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Eviews使用指南.pdf

发布时间：2022-06-09 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：1.13M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    目录 第一章 EViews 基本操作 ............................................................................................................. 4  1.1 EViews 主窗口 ........................................................................................................ 4  1.2 工作文件基础 .......................................................................................................... 5  1.2.1 新建一个工作文件（Creating a Workfile） ............................................... 6  1.2.2 工作文件窗口（Workfile Window） .......................................................... 9  1.2.3 保存工作文件（Saving Workfiles） ......................................................... 13  1.2.4 读取工作文件（Loading Workfiles） ....................................................... 13  1.3 数据的导入和导出 ................................................................................................ 13  1.3.1 从键盘输入数据（Entering Data From the Keyboard） .................................. 13  1.3.2 外部数据文件导入（Spreadsheet Import） ...................................................... 14  1.3.3 数据导出 ............................................................................................................. 16  1.4 对象基础 ................................................................................................................ 16  1.4.1 基本的对象类型 ......................................................................................... 16  1.4.2 基本的对象操作 ......................................................................................... 17  第二章 基本数据分析 ................................................................................................................. 22  2.1 序列对象中的数据分析 ................................................................................................ 22  2.1.1 数据表格 ............................................................................................................. 22  2.1.2 图形操作 ............................................................................................................. 23  2.1.3 描述性统计值的计算 ......................................................................................... 24  2.1.4 简单的假设检验 ................................................................................................. 26  （1）均值检验 ....................................................................................................... 27  （2）方差检验 ....................................................................................................... 28  2.1.5 序列的计算 ......................................................................................................... 29  2.2 组对象中的数据分析 .................................................................................................... 29  2.2.1 组对象简介 ......................................................................................................... 29  2.2.2 图形形式 ............................................................................................................. 30  2.2.3 描述性统计值 ..................................................................................................... 31  2.2.4 协方差分析 ......................................................................................................... 32  2.3 标量对象中的数据分析 ................................................................................................ 33  2.4 系数向量对象中的数据分析 ........................................................................................ 34  2.4.1 系数向量的生成 ................................................................................................. 34  第三章 基本的单方程分析 ......................................................................................................... 36  3.1 基本的回归分析 ............................................................................................................ 36  3.1.1 创建方程对象 ..................................................................................................... 36  （1）列表方式 ....................................................................................................... 36  （2）表达式方式 ................................................................................................... 37  3.1.2 方程对象窗口 ..................................................................................................... 38  3.1.3 方程对象中的统计值（Regression Statistics） ................................................ 38  （1）参数估计值 ................................................................................................... 39  （2）参数估计值的标准误 (Std. Error) ............................................................... 39  （3）t 统计量 (t-Statistics) ................................................................................... 40  （4）相伴概率 (Prob) ........................................................................................... 40  （5）概要性统计值（Summary Statistics） ........................................................ 40 
