qū)，為開展研究作了好準(zhǔn)備。
七、利用已有序列生成新的序列
例2．根據(jù)例1的數(shù)據(jù)計(jì)算我國(guó)1981-1993年間人均國(guó)民收入（Y）對(duì)人均消費(fèi)（X）的彈性。
雙對(duì)數(shù)模型因變量與自變量雙雙作對(duì)數(shù)變換以后（取對(duì)數(shù)）再擬合其間的關(guān)系，
lnY=lna+lnX+u
此時(shí)的回歸系數(shù)就是自變量對(duì)因變量的彈性，即人均國(guó)民收入變動(dòng)1%人均消費(fèi)變動(dòng)百分之幾。
在工作文件窗口中選取Genr打開生成序列對(duì)話框。在打開的生成新序列對(duì)話框中，輸入生成新序列的方程，然后OK
注意，此時(shí)生成的ly是y的自然對(duì)數(shù)。用同樣的方法生成lnx。然后進(jìn)行最小二乘估計(jì)
回歸方程：
LY = 0.91214356*LX + 0.074366572
彈性=0.91214356，即人均國(guó)民收入增加1%，人均消費(fèi)收入平均增加0.91214356%。
經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包Eviews簡(jiǎn)介
一、經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包的主要功能
EViews通常稱為經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包。EViews是Econometrics Views的縮寫，它的本意是對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)關(guān)系與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的數(shù)量規(guī)律，采用經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)方法與技術(shù)進(jìn)行“觀察”。經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)研究的核心是設(shè)計(jì)模型、收集資料、估計(jì)模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀⑦\(yùn)用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)、求解模型和運(yùn)用模型。EViews是完成上述任務(wù)得力的必不可少的工具。正是由于EViews等經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包的出現(xiàn)，使經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，發(fā)展成為實(shí)用與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕?jīng)濟(jì)學(xué)科。
（一）經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包的主要功能
經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包EViews（Econometric Views）是用戶在電腦Windows下進(jìn)行回歸分析和預(yù)測(cè)的一種工具。
使用 EViews軟件包可以對(duì)時(shí)間序列和非時(shí)間序列的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立序列（變量）間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系式，并用該關(guān)系式進(jìn)行預(yù)測(cè)、模擬等等。
1、軟件包EViews適用范圍
銷售預(yù)測(cè)
價(jià)格分析和預(yù)測(cè)
財(cái)務(wù)分析
宏觀經(jīng)濟(jì)分析和預(yù)測(cè)
仿真
科學(xué)計(jì)算中的數(shù)據(jù)分析和評(píng)價(jià)
2、EViews軟件包的成長(zhǎng)過(guò)程
EViews軟件包是裝配在大型計(jì)算機(jī)上，處理時(shí)間序列分析軟件包的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的新的軟件包。EViews是美國(guó)GMS公司1981年發(fā)行第1版的Micro TSP的Windows版本。目前最新的版本是3.1。我們以V 2.0版本為例，介紹經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包使用的基本方法和技巧。
雖然 EViews是由經(jīng)濟(jì)學(xué)家開發(fā)的，并且大多數(shù)被用于經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，但并意味著必須限制該軟件包僅只用于處理經(jīng)濟(jì)方面的時(shí)間序列。EViews處理非時(shí)間序列數(shù)據(jù)照樣得心應(yīng)手。實(shí)際上，相當(dāng)大型的非時(shí)間序列（截面數(shù)據(jù)）的項(xiàng)目也能在 EViews中進(jìn)行處理。
3、EViews處理的基本數(shù)據(jù)對(duì)象是時(shí)間序列
每個(gè)序列有一個(gè)名稱，只要提及到序列的名稱就可以對(duì)序列中所有觀察值進(jìn)行操作。EViews 允許用戶以簡(jiǎn)便的可視化的方式從鍵盤或磁盤文件中輸入數(shù)據(jù)、根據(jù)已有的序列生成新的序列、在屏幕上顯示序列或打印機(jī)上打印輸出序列、對(duì)序列之間存在的關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
4、EViews的操作靈活簡(jiǎn)便
（1）具有當(dāng)代WINDOWS軟件可視化的特征， 允許用戶通過(guò)鼠標(biāo)依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的WINDOWS菜單和對(duì)話框進(jìn)行操作。得到的結(jié)果顯示在窗口中，也可進(jìn)一步采用標(biāo)準(zhǔn)的WINDOWS技術(shù)去處理這些結(jié)果。
