EViews软件操作及练习题指令docx.docx

EViews软件操作及练习题指令docx

EViews软件操作及练习题指令

一、建立工作文件

打开EViews主窗口；从EViews主菜单中点击File键，选择New-*Workfile,则打开一个WorkfileRange选择框，其中需做三项选择：

①Workfilefrequency；©Startdate；③Enddate。

根据数据的性质做①Workfilefrequency；©Startdate；③Enddate各项选择。

点击OK键。

这时会建立一个尚未命名的工作文件（Workfile：

UNTITLED）o点击name键（起名，保存）。

二、关闭工作文件从EViews主窗口右上方，点击冈。

三、打开工作文件

双击EViews标识，从主窗口,点击File-*open-Workfile-I作文件名（文件名字符不超过16个）。

四、输入数据

从主窗口，点击Quick-*EmptyGroup-*川手工输入数据。

输入好数据后，对时I'可序列数据name（起名）—save（保存）。

也可从Ecxel中把数据粘贴到EmptyGroup,name—saveo

注意：

如果输入数据错误，修改从Eviews主菜单中点击Edit键。

五、用公式生成新序列

从主窗口，点it?

Quick-*GenerateSeries—输入计算公式。

最常用运算符号:

加（+）,减（-）,乘（*）,除（/）,乘方（A）;

X的--阶差分（D（X）,即X・X（-1））；

对X取自然对数（log（X））,对X取自然对数后做一阶差分（Dlog（X））；

下面是@函数及其含义：

@SUM（X）——序列X的和

@MEAN（X）——序列X的均值

@VAR（X）——序列X的方差

@SUMSQ（X）——序列X的平方和

@COV（X,Y）——序列X和序列Y协方差

@COR（X,Y）——序列X和序列Y

@R2——R2统计量

@RBAR2——调幣的R?

统计量

@SE——回归函数的标准课差

@F——F统计量

@MOVAV（X,n）——序列X的n期移动平均，其中n为整数

六、改变工作文件区间

从1L窗口，点击proc-*stmcture/ResizeCurrentPage-*改变区间。

七、把各序列放到一起

方法一：

从主窗口，点击0bjcct-*NcwObject-*Group-*输入序列名OK-*name—save。

方法二：

从工作文件窗口，左键单击某一序列-＞按住电脑左下方cm键不松一再依次左键单击另外序歹ijf按鼠标右键—asGroup-*name-*saveo

八、单序列（X）的直方图和描述统计量

左键双击打开序列（X）View-*Descriptivestatistic-*Histogramandstats

九、多序列描述统计量

左键双击打开序列组（Group）fView—Descriptivestatistic—Commonstats

十、序列的折线图左键双击打开序列（X）->Graph->line->OK

十一、序列Y和X的散点图

从EViews主窗口，点击Quick键，选择Graph功能，这时将弹出一个对话框，要求输入图画所用的变量名。

对丁-画散点图來说，应该输入两个变量。

这里因为耍画x,y的散点图，所以输入x,y。

点击0K键，会得到对话框，从GraphType选项中选ScatterDiagram,然后按OK键，得到散点图。

如要改变x,y横纵轴的位置，改变x,y顺序即可。

十二、进行OLS回归（以双变量回归模型为例）

从EViews主窗口，点击Quick点击EstimateEquation功能。

弹出一个对话框。

在EquationSpecification选择框中输入ycx或者y=c

（1）+c

（2）*x0在EstimateSetting选择框中自动给出缺省选择LS估计法和样本区间。

点击OK键，即可得到回归结果。

然后name->saveo

十三、预测

操作：

（1）打开工作文件（WorkFile）,从主窗口-*Procs-*structure/ResizeCurrentPage-*改变区间。

在打开的扩展范围选择框中分別输入预测区间。

（2）编辑变量X的数据（用鼠标右键激活），输入X的实际值。

（3）在冋归模型估计结果显示窗口的命令行中，单击Forecast,打开预测窗口，预测结果变量的缺省选择为YF,选择静态预测，点击OK。

在工作文件窗口，就会显示YF。

（4）主窗口fQuick—Graph,打开作图对话框输入YFY,选择LineGraph,SingeScaleo十四、显示残差图——在回归模型估计结果显示窗口的命令行中，单击resids即可。

