計量經濟學軟件包EViews簡介

1、計量經濟學軟件包EViews簡介一、計量經濟學軟件包的主要功能計量經濟學軟件包Eviews簡介EViews通常稱為計量經濟學軟件包。EViews是Econometrics Views的縮寫，它的本意是對社會經濟關系與經濟活動的數量規(guī)律，采用計量經濟學方法與技術進行“觀察”。計量經濟學研究的核心是設計模型、收集資料、估計模型、檢驗模型、運用模型進行預測、求解模型和運用模型。EViews是完成上述任務得力的必不可少的工具。正是由于EViews等計量經濟學軟件包的出現，使計量經濟學取得了長足的進步，發(fā)展成為實用與嚴謹的經濟學科。一、計量經濟學軟件包的主要功能計量經濟學軟件包EViews（Econom

2、etric Views）是用戶在電腦Windows下進行回歸分析和預測的一種工具。使用 EViews軟件包可以對時間序列和非時間序列的數據進行分析，建立序列（變量）間的統(tǒng)計關系式，并用該關系式進行預測、模擬等等。1、軟件包EViews適用范圍銷售預測價格分析和預測財務分析宏觀經濟分析和預測仿真科學計算中的數據分析和評價2、EViews軟件包的成長過程EViews軟件包是裝配在大型計算機上，處理時間序列分析軟件包的基礎上發(fā)展起來的新的軟件包。EViews是美國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，介紹計量經濟學軟

3、件包使用的基本方法和技巧。雖然 EViews是由經濟學家開發(fā)的，并且大多數被用于經濟學領域，但并意味著必須限制該軟件包僅只用于處理經濟方面的時間序列。EViews處理非時間序列數據照樣得心應手。實際上，相當大型的非時間序列（截面數據）的項目也能在 EViews中進行處理。3、EViews處理的基本數據對象是時間序列每個序列有一個名稱，只要提及到序列的名稱就可以對序列中所有觀察值進行操作EViews 允許用戶以簡便的可視化的方式從鍵盤或磁盤文件中輸入數據根據已有的序列生成新的序列在屏幕上顯示序列或打印機上打印輸出序列對序列之間存在的關系進行統(tǒng)計分析4、EViews的操作靈活簡便（1）具有當代WI

4、NDOWS軟件可視化的特征， 允許用戶通過鼠標依據標準的WINDOWS菜單和對話框進行操作。得到的結果顯示在窗口中，也可進一步采用標準的WINDOWS技術去處理這些結果。（2）用戶還可以使用功能強大的EViews 的命令語言，進行程序設計。為一個大型研究項目編制程序。（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的風格），單步處理數據。（4）上述三種操作混合起來使用EViews。 5、計量經濟學軟件包EViews的主要功能（1）輸入、擴展和修改時間序列數據；（2）依據已有序列按照任意復雜的公式生成新的序列；（3）在屏幕上和用打印機輸出序列的趨勢圖、散點圖、柱

5、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）對二擇一決策模型進行Probit和 logit估計；（7）對聯立方程進行線性和非線性的估計；（8）估計和分析向量自回歸系統(tǒng)；（9）計算描述統(tǒng)計量：相關系數、斜方差、自相關函數、互相關函數和直方圖；（10）殘差自回歸和移動平均過程；（11）多項式分布滯后；（12）基于回歸方程的預測；（13）求解（模擬）模型；（14）管理時間序列數據庫；（15）與外部軟件（標準的電子數據表）間進行數據交換二、工作環(huán)境概述1、CPU至少486以上2、4M以上內存3、至少

6、有一個軟盤驅動器和一個硬盤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果，形成研究報告三、軟件包的安裝1、將軟件包的安裝盤插入A驅動器中2、開始->運行->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)建啟動圖標，按確定按鈕，軟件包安裝成功5、關于軟件包的版本計量經濟學軟件包EViews簡介EViews計量經濟學軟件包的基本概念（一）時間序列、工作文件、對象、觀察、組、剪切板、磁盤（數據）文件1、時間序列（Series）時間序列由按一定時間間隔和時間先