（2）用戶還可以使用功能強(qiáng)大的EViews 的命令語(yǔ)言，進(jìn)行程序設(shè)計(jì)。為一個(gè)大型研究項(xiàng)目編制程序。
（3）允許用戶在命令窗口中輸入和編輯命令（為用戶保持了DOS版本Micro TSP的風(fēng)格），單步處理數(shù)據(jù)。
（4）上述三種操作混合起來(lái)使用EViews。
5、經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包EViews的主要功能
（1）輸入、擴(kuò)展和修改時(shí)間序列數(shù)據(jù)；
（2）依據(jù)已有序列按照任意復(fù)雜的公式生成新的序列；
（3）在屏幕上和用打印機(jī)輸出序列的趨勢(shì)圖、散點(diǎn)圖、柱形圖和餅圖；
（4）執(zhí)行普通最小二乘法（多元回歸），帶有自回歸校正的最小二乘法，兩階段最小二乘法和三階段最小二乘法；
（5）執(zhí)行非線性最小二乘法；
（6）對(duì)二擇一決策模型進(jìn)行Probit和 logit估計(jì)；
（7）對(duì)聯(lián)立方程進(jìn)行線性和非線性的估計(jì)；
（8）估計(jì)和分析向量自回歸系統(tǒng)；
（9）計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)量：相關(guān)系數(shù)、斜方差、自相關(guān)函數(shù)、互相關(guān)函數(shù)和直方圖；
（10）殘差自回歸和移動(dòng)平均過(guò)程；
（11）多項(xiàng)式分布滯后；
（12）基于回歸方程的預(yù)測(cè)；
（13）求解（模擬）模型；
（14）管理時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)；
（15）與外部軟件（標(biāo)準(zhǔn)的電子數(shù)據(jù)表）間進(jìn)行數(shù)據(jù)交換
（二）工作環(huán)境概述
1、CPU至少486以上
2、4M以上內(nèi)存
3、至少有一個(gè)軟盤驅(qū)動(dòng)器和一個(gè)硬盤
4、能顯示圖形的顯示器和顯示卡
5、至少是Windows 3.1以上的操作系統(tǒng)
6、最好安裝全套Office家族，以便將軟件包的處理結(jié)果，形成研究報(bào)告
（三）軟件包的安裝
1、將軟件包的安裝盤插入A驅(qū)動(dòng)器中
2、開始-->運(yùn)行-->瀏覽（在A盤上找到Setup）-->打開-->確定，開始安裝
3、指定安裝的路徑
4、創(chuàng)建啟動(dòng)圖標(biāo)，按確定按鈕，軟件包安裝成功
5、關(guān)于軟件包的版本
二、EViews經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包的基本概念（一）
——時(shí)間序列、工作文件、對(duì)象、觀察、組、剪切板、磁盤（數(shù)據(jù)）文件
1、時(shí)間序列（Series）
時(shí)間序列由按一定時(shí)間間隔和時(shí)間先后順序排列的某個(gè)變量的一系列觀察值組成。
- 例如，廣州百貨大樓1989到2000年的各月的銷售額構(gòu)成一個(gè)時(shí)間序列，時(shí)間間隔（或稱頻率）是月。
- 又如，我國(guó)1978到2000年各年GDP構(gòu)成一個(gè)時(shí)間序列，序列的頻率是年。
- 截面數(shù)據(jù)也稱為序列。
2、EViews中時(shí)間序序列頻率的種類
分為日期型的頻率和非日期型頻率兩類。不規(guī)則的日期型數(shù)據(jù)歸入非日期型數(shù)據(jù)類。
非日期型序列（截面數(shù)據(jù)），需指明起始序號(hào)=1，終止序號(hào)=序列數(shù)據(jù)的最大個(gè)數(shù)。
日期型序列的頻率分為：
年需指明開始年號(hào)和終止年號(hào)；
季度例如1989年1季度為開始日期，記為1989：1；1999年4季度為終止日期，記為1999：4（季度用1位數(shù)表示）
月度例如1989年1月為開始日期，記為1989：01；1999年12月為終止日期，記為1999：12；（月度用2位數(shù)表示）
此外，還有周日（星期）型數(shù)據(jù)等。
3、工作文件（Workfile）
用戶使用經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包之前，即啟動(dòng)軟件包以后必須首先在內(nèi)存（RAM）中建立工作文件，即在RAM中開辟處理數(shù)據(jù)的工作區(qū)。或者，從磁盤上加載一個(gè)工作文件到內(nèi)存。用戶在與軟件包之間整個(gè)交互式處理過(guò)程中，工作文件一直保存在內(nèi)存中。
--工作文件中可以包括的對(duì)象：序列、組、方程、圖形、系統(tǒng)、模型、系數(shù)向量等等
4、對(duì)象（Object）
EViews軟件包使用術(shù)語(yǔ)--對(duì)象object表明它已經(jīng)向面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)思想前進(jìn)了一大步。EViews是圍繞對(duì)象這個(gè)概念建立起來(lái)的，對(duì)象包括時(shí)間序列,方程,模型,系數(shù)和矩陣等等。
對(duì)象是可見的，當(dāng)用戶與EViews會(huì)話期間，用戶正在使用的、被激活的對(duì)象在屏幕上是可見的。而其它非激活窗口中對(duì)象要么是一個(gè)圖標(biāo)，要么是一個(gè)打開的窗口。
可以雙擊圖標(biāo)使其變成窗口，也可以點(diǎn)擊窗口最小化按鈕使窗口變成一個(gè)圖標(biāo)。
對(duì)象一詞涉及到可對(duì)其操作和建立的許多東西。用戶已經(jīng)熟悉的方程,模型,和系數(shù)等是數(shù)據(jù)對(duì)象。圖形，表格，文本則是非數(shù)據(jù)對(duì)象。
5、觀察（Views）
每個(gè)對(duì)象都具有觀察。通常意義下的對(duì)象具有屬性、方法、函數(shù)和過(guò)程等等，一旦對(duì)象被激活，它的屬性等就會(huì)表現(xiàn)出來(lái)。顯然EViews中的“觀察”指的是對(duì)象可視的一些屬性。一個(gè)對(duì)象提供的用以對(duì)其自身屬性進(jìn)行觀察和分析的窗口稱為該對(duì)象的“觀察”。 大多數(shù)對(duì)象具多種屬性，從而具有多個(gè)“觀察”，即用戶可以從多個(gè)窗口對(duì)該對(duì)象進(jìn)行的不同屬性進(jìn)行觀察。或者說(shuō)對(duì)象的屬性是通過(guò)各種觀察表現(xiàn)出來(lái)的。