十五、自相关检验与消除的操作指令（以双变量回归模型为例）

操作：

（1）用OLS方法估计模型的参数。

从EViews主窗口，点击Quick—点击EstimateEquation

功能。

弹出一个对话框。

在EquationSpecification选择框中输入ycx或者y=c

（1）+c

（2）*xo在EstimateSetting选择框中口动给出缺省选择LS估计法和样本区间。

点击OK键，即可得到回归结果。

然后namc-^savco

（2）检验口相关

1图示法。

|+1OLS估计结果，得到残差resid,并把残差resid转换成E,即从主窗口-*Quick-*GenerateSeries-*生成序列（E=resid）。

再从从主窗口-*Quick—Graph,在图形对话框中键入EE（-1）,再单击ScatterDiogram,得到散点图。

2DW检验。

由OLS估计结果，得到DW,给定显苦性水平a,查DW统计表，n表示样木观测值的个数，k是解释变量的个数，得到DW统计量的下限临界值山和％,再根据DW检验的判断法则,进行判断。

（3）自相关的修正

①根据DW统计量，利用公式0T-DW/2,计算0。

②对Y序列作广义差分。

点击Quick->GenerateSeries-*输入计算公式（DY=Y・0Y（・1））。

3对X序列作广义差分。

点击Quick-GenerateSeries〜输入计算公式（DX=X-^X（-1））。

（4）再用OLS方法估计模型的参数。

从EViewsAi窗口，点击Quick-*点击EstimateEquation功能。

弹出一个对话框。

在EquationSpecification选择框中输入dycdx或者dy=c

（1）+c

（2）*dx。

在EstimateSetting选择框中自动给出缺省选择LS估计法和样本区间。

点击OK,即可得到回归结果。

然后name-*saveo

（5）再进行DW检验。

（6）消除了自相关的模型即为所求模型。

十六、异方差检验与消除的操作指令（以双变量回归模型为例）

（1）用OLS方法估计模型的参数。

（2）异方差检验

1图示法。

从Equation-*resid,得到残差图。

还可把resid变换为e,再作e与序列x的散点图。

2G-Q检验。

从主窗口-*点击Procs-*SortCurrentpage-*yes,出现排序对话框后，键入x,选升序（ascending）,单击OK。

假定样本数据为n,去掉中间c（n/4）个数据，然后分成两组数据，分别做两

个冋归，得到两个残差平方和。

构造F统计量，取显著性水平0.05,查F分布表，得到F临界值，如杲F统计量大于F临界值，则存在异方差。

（3）异方差的修正。

用加权最小二乘法，具体操作：

在工作文件单击方程标识，打开冋归方程，在方程窗口单击Estimate-Options-WeightedLS/TSLS->Weight（输入权数）一OK

（4）为了分析异方差的校止情况，利用WLS估计出模型以后，述需耍利用怀特检验再次判断模型是否存在异方差性。

具体操作：

在方程窗口单击View-*ResidualTest-*WhiteHeteroskedasticityo

（5）取显著性水平0.05,查，n为辅助方稈解释变量的个数，如果nR'v才⑺，则修止后的方程不存在异方差。

十七、多重共线性检验与消除的操作指令

操作：

（1）运用OLS法估计方程参数。

从EViews主窗口，点击Quick—点击EstimateEquation功能。

（2）做F检验，山方程得到F统计量，在给定显著性水平0.05下，查Fo.o5（k,n-k-1）,这里k为变量出个数，n为样本点数。

如果Fo®（k,n-k-1）vF统计量。

则表明从整体上看，被解释变杲和解释变量之间线性关系显著。

（3）检验。

先计算被解释变量和解释变量Z间的相关系数，EViews操作如下：

在主窗口一点击Quick-*GroupStatistics-*Correlation-*SeriesLine（输入被解禅变量和解释变量）OK,判断解释变量Z间的相关程度。

（4）多重共线性的修止（逐步回归法）。

运用OLS方法逐一求Y（被解释变量）对各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验选出拟合效果兹好的双变量回归方程为基础，在此基础上，再添加其他解释变量，直到选出最佳的回归模型。

十八、有限分布滞后模型练习的操作指令

设定模型:

Y,=a+0oX,+X-!