7、后順序排列的某個變量的一系列觀察值組成。- 例如，重慶百貨大樓1989到1999年的各月的銷售額構成一個時間序列，時間間隔（或稱頻率）是月。- 又如，我國1978到1999年各年GDP構成一個時間序列，序列的頻率是年。- 截面數據也稱為序列。2、EViews中時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)則的日期型數據歸入非日期型數據類。非日期型序列（截面數據），需指明起始序號=1，終止序號=序列數據的最大個數。日期型序列的頻率分為：年需指明開始年號和終止年號；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位數表示）月

8、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位數表示）此外，還有周日（星期）型數據等。3、工作文件（Workfile）用戶使用計量經濟學軟件包之前，即啟動軟件包以后必須首先在內存（RAM）中建立工作文件，即在RAM中開辟處理數據的工作區(qū)?；蛘?，從磁盤上加載一個工作文件到內存。用戶在與軟件包之間整個交互式處理過程中，工作文件一直保存在內存中。工作文件中可以包括的對象：序列、組、方程、圖形、系統(tǒng)、模型、系數向量等等4、對象（Object）EViews軟件包使用術語-對象object表明它已經向面向對象的設計思想前進了一大步。EVie

9、ws是圍繞對象這個概念建立起來的，對象包括時間序列,方程,模型,系數和矩陣等等。對象是可見的，當用戶與EViews會話期間，用戶正在使用的、被激活的對象在屏幕上是可見的。而其它非激活窗口中對象要么是一個圖標，要么是一個打開的窗口?？梢噪p擊圖標使其變成窗口，也可以點擊窗口最小化按鈕使窗口變成一個圖標。對象一詞涉及到可對其操作和建立的許多東西。用戶已經熟悉的方程,模型,和系數等是數據對象。圖形，表格，文本則是非數據對象。5、觀察（Views）每個對象都具有觀察。通常意義下的對象具有屬性、方法、函數和過程等等，一旦對象被激活，它的屬性等就會表現出來。顯然EViews中的“觀察”指的是對象可視的一些屬

10、性。一個對象提供的用以對其自身屬性進行觀察和分析的窗口稱為該對象的“觀察”。 大多數對象具多種屬性，從而具有多個“觀察”，即用戶可以從多個窗口對該對象進行的不同屬性進行觀察?；蛘哒f對象的屬性是通過各種觀察表現出來的。例如，一個序列（顯然是一個對象）具有電子數據表觀察、線性圖觀察、柱型圖觀察、餅圖觀察、直方圖觀察和描述統(tǒng)計量觀察。一個序列的觀察既可以是圖形，也可以是表或電子數據表，還可以是描述統(tǒng)計量等綜合計算的結果。觀察并不是孤立的，它是對應數據對象屬性的表現。所以，當序列中的數據發(fā)生了變更，該對象的圖形觀察將自動進行更新。對象具有“觀察”，與此同時“觀察”也可生成對象。EViews 允許用戶將

11、一個觀察轉換為一個對象，EViews稱這樣生成的對象為觀察的“凍結”對象。當對應序列中的數據發(fā)生變化時，凍結的圖形（已經不是觀察，而是一個新的對象）將不再發(fā)生變化。但允許對凍結的觀察進行各種各樣的編輯并把它們傳送到其它軟件中去。此外，允許對凍結了的對象命名和保存到磁盤上。6、組（Group）組是對象之一，組對象具有使用靈活簡便的特性。從本質上看，組是把若干序列合并在一起構成的一個"組"，以便對組內所有的序列同時使用一種方法進行操作。一個組可由若干序列或由若干其它的組構成。允許用戶利用組打開該組的各種觀察。組的作用：（1）通過組觀察，對組內所有序列的數據進行多角度的觀察；（2

12、）還允許直接在組窗口中通過鍵盤輸入和編輯數據。組的特性：（1）組不是各個序列數據的一個拷貝；當用戶改變屬于某組的一個序列的數據時，在組窗口中可以看到這些數據的新變化；（2）與此同時，如果刪除一個序列，那么此時會看到該序列從組中也消失了；（3）對組中某個序列改名，這個序列仍然留所屬組中，但名稱已被更改。組具有的“觀察”：（1）像其它數據對象一樣，組具有“觀察”，每個“觀察”又是以“窗口”的形式出現的。（2）組的標準觀察是以電子數據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)計量等窗口。依據已有序列生成組的最簡便方法：（1）通過工作文件窗口新建組從工作