例如，一個(gè)序列（顯然是一個(gè)對(duì)象）具有電子數(shù)據(jù)表觀察、線性圖觀察、柱型圖觀察、餅圖觀察、直方圖觀察和描述統(tǒng)計(jì)量觀察。
一個(gè)序列的觀察既可以是圖形，也可以是表或電子數(shù)據(jù)表，還可以是描述統(tǒng)計(jì)量等綜合計(jì)算的結(jié)果。
觀察并不是孤立的，它是對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)對(duì)象屬性的表現(xiàn)。所以，當(dāng)序列中的數(shù)據(jù)發(fā)生了變更，該對(duì)象的圖形觀察將自動(dòng)進(jìn)行更新。
對(duì)象具有“觀察”，與此同時(shí)“觀察”也可生成對(duì)象。EViews 允許用戶將一個(gè)觀察轉(zhuǎn)換為一個(gè)對(duì)象，EViews稱這樣生成的對(duì)象為觀察的“凍結(jié)”對(duì)象。當(dāng)對(duì)應(yīng)序列中的數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，凍結(jié)的圖形（已經(jīng)不是觀察，而是一個(gè)新的對(duì)象）將不再發(fā)生變化。但允許對(duì)凍結(jié)的觀察進(jìn)行各種各樣的編輯并把它們傳送到其它軟件中去。此外，允許對(duì)凍結(jié)了的對(duì)象命名和保存到磁盤上。
6、組（Group）
組是對(duì)象之一，組對(duì)象具有使用靈活簡(jiǎn)便的特性。
從本質(zhì)上看，組是把若干序列合并在一起構(gòu)成的一個(gè)"組"，以便對(duì)組內(nèi)所有的序列同時(shí)使用一種方法進(jìn)行操作。
一個(gè)組可由若干序列或由若干其它的組構(gòu)成。允許用戶利用組打開該組的各種觀察。
組的作用：
（1）通過(guò)組觀察，對(duì)組內(nèi)所有序列的數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度的觀察；
（2）還允許直接在組窗口中通過(guò)鍵盤輸入和編輯數(shù)據(jù)。
組的特性：
（1）組不是各個(gè)序列數(shù)據(jù)的一個(gè)拷貝；當(dāng)用戶改變屬于某組的一個(gè)序列的數(shù)據(jù)時(shí)，在組窗口中可以看到這些數(shù)據(jù)的新變化；
（2）與此同時(shí)，如果刪除一個(gè)序列，那么此時(shí)會(huì)看到該序列從組中也消失了；
（3）對(duì)組中某個(gè)序列改名，這個(gè)序列仍然留所屬組中，但名稱已被更改。
組具有的“觀察”：
（1）像其它數(shù)據(jù)對(duì)象一樣，組具有“觀察”，每個(gè)“觀察”又是以“窗口”的形式出現(xiàn)的。
（2）組的標(biāo)準(zhǔn)觀察是以電子數(shù)據(jù)表形式顯示序列的窗口，在表中序列按列排列。
（3）組的其它“觀察”包括圖形、多線圖形和描述統(tǒng)計(jì)量等窗口。
依據(jù)已有序列生成組的最簡(jiǎn)便方法：
（1）通過(guò)工作文件窗口新建組
從工作文件目錄中選擇序列的名稱， 然后雙擊任何一個(gè)被選中的序列區(qū)域，EViews V1.0直接生成一個(gè)未命名的組，EViews V2.0彈出一個(gè)小窗口，從中選擇建立組。
新生成的組以電子數(shù)據(jù)表形式窗口出現(xiàn)。注意，用非連續(xù)排列的對(duì)象來(lái)生成組時(shí)，需先按住CTRL鍵。在工作文件窗口內(nèi)點(diǎn)擊序列的順序，就是組中序列排列的順序。
（2）通過(guò)主菜單新建組
在主菜單上點(diǎn)擊Objects/New/Group建立一個(gè)組。此時(shí)還要求鍵入包括在新建組中的各序列名、其它組的組名。一個(gè)新建組中若包括另一個(gè)組的組名，此時(shí)這另一個(gè)組內(nèi)的序列將全部包含在新建組之中。新建組的成員還可以包含滯后序列名。例如：
SALES ORDERS ORDERS(-1) MACGRP
（3）通過(guò)鍵盤輸入數(shù)據(jù)新建一個(gè)組
通過(guò)鍵盤輸入數(shù)據(jù)新建組的目的，在于給新組輸入數(shù)據(jù)。點(diǎn)擊主菜單Quick/Empty Group，將出現(xiàn)一個(gè)既沒有數(shù)據(jù)也沒有名稱的電子數(shù)據(jù)表窗口。
允許在列的頂部輸入序列的名稱，并將數(shù)據(jù)鍵入。這樣輸入的序列也將加入到工作文件之中。
組窗口工具條與序列窗口工具條的主要差別表現(xiàn)在“SAVE”按鈕上，前者保存組（*.DBG），后者保存序列（*.DB）。
可以在任何時(shí)間向組內(nèi)增加數(shù)據(jù)，選擇組電子數(shù)據(jù)表觀察后，必須按Edit+/-按鈕打開編輯模式。
（4）通過(guò)命令窗口新建組
例如，在命令窗口（主菜單下）鍵入命令：DATA Y X1 X2 X3 X4 X5，以便生成一個(gè)包括Y，X1，X2，X3，X4，X5序列的組。如果序列名是已經(jīng)存在的，就編輯原序列，如為新序列名則等待輸入新的數(shù)據(jù)。
7、剪切板
EViews為用戶提供了強(qiáng)有力的Windows的剪切板。使用主菜單上Edit / Copy 將鼠標(biāo)選定的內(nèi)容復(fù)制到剪切板上，再使用Edit / Paste將保存在剪切板上的內(nèi)容粘貼到其它地方。 這些功能使用戶可以在Windows軟件之間交換數(shù)據(jù)，并交互式地使用多個(gè)軟件并行工作。
8、窗口間切換
使用EViews不難發(fā)現(xiàn)可以用窗口代替紙張進(jìn)行作業(yè)。工作時(shí)會(huì)產(chǎn)生許多窗口，最近使用的窗口處于各個(gè)窗口的頂部。當(dāng)用戶完成探索性研究后，通過(guò)點(diǎn)擊各個(gè)窗口，在窗口之間跳轉(zhuǎn)，瀏覽中不難找出最滿意的結(jié)果。也可以使用ALT-F6對(duì)各個(gè)窗口進(jìn)行循環(huán)瀏覽。
9、數(shù)據(jù)文件（Data bank）
EViews允許用戶在磁盤的某個(gè)目錄下保存EViews產(chǎn)生的數(shù)據(jù)文件。數(shù)據(jù)文件的種類很多，EViews的各個(gè)對(duì)象都可以形成數(shù)據(jù)文件。文件名采用8.3格式。擴(kuò)展名指出了該數(shù)據(jù)文件是何種對(duì)象的數(shù)據(jù)文件。數(shù)據(jù)文件的類型及擴(kuò)展名對(duì)照
- .DB series