    （6）F 统计量 (F-Statistics)和相伴概率（Prob） .............................................. 41  （7）回归标准误(Standard Error of the Regression, S.E. of regression) .............. 41  （8）似然值（Log Likelihood） .......................................................................... 41  （9）信息准则（Information Criterion） ............................................................ 41  （10）Durbin-Watson 统计值 ............................................................................... 41  第四章 EViews 编程初步 ............................................................................................................. 43  4.1 基本的数学运算 ............................................................................................................ 43  4.1.1 数学运算符 ......................................................................................................... 43  4.1.2 函数 ..................................................................................................................... 43  4.2 与概率分布有关的函数 .................................................................................................. 43  4.2.1 累积分布函数 ....................................................................................................... 43  4.2.2 百分位数函数 ....................................................................................................... 44  4.2.3 概率密度函数 ....................................................................................................... 44  4.2.4 随机数生成器 ....................................................................................................... 44  4.3 EViews 编程初步 .......................................................................................................... 44  4.3.1 控制变量 ............................................................................................................. 45  4.3.2 控制程序 ............................................................................................................. 45  第五章 包含虚拟变量的回归模型 ............................................................................................... 46  5.1 与虚拟变量相关的函数 .................................................................................................. 46  （1）自动分类函数@expand ................................................................................ 46  （2）函数@seas .................................................................................................... 48  5.2 二元选择模型 .................................................................................................................. 48  第六章 异方差性 ........................................................................................................................... 49  6.1 异方差性的检验 ............................................................................................................ 49  6.2 异方差性的校正 ............................................................................................................ 49  6.2.1 采用正确的 OLS 参数协方差矩阵估计公式 ..................................................... 49  6.2.2 采用更有效的参数估计方法（加权最小二乘，WLS） ................................. 51  第七章 时间序列分析 ................................................................................................................... 52  7.1 序列相关的诊断 ............................................................................................................ 52  7.2 序列相关的补救 ............................................................................................................ 53  7.2.1 HAC 方法 ........................................................................................................... 53  7.2.2 GLS 方法 ............................................................................................................ 54  7.3 时间序列的单位根检验 ................................................................................................ 55  7.4 平稳序列的 BJ 建模 ...................................................................................................... 58  7.4.1 时间序列的自相关图和偏自相关图 ................................................................. 58  7.4.2 ARMA 模型估计 ................................................................................................ 63  7.4.3 模型诊断 ............................................................................................................. 