13、文件目錄中選擇序列的名稱， 然后雙擊任何一個被選中的序列區(qū)域，EViews V1.0直接生成一個未命名的組，EViews V2.0彈出一個小窗口，從中選擇建立組。新生成的組以電子數據表形式窗口出現。注意，用非連續(xù)排列的對象來生成組時，需先按住CTRL鍵。在工作文件窗口內點擊序列的順序，就是組中序列排列的順序。（2）通過主菜單新建組在主菜單上點擊Objects/New/Group建立一個組。此時還要求鍵入包括在新建組中的各序列名、其它組的組名。一個新建組中若包括另一個組的組名，此時這另一個組內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 ORDE

14、RS(-1) MACGRP（3）通過鍵盤輸入數據新建一個組通過鍵盤輸入數據新建組的目的，在于給新組輸入數據。點擊主菜單Quick/Empty Group，將出現一個既沒有數據也沒有名稱的電子數據表窗口。允許在列的頂部輸入序列的名稱，并將數據鍵入。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在“SAVE”按鈕上，前者保存組（*.DBG），后者保存序列（*.DB）?？梢栽谌魏螘r間向組內增加數據，選擇組電子數據表觀察后，必須按Edit+/-按鈕打開編輯模式。（4）通過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

15、便生成一個包括Y，X1，X2，X3，X4，X5序列的組。如果序列名是已經存在的，就編輯原序列，如為新序列名則等待輸入新的數據。7、剪切板EViews為用戶提供了強有力的Windows的剪切板。使用主菜單上Edit / Copy 將鼠標選定的內容復制到剪切板上，再使用Edit / Paste將保存在剪切板上的內容粘貼到其它地方。 這些功能使用戶可以在Windows軟件之間交換數據，并交互式地使用多個軟件并行工作。8、窗口間切換使用EViews不難發(fā)現可以用窗口代替紙張進行作業(yè)。工作時會產生許多窗口，最近使用的窗口處于各個窗口的頂部。當用戶完成探索性研究后，通過點擊各個窗口，在窗口之間跳轉，瀏覽中

16、不難找出最滿意的結果。也可以使用ALT-F6對各個窗口進行循環(huán)瀏覽。 9、數據文件（Data bank）EViews允許用戶在磁盤的某個目錄下保存EViews產生的數據文件。數據文件的種類很多，EViews的各個對象都可以形成數據文件。文件名采用8.3格式。擴展名指出了該數據文件是何種對象的數據文件。數據文件的類型及擴展名對照 - .DB series- .DBE equation- .DBM matrix, vector, or coefficient- .DBG graph- .DBR group- .DBT table- .DBL model- .DBS system- .DBV vec

17、tor autoregression從對象擴展名看對象類型：例如：C： OPRDATA SALES.DB， 是OPRDATA路徑下，名為SALES的時間序列文件。 因為它的擴展名是.DB。對對象的磁盤操作與管理（通過各個窗口上工具條的按鈕）：（1）可以對數據文件進行存存儲（STORE）（2）讀?。‵ETCH）（3）刪除（Delete）（4）重命名（Rename）等操作計量經濟學軟件包EViews簡介EViews計量經濟學軟件包的基本概念（二）方程、指數平滑、Granger 因果關系、標簽、程序、殘差、t統(tǒng)計量、系統(tǒng)10、方程（Equation）從主菜單選擇/New/Equation，建立方程對

18、象。建立方程時除了設定數據外，還需確定2個選項：估計方法和用以估計模型的樣本區(qū)間。允許采用最小二乘法、兩階段最小二乘法、logit 和 probi t方法之一去估計一個方程。方程的系數可以是非線性的，還可以包含ARIMA和多項式分布滯后選項。還可以設定樣本區(qū)間。新建方程方法一：（1）點擊 Object New Equation后打開一個對話框。（2）對話框的上邊的編輯欄中，設定用戶要估計的方程。（3）設定待估計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：設定一個CONS 關于GDP和截距進行回歸的線性消費方程的例子如下： CONS C GDP（4）設定模型的