- .DBE equation
- .DBM matrix, vector, or coefficient
- .DBG graph
- .DBR group
- .DBT table
- .DBL model
- .DBS system
- .DBV vector autoregression
從對(duì)象擴(kuò)展名看對(duì)象類型：
例如：C：\ OPRDATA \ SALES.DB， 是\OPRDATA路徑下，名為SALES的時(shí)間序列文件。 因?yàn)樗臄U(kuò)展名是.DB。
對(duì)對(duì)象的磁盤操作與管理（通過(guò)各個(gè)窗口上工具條的按鈕）：
（1）可以對(duì)數(shù)據(jù)文件進(jìn)行存存儲(chǔ)（STORE）
（2）讀取（FETCH）
（3）刪除（Delete）
（4）重命名（Rename）等操作
三、EViews經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包的基本概念（二）
--方程、指數(shù)平滑、Granger 因果關(guān)系、標(biāo)簽、程序、殘差、t統(tǒng)計(jì)量、系統(tǒng)
10、方程（Equation）
從主菜單選擇/New/Equation，建立方程對(duì)象。建立方程時(shí)除了設(shè)定數(shù)據(jù)外，還需確定2個(gè)選項(xiàng)：估計(jì)方法和用以估計(jì)模型的樣本區(qū)間。
允許采用最小二乘法、兩階段最小二乘法、logit 和 probi t方法之一去估計(jì)一個(gè)方程。方程的系數(shù)可以是非線性的，還可以包含ARIMA和多項(xiàng)式分布滯后選項(xiàng)。還可以設(shè)定樣本區(qū)間。
新建方程方法一：
（1）點(diǎn)擊 Object \ New \ Equation后打開一個(gè)對(duì)話框。
（2）對(duì)話框的上邊的編輯欄中，設(shè)定用戶要估計(jì)的方程。
（3）設(shè)定待估計(jì)線性方程最容易的辦法是列出包含在方程的變量名，因變量之后排列回歸解釋變量。
例如：設(shè)定一個(gè)CONS 關(guān)于GDP和截距進(jìn)行回歸的線性消費(fèi)方程的例子如下：
CONS C GDP
（4）設(shè)定模型的另一種方法（使用常規(guī)的數(shù)學(xué)符號(hào)將待估計(jì)的方程以顯式的形式設(shè)定）
例如：道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)
Y=C(1)*(L^C(2))*L^C(3)
新建方程方法二：
（1）先選擇方程中包含的所有變量構(gòu)成為一個(gè)組，最好因變量放在第一位
（2）然后在組窗口中選擇Procs / Equations，此時(shí)打開的對(duì)話框的上部已經(jīng)將選中的變量列出，只需進(jìn)一步選擇方法和區(qū)間
常數(shù)序列C：
Eviews事先（建立工作文件時(shí)）構(gòu)造了一個(gè)名叫C的常數(shù)序列，用以保存估計(jì)系數(shù)， C可以在各種統(tǒng)計(jì)運(yùn)算中被調(diào)用，所以不能再用C作序列名。
模型中滯后序列的設(shè)置：
滯后序列允許包含在方程式中，滯后序列如同一個(gè)新的序列，它與原序列名字相同，必須在后面圓括號(hào)中指明滯后或超前的期數(shù)。
在模型設(shè)定中使用滯后變量的示例
CONS CONS(-1) C GDP
CONS是因變量，而因變量滯后一期的滯后變量CONS(-1)、GDP和截距C是自變量。
CONS(-1 TO -4) 表示4個(gè)滯后變量，它們分別是：
CONS(-1), CONS(-2), CONS(-3)和CONS(-4)
CONS(TO -2) 表示從滯后0期開始的3個(gè)變量：CONS, CONS(-1)和 CONS(-2)。
生成方程以后
點(diǎn)擊OK后，EViews進(jìn)行估計(jì)并生成一個(gè)方程對(duì)象。
方程對(duì)象有許多觀察，允許用戶從多個(gè)角度對(duì)估計(jì)得到的方程進(jìn)行觀察
View/Representations 觀察
觀察方程的三種形式：
（1）命令方式，如變量列表；
（2）待估系數(shù)構(gòu)成的代數(shù)式；
（3）估計(jì)系數(shù)構(gòu)成的代數(shù)式
View/Estimation Output觀察
估計(jì)方程后， View/Estimation Output是最先觀察到的，
該觀察輸出估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果
View/Actual, Fitted, Residual/Table 觀察
從左邊的表中觀察因變量的實(shí)際值、擬合值和殘差，從右邊觀察殘差圖
View/Actual, Fitted, Residual/Graph 觀察
觀察因變量實(shí)際值、擬合值和殘差的標(biāo)準(zhǔn)Eviews圖
View/Coefficient Tests, Residual Tests,和 Stability Tests觀察
該觀察打開規(guī)范性檢驗(yàn)和診斷性檢驗(yàn)的次級(jí)菜單
Procs 按鈕
給出兩個(gè)選項(xiàng)：
一個(gè)是Estimate ，
另一個(gè)是Forecast
Print 按鈕
將當(dāng)前窗口打印輸出
Store 按鈕
命名后以.DBE 為擴(kuò)展名將方程保存到磁盤上
Name 按鈕
給方程命名，命名后的方程作為一個(gè)對(duì)象，保持在工作文件中，它的小圖標(biāo)上有一個(gè)等號(hào)"="。
Freeze 按鈕
給出一個(gè)靜態(tài)的表或者圖（已是對(duì)象了，而不是數(shù)據(jù)表觀察或圖形觀察），以便以后進(jìn)行編輯作為研究結(jié)果輸出。
Estimate按鈕
打開估計(jì)對(duì)話框，允許更改待估方程、樣本區(qū)間，并重新進(jìn)行估計(jì)。
Forecast按鈕
根據(jù)所得方程計(jì)算預(yù)測(cè)值
11、指數(shù)平滑（Exponential smoothing）
指數(shù)平滑的機(jī)理
指數(shù)平滑是基于時(shí)間序列的一個(gè)簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。與回歸模型不同，它不使用除了序列自身以外的其他信息進(jìn)行預(yù)測(cè)。
（1）簡(jiǎn)單指數(shù)平滑
