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1、计量经济学试验手册统计学院数量经济探讨所2014年4月目 录第一部分 EViews基本操作 1第一章 预备学问 1其次章 EViews的基本操作 10其次部分 上机试验16试验一 16试验二 25试验三 33试验四 45试验五 53试验六 57试验七 60第一部分 EViews基本操作第一章 预备学问一、什么是EViewsEViews (Econometric Views)软件是QMS（Quantitative Micro Software）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。EViews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以运用鼠
2、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纳标准的Windows技术对操作结果进行处理。EViews还拥有强大的吩咐功能和批处理语言功能。在EViews的吩咐行中输入、编辑和执行吩咐。在程序文件中建立和存储吩咐，以便在后续的探讨项目中运用这些程序。EViews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学视察，通常称为计量经济学软件包，是特地从事数据分析、回来分析和预料的工具，在科学数据分析及评价、金融分析、经济预料、销售预料和成本分析等领域应用特别广泛。应用领域 应用经济计量学 总体经济的探讨和预料 销售预料 财务分析 成本分析和预料 蒙特卡罗模
3、拟 经济模型的估计和仿真 利率及外汇预料EViews引入了流行的对象概念，操作敏捷简便，可采纳多种操作方式进行各种计量分析和统计分析，数据管理简洁便利。其主要功能有：（1）采纳统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；（2）输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按随意困难的公式生成新的序列；（3）计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、相互关系数和直方图；（4）进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验；（5）执行一般最小二乘法、带有自回来校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型
4、估计法等；（6）对选择模型进行Probit、Logit 和Gompit 估计；（7）对联立方程进行线性和非线性的估计；（8）估计和分析向量自回来系统；（9）多项式分布滞后模型的估计；（10）回来方程的预料；（11）模型的求解和模拟；（12）数据库管理；（13）及外部软件进行数据交换EViews可用于回来分析及预料(regression and forecasting)、时间序列(Time Series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。及其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，EViews功能优势是回来分析及预料，其功能框架见表1.1.1。本手册以E
5、Views5.1版本为蓝本介绍该软件的运用。表1.1.1 EViews功能框架Descriptive statistics描述统计Histogram and Statistics View of a Single Series Multiple Series一个变量或多个变量的统计及图形主要有：图形包括线型图、条形图、多种散点图等；指标有均值、方差、偏度（Skewness）、峰度(Kurtosis)、Jarque-Bera Statistic（雅克-贝拉统计量）Correlogram View（相关分析）主要有：Autocorrelations（自相关）、Partial Autocorrela
6、tions（偏自相关）、Cross Correlation（交叉相关）、Q-Statistics（Q统计量）等Regression回来Standard Regression Output标准回来输出Regression Coefficients（回来系数）t-Statistics（T统计量）（判定系数）等Actual and Fitted Values and Residuals实际值、拟合值、残差Actual Values（实际值）、Fitted Values（拟合值）、Residuals（残差）Collinearity（共线性）、Heteroskedasticity（异方差性）、Weigh
7、ted Least Squares（加权最小二乘法）、Two-Stage Least Squares（二段最小二乘法）、 Polynomial Distributed Lags（多项式分布滞后）、Nonlinear Least Squares（非线性最小二乘法）、Logit and Probit Models（对数概率单位模型）、Granger Causality（葛兰杰因果检验）、Forecast Variances（预料方差）、Exponential Smoothing（指数平滑）等Serial Correlation序列相关Durbin-Watson Statistic（德宾-沃森统计量
8、）ARIMA Models（自回来求积移动平均模型）Unit Root Tests（单位根检验）Estimation of Difference Models（差分模型的估计）Two-Stage Least Squares With Serial Correlation（有自相关的二段最小二乘法）Systems 系统方法System Estimation（系统估计法）Vector Autoregression（VAR向量自回来）Vector Error Correction Models and Cointegration Tests（向量误差校正模型及协整检验）等Specification
9、and Diagnostic Tests模型设定及诊断检验Test on Coefficient （对系数的检验）Wald Test of Coefficient Restriction（Wald检验） Omitted Variable（遗漏变量的检验） Redundant Variable（冗余的检验）等Tests on Residuals (对残差的检验)Histogram and Normality Test(相关图及正态性检验)、Series Correlation LM Test（拉格朗日乘数检验）、White Hereoskedasticity Test（怀特检验）等Specifi
10、cation and Stability Tests （模型设定及稳定性检验）如Chows Breakpoint Test（邹氏检验） Ramseys RESET Test（拉姆齐RESETJ检验）Recursive Least Squares（递归最小二乘）二、EViews安装打开EViews5.1文件所在文件夹，点击Setup安装，安装过程及其他软件安装类似。安装完毕后，电脑桌面和文件安装位置都有EViews5图标。双击EViews5图标即可启动该软件，如下图（图1.1.1）。菜单栏吩咐窗口主显示窗口图1.1.1三、EViews工作特点（一） EViews软件的具体操作是在Workfile
11、中进行。假如想用EViews进行某项具体的操作，必需先新建一个Workfile或打开一个已经存在硬盘（或软盘）上的Workfile，然后才能够定义变量、输入数据、建立模型等操作；（二） EViews处理的对象及运行结果都称之为Object（对象），如序列（Series）、方程(Equation)、如表格（Spreadsheet）、图（Graph）、描述统计（Descriptive Statistics）、模型（Models）、系数（Coefficients）等Object，可以用不同形式查看（View）Object，比如表格（Spreadsheet）、图（Graph）、描述统计（Descrip
12、tive Statistics）等，但这些查看（View）结果不是独立的Object，他们随原变量序列的变更而变更。假如想将某个查看（View）结果转换成一个独立的Object，可运用Freeze吩咐将该结果“冻结”，从而形成一个独立的Object，然后可对其进行编辑或存储。（三）EViews中建立的Object的命名不区分大小写，其中c、resid为参数向量和残差序列两Object的专用名称，不能用来对其他对象命名。四、一个示例在这里，我们通过一个简洁的回来分析例子来显示一个EViews过程，不对EViews的具体功能绽开探讨，目的是使读者先对EViews有个概括了解。该例子是四川省人均可支
13、配收入及人均年消费支出的数量关系分析（数据见下表），共分九步。表 年份人均年消费支出Y人均可支配收入X1978314338197934036919803643911981396412198240744519834574931984517581198568069519867878491987889948198810861130198911841349199012811490199114881691199216511989199320342408199428063297199534294003199637334406199740934763199843835127设定模型为 STEP1 启动程序。
14、双击桌面上EViews快捷图标，打开EViews（参见在图1.1.1）。STEP2 建立Workfile。点击EViews主窗口顶部吩咐菜单Workfile (如图1.1.2)，弹出Work对话框（图1.1.3）。在右边frequency下拉菜单中可选数据类型，Annual为默认的数据类型。因为这次数据是年度时间序列数据（1978年1998年的年度数据），故不需做调整（若是别的数据类型则需另选相应选项）。在Start 和End 的文本框中分别输入1978和1998，在右下角文本框中输入新建的这个Workfile的名字，例如shili。点击OK，出现图1.1.4画面，Workfile建立完毕。此时可以看到Workfile中有两个默认的对象，名称分别为c 、resid，分别为参数估计值向量和残差序列。在没做回来估计之前，向量c的每个元素的值都为0，残差序列的每个值为NA，表示还没有赋值。以后每做一次回来估计，c和resid就会被重新赋值（被分别给予最新回来估计的参数估计值向量和残差序列）。 图