19、另一種方法（使用常規(guī)的數學符號將待估計的方程以顯式的形式設定）例如：道格拉斯生產函數Y=C(1)*(LC(2)*LC(3)新建方程方法二：（1）先選擇方程中包含的所有變量構成為一個組，最好因變量放在第一位（2）然后在組窗口中選擇Procs / Equations，此時打開的對話框的上部已經將選中的變量列出，只需進一步選擇方法和區(qū)間常數序列C：Eviews事先（建立工作文件時）構造了一個名叫C的常數序列，用以保存估計系數， C可以在各種統(tǒng)計運算中被調用，所以不能再用C作序列名。模型中滯后序列的設置：滯后序列允許包含在方程式中，滯后序列如同一個新的序列，它與原序列名字相同，必須在后面圓括號中指明滯

20、后或超前的期數。在模型設定中使用滯后變量的示例CONS CONS(-1) C GDPCONS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個變量：CONS, CONS(-1)和 CONS(-2)。生成方程以后點擊OK后，EViews進行估計并生成一個方程對象。方程對象有許多觀察，允許用戶從多個角度對估計得到的方程進行觀察View/Representations 觀察觀察方程的三種形式：

21、（1）命令方式，如變量列表；（2）待估系數構成的代數式；（3）估計系數構成的代數式View/Estimation Output觀察估計方程后， View/Estimation Output是最先觀察到的，該觀察輸出估計標準結果View/Actual, Fitted, Residual/Table 觀察從左邊的表中觀察因變量的實際值、擬合值和殘差，從右邊觀察殘差圖View/Actual, Fitted, Residual/Graph 觀察觀察因變量實際值、擬合值和殘差的標準Eviews圖View/Coefficient Tests, Residual Tests,和 Stability Test

22、s觀察該觀察打開規(guī)范性檢驗和診斷性檢驗的次級菜單Procs 按鈕給出兩個選項：一個是Estimate ，另一個是Forecast Print 按鈕將當前窗口打印輸出Store 按鈕命名后以.DBE 為擴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對象，保持在工作文件中，它的小圖標上有一個等號"="。Freeze 按鈕給出一個靜態(tài)的表或者圖（已是對象了，而不是數據表觀察或圖形觀察），以便以后進行編輯作為研究結果輸出。 Estimate按鈕打開估計對話框，允許更改待估方程、樣本區(qū)間，并重新進行估計。Forecast按鈕根據所得方程計算預測值11、指數平滑

23、（Exponential smoothing）指數平滑的機理指數平滑是基于時間序列的一個簡單的統(tǒng)計模型進行預測的方法。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行預測。（1）簡單指數平滑這類技術中最簡單的是單指數平滑， 適用于對圍繞常數平均數上下隨機擾動的序列進行預測。（2）平滑常數如果序列既不存在趨勢模式也不存在季節(jié)模式，應當采用指數平滑。單指數平滑預測值乃是序列按衰減系數（平滑系數）遞推。衰減系數通常是一個相當小的數（0-1），例如0.05。- 預測值緩慢地與序列實際值相適應。（3）指數平滑預測值在指數平滑預測的典型應用中，允許使用可用于預測序列的全部歷史值（實際值）。 對整個期

24、間計算平滑預測值以后，觀察值對應的平滑值就是你所求的下一個觀察期的預測值。最后一期的平滑值就是未來一期的預測值。（4）平滑常數的設定可以要求EViews按預測誤差平方和最小化自動求解平滑常數，而無須用戶指定平滑常數。但是，如果EViews自動求解出的平滑常數很大，表明你的序列接近于一個隨機游走過程， 最佳預測是給近期觀察值以較大的權數，給滯后期較遠的觀察值以較小的權數。（5）雙指數平滑與三指數平滑如果序列存在趨勢，應當采用考慮了趨勢影響的雙指數平滑法進行預測，單指數平滑對未來的預測只是在相同發(fā)展水平上的一個數，而雙指數平滑的預測值則是按發(fā)展水平，同時也按某種趨勢增長，用線性方程進行預測。三指數