這類技術(shù)中最簡(jiǎn)單的是單指數(shù)平滑， 適用于對(duì)圍繞常數(shù)平均數(shù)上下隨機(jī)擾動(dòng)的序列進(jìn)行預(yù)測(cè)。
（2）平滑常數(shù)
如果序列既不存在趨勢(shì)模式也不存在季節(jié)模式，應(yīng)當(dāng)采用指數(shù)平滑。單指數(shù)平滑預(yù)測(cè)值乃是序列按衰減系數(shù)（平滑系數(shù)）遞推。衰減系數(shù)通常是一個(gè)相當(dāng)小的數(shù)（0-1），例如0.05。
- 預(yù)測(cè)值緩慢地與序列實(shí)際值相適應(yīng)。
（3）指數(shù)平滑預(yù)測(cè)值
在指數(shù)平滑預(yù)測(cè)的典型應(yīng)用中，允許使用可用于預(yù)測(cè)序列的全部歷史值（實(shí)際值）。 對(duì)整個(gè)期間計(jì)算平滑預(yù)測(cè)值以后，觀察值對(duì)應(yīng)的平滑值就是你所求的下一個(gè)觀察期的預(yù)測(cè)值。最后一期的平滑值就是未來(lái)一期的預(yù)測(cè)值。
（4）平滑常數(shù)的設(shè)定
可以要求EViews按預(yù)測(cè)誤差平方和最小化自動(dòng)求解平滑常數(shù)，而無(wú)須用戶指定平滑常數(shù)。但是，如果EViews自動(dòng)求解出的平滑常數(shù)很大，表明你的序列接近于一個(gè)隨機(jī)游走過(guò)程， 最佳預(yù)測(cè)是給近期觀察值以較大的權(quán)數(shù)，給滯后期較遠(yuǎn)的觀察值以較小的權(quán)數(shù)。
（5）雙指數(shù)平滑與三指數(shù)平滑
如果序列存在趨勢(shì)，應(yīng)當(dāng)采用考慮了趨勢(shì)影響的雙指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)，單指數(shù)平滑對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)只是在相同發(fā)展水平上的一個(gè)數(shù)，而雙指數(shù)平滑的預(yù)測(cè)值則是按發(fā)展水平，同時(shí)也按某種趨勢(shì)增長(zhǎng)，用線性方程進(jìn)行預(yù)測(cè)。
三指數(shù)平滑同時(shí)對(duì)發(fā)展水平，增長(zhǎng)趨勢(shì)和季節(jié)變動(dòng)進(jìn)行指數(shù)平滑，且分加法模型和乘法模型。 例如，Holt-Winter分為：無(wú)季節(jié)、乘法和加法
12、Granger 因果關(guān)系（Granger causality）
（1）相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系
相關(guān)關(guān)系并不意味著其間必然存在通常意義下的那種因果關(guān)系。
經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)墓地處處埋葬著華貴的相關(guān)關(guān)系，要么充滿著虛假，要么就是毫無(wú)意義。
這些有趣的例子包括美國(guó)教師的工薪與酒精消費(fèi)量間的正相關(guān)關(guān)系，以及英國(guó)的死亡率與在教堂里舉行莊嚴(yán)婚禮的比率之間存在的極好的正相關(guān)關(guān)系。還有那些經(jīng)濟(jì)學(xué)家爭(zhēng)論不修的貨幣供應(yīng)量與GNP的增長(zhǎng)之間的關(guān)系。
（2）Sims方法Sims方法是依據(jù)Granger因果關(guān)系定義建立的檢驗(yàn)方法，首先考察Y的當(dāng)前值在多大程度上能被它的滯后值所解釋，然后接著考察加上X的滯后值后是否能增進(jìn)這種解釋。如果X有助于Y的預(yù)測(cè)，那么Y是被X Granger引致的（即Y是X的Granger果，X是Y的Granger因），換句話說(shuō)，諸X的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上是顯著的。但是，必須指出"X是Y的Granger因"并不意味著Y是X的效應(yīng)或結(jié)果。（3）Granger因果關(guān)系是時(shí)間前導(dǎo)性的因果關(guān)系Granger因果關(guān)系測(cè)度是前導(dǎo)性而并非因果關(guān)系一詞通常意義下的信息內(nèi)容。但是，必須指出"X是Y的Granger因"并不意味著Y是X的效應(yīng)或結(jié)果。有助于設(shè)定模型時(shí)確定誰(shuí)是自變量，誰(shuí)又是因變量。是一種孰先孰后的“因果關(guān)系”。
Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)自動(dòng)進(jìn)行
檢查是否存在Granger因果關(guān)系的回歸分析在EViews中是自動(dòng)進(jìn)行的。用戶只需給出兩個(gè)序列的名稱和指定用于預(yù)測(cè)的滯后期的長(zhǎng)度。一共要擬合4個(gè)回歸方程：（1）Y關(guān)于Y的滯后值的，（2）Y關(guān)于Y的滯后值與X的滯后值的，（3）X關(guān)于X的滯后值的，（4）X關(guān)于X的滯后值與Y的滯后值的。然后檢驗(yàn)兩個(gè)假設(shè)：X=\=>y和Y=\=>X。
怎樣判斷結(jié)論？
1.X=\=>Y與Y=\=>X同時(shí)被接受（成立），那么X和Y之間不存在任何關(guān)系；
2. X=\=>Y被拒絕（即X==>Y成立）且Y=\=>X被接受，那么X是Y的因；
3. X=\=>Y被接受（即X=\=>Y成立）且Y=\=>X被拒絕（ 即Y==>X成立），那么Y是X的因；
4. X=\=>Y與Y=\=>X同時(shí)被拒絕，那么X、Y間互為因果，存在第三者們插足。
滯后期的選擇
一般說(shuō)來(lái)，最好使用幾個(gè)滯后期，因?yàn)镚ranger理論是建立在全部過(guò)去信息的適當(dāng)時(shí)期之上的。雖然如此，在任何實(shí)際研究中必須堅(jiān)信，所導(dǎo)出的結(jié)論在不同的滯后結(jié)構(gòu)上都應(yīng)是有說(shuō)服力的才是普遍的真理。如果專門研究時(shí)滯影響，那么又當(dāng)別論。
13、對(duì)象的標(biāo)簽（Labels for Objects ）
EViews的對(duì)象具有說(shuō)明自身的標(biāo)識(shí)或注釋的標(biāo)簽。標(biāo)簽顯示在對(duì)象的標(biāo)簽窗口。序列和矩陣的標(biāo)簽顯示在電子數(shù)據(jù)表觀察的頂部。EViews自動(dòng)補(bǔ)充和更新標(biāo)簽提供的信息。允許將補(bǔ)充的信息附加在原有信息之下。EViews允許的標(biāo)簽信息不超過(guò)20行。