+02兀-2+03兀-3+04兀-4+05X-5+U,

操作：

建立Workfile,从EViews主窗口，点击Quickf点击EstimateEquation功能。

弹出一个对话框。

在EquationSpecification选择框中输入Ycxx（-1）x（-2）x（-3）x（-4）x（-5）,点击OKo或者在EquationSpecification选择框中输入Ycx（0to-5）o

十九、多项式分布滞后模型的阿尔蒙估计法（AlmonmethodofPolynomizlDistributedLogModels）（-）阿尔蒙估计法

（1）

设定模型:

X=a+00兀+0］兀_|+02兀一2+03兀-3+A兀4+05X5+06X-6+U,

+a>j（j=0,1,2,3,4,5,6）

注意：

这•里k=6,r=2o

则原模型可变为：

丫广a+為Wo,+Wi,+a2+u,

Wu=!

X-I+2兀_2+3忌3+4X-4+5X-5+6兀_6w2t=X-I+4X-2+9X-3+16Xr-4+25兀一5+36兀_6

计算:

EViews操作

（1）建立Workfile,注意：

name-*saveo

（2）生成新变量，从1L窗口点击Quick-*GenerateSeries-*输入计算公式（W0=x+x（-1）+x（-2）+x（-3）+x（-4）+x（-5）+x（-6）；Wl=x（-1）+2*x（-2）+3*x（-3）+4*x（-4）+5*x（-5）+6*x（-6）；W2=x（-1）+4*x（-2）+9*x（-3）+16*x（-4）+25*x（-5）+36*x（・6））。

（3）用OLS法做Y对WO,Wl,W2回归。

从EViews主窗口，点击Quick-点击EstimateEquation功能。

弹出一个对话框。

在EquationSpecification选择框中输入ycWOWlW2。

点击OK。

可以

得到0",SS的估计值。

⑷利用-d（t+aoj+d0j（j=0,1,2,3,4,5,6），

eg

（5）最后得到分布滞后模型的估计式。

（二）阿尔蒙估计法

（2）

操作：

（1）建立Workfile,注意：

namefsave。

（2）运用EViews程序中阿尔蒙估计法，可以直接进行，从主窗口点击Quick-点击EstimateEquation功能。

弹出一个对话框。

在EquationSpecification选择框屮输入ycPDL（x,k,r）,（应输入命令：

ycPDL（x,6,2））,点击OK。

可以得到的估计值。

注意:

EViews程序中，PDL（x,k,r）,PDL是PolynomizlDistributedLogModels的简写，x表示为自变量，k表示滞后期，「表示系数多项式的阶数，在这个例子中，应输入命令：

PDL（x,6,2）

（3）川“PDL”估计分布滞后模型U寸，EViews所采用的滞后多项式是阿尔蒙多项式的派生形式:

（5）

最后得到分布滞后模型的估计式。

二十、用经验权数法估计有限分布滞后模型的参数设定模型：

丫严+0o兀+0】X-1+02X-2+A兀3+儿

操作：

（1）建立WorkfHe。

注意：

name~*save。

（2）运用检验加权法，选择下列三纟I［权数分别衣示递减滞后、A型滞后、不变滞后。

©1,1/2,1/4,1/8；②1/4,1/2,2/3,1/4；③1/4,1/4,1/4,1/4。

（3）生成新的三个序列

操作：

从主窗口，点击Quick—GenerateSeries—输入计算公式Z]t=xt+l/2*x（.1+l/4*xt.2+l/8*x（.3；Z2t=l/4xt+1/2*x（.i+2/3*x（.2+1/4*xt.3；z^=l/4xt+l/4*xt.]+l/4*x（.2+l/4*x“。