64  7.4.4 模型应用 ............................................................................................................. 65  第八章 混合数据模型初步 ........................................................................................................... 67  8.1 混合数据对象（The Pool Object） .............................................................................. 67  8.2 混合数据的组织形式 .................................................................................................... 68  8.2.1 非堆栈数据 ......................................................................................................... 68  8.2.2 堆栈数据 ............................................................................................................. 68  8.3 混合数据的输入 ............................................................................................................ 69 
    8.4 混合数据模型的估计 .................................................................................................... 70  8.4.1 独立随机样本 ..................................................................................................... 70  8.4.2 独立混合截面模型的估计 ................................................................................. 72  8.4.3 面板数据模型的估计 ......................................................................................... 74  8.4.3.1 固定效应模型 ............................................................................................ 74  8.4.3.2 随机效应模型 ............................................................................................ 76  8.4.3.3 固定效应模型还是随机效应模型 ............................................................ 78 
    第一章 EViews 基本操作 EViews 提供复杂的数据分析、回归分析和预测工具，可以应用于如下领域：科学数据 分析和评估，金融数据分析，宏观经济预测，仿真，销售预测和成本分析。EViews 最开始 是用在大型计算机上对时间序列数据进行处理的软件，与之最接近的版本是发布于 1981 年 的 MicroTSP。 EViews 软件利用了现代 Windows 软件的可视化特点。你可以使用鼠标，通过标准的 Windows 菜单和对话框完成相关操作。同时，也可以利用 EViews 强大的命令行和批处理语 言完成同样的操作过程。 利用 EViews 完成数据处理的工作流程通常涉及以下主要环节 创建工作文件 导入数据 通过对象操作 进行数据处理 导出数据图表 保存工作文件 读取、修改工 作文件 图 1 主要工作流程 1.1 EViews 主窗口 我们刚提到 EViews 利用了 Windows 软件的可视化特点，那么我们首先需要了解 EViews 中的窗口。 图 2 显示的是 EViews 程序的主窗口，当我们完成 EViews 的安装后，运行 EViews 程序， 首先出现的就是这个主窗口。  标题栏：在主窗口的最顶端是标题栏，可以看到“EViews”字样  主菜单：在标题栏下方的是 EViews 的主菜单，和 Windows 应用程序一样，这是个下拉 式菜单。  命令行窗口：接下来的部分是命令行窗口。我们可以在这个部分输入、编辑 EViews 命 令。输入完命令行，按下回车键即可执行命令。执行过的命令行，将会在命令行窗口中 保留，我们可以操作鼠标，使光标移动到这些已经执行过的命令行中，编辑这些命令行， 按下回车键执行。通过调整命令行和工作区域的边界位置，可以调整命令行窗口的大小
    以获得最佳的使用效果。 标题栏 命令窗口 主菜单 工作区域 清除消息 状态栏 文件目录 默认数据库 激活的工作文件 图 2 EViews 的主窗口  工作区域：在 EViews 的中间部分是工作区域，在这个区域显示我们在处理数据过程中 可能创建的各种对象窗口（将在稍后部分更加详细地介绍对象窗口）  状态栏：在 EViews 主窗口的最底端是状态栏，它分成若干部分。按从左至右的顺序， 左边部分显示由 EViews 发送给我们的状态消息，通过点击最左边的按扭我们可以清除 这些状态信息。中间部分是（默认）文件目录，这是 EViews 默认寻找所需数据和程序 的文件目录。接下来是默认数据库和当前激活的工作文件。 1.2 工作文件基础 EViews 的大部分操作都是在工作文件的基础上完成的，因此工作文件构成了 EViews 的基础。工作文件可以形象地理解为装有不同对象的容器（关于对象，我们将在后续章节进 行更加详细的介绍）。对 EViews 的基本操作离不开在工作文件的基础上对各种对象的操作。 每个工作文件都可以包含有一个或一个以上的工作文件页（workfile page）。工作文件页可以 看作是一个子工作文件或子目录。事实上工作文件和工作文件页并没有本质的区别，就好比 文件目录和子文件目录在操作上没有本质区别一样。因此，在大多数场合下，我们并不刻意
    区分工作文件和工作文件页，它们都是装有不同对象类型的容器。 子工作文件 图 3 工作文件窗口 以下部分介绍如何新建、保存、读取、修改一个工作文件。 1.2.1 新建一个工作文件（Creating a Workfile） 如图 1 所示的主要工作流程，使用 EViews 的第一步通常就是新建一个工作文件。有三 种主要的方法可以建立一个工作文件。第三种方法比较复杂。我们首先介绍第一种方法 （1）通过指定数据结构创建工作文件 按下列顺序点击 EViews 的主菜单：File→New→Workfile。 此时打开下列对话框。
    图 4 新建一个工作文件 在图 4 新建一个工作文件所示的对话框中，用户需要根据实际数据的特点，指定工作 文件的结构类型（workfile structure type），以及日期范围（如果结构类型为日期型），即开 始日期（start date）和结束日期（end date）。 以上对话框中左边下拉菜单可以选择工作文件的结构类型，主要包括三种，  Dated-regular frequency：针对时间序列数据  Balanced Panel：针对面板数据  Unstructured/Undated：针对其它数据类型 （a）Dated-regular frequency 如果选择 Dated-regular frequency（regular 意味着数据集中每两个样本之间的时间间隔 是有规则的），EViews 要求指定日期格式，包括频率（frequency）、起始日期（start date）和 结束日期（end date）。关于数据频率，对话框中提供了 8 种不同的选择，其含义和输入格式 如下  Annual，即年度数据  Semi-annual，即半年度数据，具体表示为年份跟着一个冒号或句点，和一个半年 数 1993:1, 65:2  Quarterly，即季度数据，具体表示为年份跟着一个冒号或句点，和一个季度数，例 如：1992:1, 65:4, 2002:3。  Monthly，即月度数据，具体表示为年份跟着一个冒号或句点，和一个月份数，例 如：1956:1, 1990:11。  Weekly，即周度数据。  Daily [5 day weeks]，即日度数据（不包括 weekday 两天），月:天:年份。  Daily [7 day weeks]，即日度数据（包括 weekday 两天），月:天:年份。  例如，工作文件中需要处理的样本数据是覆盖 1952 年到 2006 年的年度数据，则该设置 工作文件的频率为 Annual，指定开始时间为 1952 到结束时间 2006（如图 5 设定工作文件 的数据频率和样本范围）。设置完毕后点击 ok 按钮即可。 Integer date，以整数标识的日期
    图 5 设定工作文件的数据频率和样本范围 在图 5 最下方的两个编辑框中，可以输入工作文件名字（WF），以及子工作文件的名字 （Page）。当然，这两个编辑框可以空着，此时 EViews 会产生一个无标题（untitiled，即没 有命名）的工作文件，并显示工作文件窗口，如下图所示。 （b）Balanced Panel 简单地说面板数据（Panel data）是既包括时间序列数据又包括截面数据的一类数据集， 而 Balanced Panel 是相对简单的一种面板数据类型（更加复杂的面板数据 Unbalanced Panel 将在后续章节中加以介绍）。之所以说它相对简单是因为它的每个观测个体时间序列数据的 时间间隔都是一样的，而且时间观测点也是一样的。下图中的示例指定数据集中的时间观测 起始点为 1970 年第一季度于 2020 年第 4 季度，有 200 个观测个体，因此总共有 200×204=40800 个数据观测点。
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