14、程序（Programs）
使用程序，必須首先熟悉對(duì)象，觀察和過(guò)程。程序是EViews的命令文件。程序不是保持在工作文件之內(nèi)的對(duì)象，程序是能夠操作工作文件甚至操縱EViews自身進(jìn)行工作的軟件。
15、殘差（Residuals）
殘差是因變量實(shí)際值與擬合值之間的差，殘差度量了回歸方程用于預(yù)測(cè)時(shí)可能發(fā)生的誤差。
注意殘差與方程（模型）設(shè)定中隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的區(qū)別。
16、t統(tǒng)計(jì)量（t-statistics）
t 統(tǒng)計(jì)量是用來(lái)檢驗(yàn)系數(shù)具有特殊值的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。
檢驗(yàn)系數(shù)等于0（該變量不包哈在模型內(nèi)）的 t值是系數(shù)與它的標(biāo)準(zhǔn)差的比值。
如果t值超過(guò)1則至少有三分之二的可靠性認(rèn)為系數(shù)不等于0是真實(shí)的；如果t值超過(guò)了2，那么至少有95%的可靠性認(rèn)為系數(shù)是不等于0 的。
17、系統(tǒng)（System）
一個(gè)系統(tǒng)是一組同時(shí)被估計(jì)的方程組。 通常一個(gè)系統(tǒng)包含了一個(gè)模型的全部或大部分方程。 而模型是用來(lái)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)和政策評(píng)價(jià)與分析的。
（1）建立系統(tǒng)
點(diǎn)擊Objects /New /System創(chuàng)建一個(gè)系統(tǒng)。
在打開的對(duì)話框中給定系統(tǒng)的名稱，然后點(diǎn)擊OK按鈕，一個(gè)系統(tǒng)窗口就打開了。
在系統(tǒng)窗口中可以直接輸入方程。系統(tǒng)的方程是具有待估系數(shù)和殘差項(xiàng)的行為方程。 輸入方程時(shí)應(yīng)使用標(biāo)準(zhǔn)的EViews符號(hào)。
（2）系數(shù)向量
允許采用缺省的Eviews系數(shù)符號(hào)，C(1), C(2)等等；也可以采用其它符號(hào)，此時(shí)首先應(yīng)單擊Objects/New/Matrix-Vector-Coef對(duì)采用的系數(shù)向量進(jìn)行聲明。
在兩個(gè)或多個(gè)方程中使用相同的系數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)系數(shù)所加的約束。系統(tǒng)方程中可以包含AR誤差選項(xiàng)，但不允許包含MA, SAR, 和SMA誤差選項(xiàng)。AR選項(xiàng)必須指定相應(yīng)的系數(shù)，并將所有AR選項(xiàng)置入一個(gè)方括號(hào)中。
（3）系數(shù)向量舉例
ASQ=C(1)+C(2)*GDP+[AR(1)=C(3), AR(2)=C(4)]
（4）系統(tǒng)中的恒等式
構(gòu)成一個(gè)完整模型包括一些必不可少的恒等式，但不必包含在一個(gè)系統(tǒng)中。系統(tǒng)被用于估計(jì)參數(shù)，模型被用于求解聯(lián)立方程中內(nèi)生變量的值，或?qū)δＰ瓦M(jìn)行仿真，模擬政策執(zhí)行的結(jié)果。
模型的設(shè)定通常先定義系統(tǒng)，然后將幾個(gè)系統(tǒng)組合并加上恒等式來(lái)定義模型。
例如上述的包含兩個(gè)方程的系統(tǒng)命名為DEMAND，將其組合成包含兩行的模型：
:DEMAND
GNP = CONS + INVEST + GOV
隨著系統(tǒng)每一次重新估計(jì)，這個(gè)模型將自動(dòng)更新。
（5）系統(tǒng)參數(shù)的初始值
如果系統(tǒng)具有非線性參數(shù)，可以增加一行以PARAM關(guān)鍵字打頭的給一些參數(shù)賦給初始值的語(yǔ)句行。參數(shù)和初始值應(yīng)成對(duì)的列出。例如：
PARAM C(1) .15 B(3) .5
（6）工具變量和賦標(biāo)語(yǔ)句
如果準(zhǔn)備采用兩階段最小二乘法或三階段最小二乘法，必須為估計(jì)指定工具變量。
指定工具變量有兩種方法。如果打算對(duì)對(duì)所有方程使用相同的工具變量，就增加一個(gè)以INST打頭的語(yǔ)句行，INST之后列出作為工具變量的外生變量名。
如果此時(shí)再采用無(wú)須指定工具變量的方法進(jìn)行估計(jì)，指定了工具變量也不至于發(fā)生錯(cuò)誤，INST語(yǔ)句行被忽略。采用在一個(gè)方程之后，鍵入"@"再列出工具變量名，可為個(gè)別方程指定特殊的工具變量。一個(gè)方程沒有進(jìn)行特殊的指定就采用INST語(yǔ)句聲明的工具變量。
四、EViews經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)軟件包的基本概念（三）
--運(yùn)算符、函數(shù)、特殊函數(shù)、回歸統(tǒng)計(jì)@函數(shù)、混合@函數(shù)
（一）運(yùn)算符和函數(shù)
+ add加
- subtract減
* multiply乘
/ divide除
^ raise to the power冪次
> greater than大于; 如果X大于Y，那么X>Y取 1，否則取0
< less than; X<Y has the value 1 if Y exceeds X and zero otherwise
= equal; X=Y has the value 1 if X equals Y and zero otherwise
<> not equal; X<>Y has the value 1 if X differs from Y and zero otherwise
<= less than or equal; X<=Y has the value one if X does not exceed Y and zero otherwise
>= greater than or equal; X>=Y has the value 1 if X is greater than or equal to Y