（4）回归分析。

从EViews主窗口，点击Quick-*点击EstimateEquation功能。

弹出一个对话框。

在EquationSpecification选择框中输入Ycz^,用Z2（、Z*替换z®重复前面回归过程，可得到另外两个经验加权模型的冋归结果。

（5）对三个模型，要检验自相关、t检验和R2,从中选出最佳的分布滞后模型。

★注意：

有限分布滞后模型中滞肩期数的判定：

Akaikeinfocriterion（赤池准则）和Schwarzcriterion（施瓦茨准则）最小。

二十一、随机自变量模型（RandomRegressorsModels）的参数估计（工具变量法）

若线性冋归模型的假定cov（GDPU）=0不满足，即自变量x是随机解释变量，用OLS法估计量将失去无偏性和一致性，为此，必须对随机项是否与自变量强相关进行检验。

操作：

（1）建立Workfileo注意：

namefsave。

（2）进彳亍豪斯曼（HausmanTest）检验。

检验GDP与u是否存在强相关（省略）。

假定GDP与u存在强相关，而储蓄变量与随机误差项u不相关（这里只是为了说明方法的应用，不去计较储蓄变量与随机误差项u实际上是否相关），可以作为自变量GDP的工具变量。

（3）在工作文件指令窗口输入下列命令：

EquationHausman.LsGDPCChuxu

GenrVhat=Resid

EquationEqOl.LSChukouCGDPVhat

点击回车

注意:

第一句命令得到GDP关于它的工具变量Chuxu的冋归方程（称作Hausman方程）；第二句命令是建立一个变量Vhat等于Hausman方程的Resid；第三个命令得到出口（Chukou）关于GDP和Vhat的回归方程。

对残差的估计值进行I鏗，得（=4.686,在1%是显著水平下，残查的回归参数的显著的,因此，拒绝原假设，口变量GDP与随机误差项Z间存在相关性。

（4）以点腊（ChuxuH伪GDP的工具变量。

从EViews主窗口，点击Quick-*点击EstimateEquation功能。

弹出一个对话框。

在EquationSpecification选择框中输入ChukoucGDP,在Instrumentlist框内添入Chuxu,选择“TSLS”方法（TwoStageLeastSquares）,点击OK。

二十二.虚拟变量模型

（1）练习的操作指令

初职年薪Y/千

美元

教育（1二大学教育,

0二非人学教育）

初职年薪Y/千美元

O（1=大了教冇，

0二非人学教育）

21.2

1

18.5

0

17.5

0

21.7

1

17.0

0

1&0

0

20.5

1

19.0

0

21.0

1

22.0

1

只含一个定性变量的冋归模型，在这个模型中，Yi=初职年薪

Yl卩广户U°Z>={

1大学毕、比

oc三乍大供毕、1匕£1三》

操作：

建立Workfile,从EViews主窗口，点辻?

Quick-*点击EstimateEquation功能。

弹出一个对话框。

在EquationSpecification选择框中输入YcD1,点击OK。

二十三、虚拟变量模型

（2）练习的操作指令

年薪Y/千美元

教龄X2

性别1=男，0二女

23.0

1

1

19.5

1

0

24.0

2

1

21.0

2

0

25.0

3

1

22.0

3

0

26.5

4

1

23.1

4

0

25.0

5

0

2&0

5

1

29.5

6

1

26.0

6

0

27.5

7

0

31.5

7

1

29.0

8

0

包括一个定量变量，一个两分定性变量的回归模型

其中y产大学教师的年薪；x教龄lZ>i={

Yi=j3\+Q2D广+

Q么教叶

操作：

建立Workfile,name-*saveo再从EViews主窗口，点击Quick点JLi*EstimateEquation功能。

弹出一个对话框。

在EquationSpecification选择框中输入YcDIx,点击OK。

二十四.虚拟变量模型（3）练习的操作指令

测量斜率变动的模型，以乘法形式引入虚拟解释变量，是在所设定的计量模型中，将虚拟解释变量与其他解释变量相乘作为新的解释变量，以达到其调整模型斜率系数的廿的。

Y、=QqQ\X广QnXM户U,

这个模型等价于:

操作：

（1）建立Workfiletname—save。

（2）生成新变量，从主窗口点击QuickGenerateSeries输入计算公式（Z=XD1）

（3）做冋归。

从EViews主窗口，点击Quick—点击EstimateEquation功能。

弹-出一个对话框。

在EquationSpecification选择框屮输入YcxxDI,点击OK。

二十五、虚拟变量模型（4）练习的操作指令

测量斜率和截距都变动的模型，如果斜率和截距都变动，适合采川以下模型：

Y尸卩肿&X广卩,D卢山XD卢U,

name

操作

（1）建立Workfile,name-*saveo

（2）生成新变量，从主窗口点击Quick-GenerateSeries-输入计算公式（Z=XD1）

（3）做回归。

从EViews主窗口，点击Quick-*点击EslimateEquation功能。

弹lB一个对话框。

在EquationSpecification选择框屮输入YcxDIxDI,点击OK。

二十六、虚拟变量模型（5）练习的操作指令

分段线性冋归，当存模型中使川虚拟变量时，回归函数就不再是连续的了。

那么，能否可以川虚拟变量描述出模型结构的变化，乂使回归函数保持连续呢？

可以。

考虑模型：

X=0“X,+0/x,-XQD+U,

其中心表示结构发生变化的t电时刻的*進。

当DR）时，e（X）=J3\X广5

当D=1时，e（匕）=0厂0xQ+（Q+Q2）X,+U

操作：

建立Workfile,name-*saveo

（2）生成新变量，从主窗口点击Quick->GenerateSeries->输入计算公式（Z=（X-Xb）Di）

（3）做回归。

从EViews主窗口，点击Quick—点击EstimateEquation功能。

弹ill一个对话框。

在EquationSpecification选择框屮输入Ycx（X-Xb）DI,点击OK。

二十七、联立方程模型的练习

消费方程：

CS.=a.+of,+血CS-+Uit

投资方程：

If=bo+5Yi+u2l

收入方程：

Y广C\+A+G,

其中：

CS,—t期的消费额，it——t期的投资额，Yr—t期的国民收入

Qt——t期的政府支出额，yz,——t-i期的国民收入

经过检验，消费方程是过度识别，适合用二阶段最小二乘法估计。

操作：

（1）第一步，作为解释变量的内牛变量Y的简化方程为

Yt=加+右G,+7iiy,_i+7iyCS.-y+v,

（2）估计Y的简化式方程

（3）生成新序列：

EY=Y-Resid

（4）利用Y的拟合值在消费方程中用0代替Y,再次应用OLS法，估计替代后的结构方程

即消费方程。

注意：

上述步骤可以直接使川二阶段最小二乘法估计命令，即在EstimateEquation对话筐屮，键ACSCYCS（-1）@CY（・1）CS（・1）G,在估计方法方框中选择TSLS,点击0K。

（5）投资方程噩然满足古典假设，可直接应用OLS法。

二十八、协整分析的练习

AugmentedDickey-FullerTest（ADF）检验

考虑模型

（1）△沪§*1+工入

模型

（2）Ayi=n+6yrl+LXjAyt.j+Ut

模型（3）Ayt=n+Pt+5yrl+EXjAyt-jH-Ut

其中：

j=l,2,3

单位根的检验步骤如下：

第一步：

估计模型（3）。

在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数§显著不为零，则序列力不存在单位根，说明序列％是平稳的，结束检验。

否则，进行第二步。

第二步：

给定8=0,在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数卩显著不为零，则进入第三步；否则表明模型不含时间趋势，进入第四步。

第三步：

川一般的t分布检验各=（）。

如果参数§显著不为零，则序列y（不存在单位根，说明序列y（是平稳的，结朿检验；否则，序列存在单位根，是非平稳序列，结朿检验。

第四步：

估计模型

（2）。

在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数§显著不为零，贝忻:

列y（不存在单位根，说明序列％是平稳的，结束检验；否则，继续下一步。

第五步：

给定§二0,在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数§显著不为零，表明含有常数项,则迹入第三步；否则继续下一步。

第六步：

估计模型

（1）。

在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数§显著不为零，则序列刃不存在单位根，说明序列X是平稳的，结束检验。

否则，序列存在单位根，是非平稳序列，结束检验。

操作：

（1）检验消费序列是否为平稳序列。

在工作文件窗口，打开序列CS,在CS页而单击左上方的“Viem”键并选择“UnitRoot