AND logical AND; X AND Y has the value 1 if both X and Y are nonzero
OR logical OR; X OR Y has the value one if X or Y is nonzero
D(X) first difference of X, X - X(-1)一階差分
D(X,n) n-th order difference of X: , where L is the lag operator n階差分，其中L是滯后算子
D(X,n,s) n-th order ordinary differencing and a seasonal difference at lag s: n階差分和滯后s的季節(jié)差分
LOG(X) natural logarithm自然對(duì)數(shù)
DLOG(X) change in the natural logarithm, LOG(X)- LOG(X(-1))自然對(duì)數(shù)改變量
DLOG(X,n) n-th order log difference of X: LOG(X), where L is the lag operator n階自然對(duì)數(shù)差分
DLOG(X,n,s) n-th order log differencing and a seasonal difference at lag s: LOG(X) n階自然對(duì)數(shù)差分和滯后s的季節(jié)差分
EXP(X) exponential function指數(shù)函數(shù)
ABS(X) absolute value絕對(duì)值
SQR(X) square root平方根
SIN(X) sine
COS(X) cosine
@ASIN(X) arc sine
@ACOS(X) arc cosine
RND uniformly distributed random number between zero and one 0和1之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)
NRND normally distributed random number with zero mean and variance of one 均值為0方差為1 的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)
@PCH(X) percent change (decimal), (X-X(-1))/X(-1) 百分改變量
@INV(X) inverse or reciprocal, 1/X 逆或倒數(shù)
@DNORM(X) standard normal density 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)密度
@CNORM(X) cumulative normal distribution 累計(jì)正態(tài)分布函數(shù)
@LOGIT(X) logit of X: 邏輯特函數(shù)
@FLOOR(X) convert to integer by rounding down; returns the largest integer not greater than X 轉(zhuǎn)換為不大于X的最大的整數(shù)
@CEILING(X) convert to integer by rounding up; returns the smallest integer not less than X 轉(zhuǎn)換為不小于X的最小整數(shù)
（二）缺省值和無(wú)效數(shù)據(jù)符號(hào)NA
EViews 使用 1.E-37 作為有效數(shù)據(jù)分界點(diǎn)。例如，當(dāng)其給一個(gè)比較長(zhǎng)的序列滯輸入的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，另一部分?jǐn)?shù)據(jù)是缺省的，此時(shí)就顯示出NA (for not available)符號(hào)。
為了檢驗(yàn)序列ASSETS中是否存在NA數(shù)據(jù)，依據(jù)ASSETS序列生成一個(gè)新序列DA
Genr DA=ASSETS<>NA
DA取1的觀察值處，表示不存在NA；DA取0的觀察值處，表示存在NA數(shù)據(jù)。
NA數(shù)據(jù)運(yùn)算的結(jié)果仍然是NA。
在計(jì)算時(shí)把NA轉(zhuǎn)換為0，例如使用
(DP<>NA)*DP
將序列DP中的非NA數(shù)據(jù)保持原樣，將NA數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成0
Or, you can insert EView's missing data code in place of some other value. For example, to replace all the zeroes in ZZ with NA, you could use
也可把數(shù)據(jù)等于0的轉(zhuǎn)換為NA，非0的保持原樣。例如；
(ZZ<>0)*ZZ + (ZZ=0)*NA
（三）特殊函數(shù)
EViews中有一類以@.打頭的特殊函數(shù)，用以計(jì)算序列的描述統(tǒng)計(jì)量，或者用以計(jì)算最常用回歸估計(jì)量。例如
@MEAN(TBILL)
給出序列TBILL在當(dāng)前樣本區(qū)間上的算術(shù)平均數(shù)
大多數(shù)@函數(shù)對(duì)于所有的觀察值取同一數(shù)值，它們是對(duì)整個(gè)樣本區(qū)間計(jì)算的描述統(tǒng)計(jì)量，或回歸統(tǒng)計(jì)函數(shù)。
計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)量的@函數(shù)：
@SUM(X) sum of X序列X的和
@MEAN(X) mean of X 序列X的平均數(shù)
@VAR(X) variance of X序列X的方差
@SUMSQ(X) sum of squared X序列X的平方和
@OBS(X) number of valid observations in X序列有效觀察值的個(gè)數(shù)
@COV(X,Y) covariance between X and Y序列X和序列Y的協(xié)方差
@COR(X,Y) correlation between X and Y序列X和序列Y的相關(guān)系數(shù)
@CROSS(X,Y) cross product of X and Y序列X和序列Y的的乘積和
當(dāng)序列X是一個(gè)數(shù)時(shí)下列統(tǒng)計(jì)函數(shù)也返回一個(gè)數(shù)值；當(dāng)其X是一個(gè)序列時(shí)，下列統(tǒng)計(jì)函數(shù)返回的是一個(gè)序列：
@DNORM(X) standard normal density function of X 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布密度函數(shù)
@CNORM(X) standard cumulative normal distribution function of X標(biāo)準(zhǔn)累計(jì)分布函數(shù)
@TDIST(X,d) Probability that a t-statistic exceeds X with d degrees of freedom自由度為d的t統(tǒng)計(jì)量的概率
@FDIST(X,n,d) Probability that an F-statistic exceeds X with n numerator degrees of freedom and d denominator degrees of freedom第1自由度= n，第2自由度=d，取值大于等于X的F分布的概率
@CHISQ(X,d) Probability that a Chi-squared statistic exceeds X with d degrees of freedom自由度等于d，大于等于X的卡平方分布的概率
四、回歸統(tǒng)計(jì)函數(shù)
回歸統(tǒng)計(jì)函數(shù)從一個(gè)指定的方程對(duì)象返回一個(gè)數(shù)。調(diào)用方法：方程名后接句號(hào)“.”再接@函數(shù)。例如：
SALESEQ.@DW
返回SALESEQ方程的杜賓-瓦特蓀統(tǒng)計(jì)量。如果在函數(shù)前不用方程名限定，則返回當(dāng)前估計(jì)方程的統(tǒng)計(jì)量。例如：@R2
從最近估計(jì)的方程中返回判定系數(shù)R2。
常用的回歸統(tǒng)計(jì)函數(shù)如下：
@R2 R2 statistic決定系數(shù)
@RBAR2 adjusted R2 statistic調(diào)整后的決定系數(shù)
@SE standard error of the regression回歸標(biāo)準(zhǔn)誤
@SSR sum of squared residuals回歸平方和
@DW Durbin-Watson statistic杜賓-瓦特蓀統(tǒng)計(jì)量
@F F-statistic F統(tǒng)計(jì)量
@LOGL value of the log-likelihood function最大似然估計(jì)函數(shù)的對(duì)數(shù)值
@REGOBS number of observations in regression回歸方程中觀察值的個(gè)數(shù)
@MEANDEP mean of the dependent variable因變量的均值
@SDDEP standard deviation of the dependent variable因變量的標(biāo)準(zhǔn)差
@NCOEF total number of estimated coefficients估計(jì)系數(shù)的總個(gè)數(shù)
@COVARIANCE(i,j) covariance of coefficients i and j.回歸系數(shù)i和回歸系數(shù)j間的協(xié)方差
@RESIDCOVA(i,j) covariance of residuals from equation i with those in equation j in a VAR or system object. 向量自回歸或系統(tǒng)中第i個(gè)方程殘差與第個(gè)j方程殘差間的協(xié)方差
而@RESIDCOVA 則必須以（已命名的）對(duì)象名為前導(dǎo)。例如： VAR1.@RESIDCOVA(2,2)
五、其它功能的特殊函數(shù)
下列函數(shù)計(jì)算產(chǎn)生一個(gè)序列：
@MOVAV(X,n) n period moving average of X, where n is an integer序列X平滑期為n的移動(dòng)平均數(shù)，其中n為正整數(shù)
@MOVSUM(X,n) n period moving sum of X, where n is an integer序列X平滑期為n的移動(dòng)和，其中n為正整數(shù)
@TREND(d) time trend variable normalized to be zero in period d, where d is a date or observation number在時(shí)期d正態(tài)化為0的時(shí)間趨勢(shì)變量，其中d為時(shí)期或觀察值個(gè)數(shù)
@SEAS(d) seasonal dummy equal to one when the quarter or month equals d and zero otherwise.生成一個(gè)季度或月度等于d時(shí)取1，其它取0的季節(jié)變量
特殊的@函數(shù)可以與其它EViews運(yùn)算符和其它函數(shù)結(jié)合起來(lái)使用。例如：
Q + V - @MEAN(Q+V)
在當(dāng)前樣本區(qū)間上，產(chǎn)生一個(gè)新的序列，等于序列Q加序列V再減去（Q+V）的均值。
@SEAS(3)
建立一個(gè)虛擬變量，該虛擬變量第3季度取1，其它季度取0。
特殊的@函數(shù)也可用于估計(jì)方程或者定義一個(gè)樣本。例如：
C(1) + C(2)*Q + C(3)*@TREND(1970)
使用回歸常數(shù)C(1)、序列Q和在1970年正態(tài)化為0的趨勢(shì)變量來(lái)定義回歸變量。
轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/springMVC/archive/2011/09/25/2204770.html
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的【转】经济计量学软件包Eviews快速使用的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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