25、平滑同時對發(fā)展水平，增長趨勢和季節(jié)變動進行指數平滑，且分加法模型和乘法模型。 例如，Holt-Winter分為：無季節(jié)、乘法和加法12、Granger 因果關系（Granger causality）（1）相關關系與因果關系相關關系并不意味著其間必然存在通常意義下的那種因果關系。計量經濟學墓地處處埋葬著華貴的相關關系，要么充滿著虛假，要么就是毫無意義。這些有趣的例子包括美國教師的工薪與酒精消費量間的正相關關系，以及英國的死亡率與在教堂里舉行莊嚴婚禮的比率之間存在的極好的正相關關系。還有那些經濟學家爭論不修的貨幣供應量與GNP的增長之間的關系。（2）Sims方法Sims方法是依據Granger因果

26、關系定義建立的檢驗方法，首先考察Y的當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這種解釋。如果X有助于Y的預測，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，諸X的系數在統(tǒng)計上是顯著的。但是，必須指出"X是Y的Granger因"并不意味著Y是X的效應或結果。（3）Granger因果關系是時間前導性的因果關系Granger因果關系測度是前導性而并非因果關系一詞通常意義下的信息內容。但是，必須指出"X是Y的Granger因"并不意味著Y是X的效應或結果。有助于設定模型時

27、確定誰是自變量，誰又是因變量。是一種孰先孰后的“因果關系”。Granger因果關系檢驗自動進行檢查是否存在Granger因果關系的回歸分析在EViews中是自動進行的。用戶只需給出兩個序列的名稱和指定用于預測的滯后期的長度。一共要擬合4個回歸方程：（1）Y關于Y的滯后值的，（2）Y關于Y的滯后值與X的滯后值的，（3）X關于X的滯后值的，（4）X關于X的滯后值與Y的滯后值的。然后檢驗兩個假設：X=>y和Y=>X。怎樣判斷結論？1.X=>Y與Y=>X同時被接受（成立），那么X和Y之間不存在任何關系；2. X=>Y被拒絕（即X=>Y成立）且Y=>X被接受，那

28、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來，最好使用幾個滯后期，因為Granger理論是建立在全部過去信息的適當時期之上的。雖然如此，在任何實際研究中必須堅信，所導出的結論在不同的滯后結構上都應是有說服力的才是普遍的真理。如果專門研究時滯影響，那么又當別論。13、對象的標簽（Labels for Objects ）EViews的對象具有說明自身的標識或注釋的標簽。標簽顯示在對象的標簽窗口。序列和矩陣的

29、標簽顯示在電子數據表觀察的頂部。EViews自動補充和更新標簽提供的信息。允許將補充的信息附加在原有信息之下。EViews允許的標簽信息不超過20行。14、程序（Programs）使用程序，必須首先熟悉對象，觀察和過程。程序是EViews的命令文件。程序不是保持在工作文件之內的對象，程序是能夠操作工作文件甚至操縱EViews自身進行工作的軟件。15、殘差（Residuals）殘差是因變量實際值與擬合值之間的差，殘差度量了回歸方程用于預測時可能發(fā)生的誤差。注意殘差與方程（模型）設定中隨機擾動項的區(qū)別。16、t統(tǒng)計量（t-statistics）t 統(tǒng)計量是用來檢驗系數具有特殊值的檢驗統(tǒng)計量。檢驗系

30、數等于0（該變量不包哈在模型內）的 t值是系數與它的標準差的比值。如果t值超過1則至少有三分之二的可靠性認為系數不等于0是真實的；如果t值超過了2，那么至少有95%的可靠性認為系數是不等于0 的。17、系統(tǒng)（System）一個系統(tǒng)是一組同時被估計的方程組。 通常一個系統(tǒng)包含了一個模型的全部或大部分方程。 而模型是用來進行經濟預測和政策評價與分析的。（1）建立系統(tǒng)點擊Objects /New /System創(chuàng)建一個系統(tǒng)。在打開的對話框中給定系統(tǒng)的名稱，然后點擊OK按鈕，一個系統(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和殘差項的行為方程。 輸入方程時應使用標準的EVie

31、ws符號。（2）系數向量允許采用缺省的Eviews系數符號，C(1), C(2)等等；也可以采用其它符號，此時首先應單擊Objects/New/Matrix-Vector-Coef對采用的系數向量進行聲明。在兩個或多個方程中使用相同的系數實現對系數所加的約束。系統(tǒng)方程中可以包含AR誤差選項，但不允許包含MA, SAR, 和SMA誤差選項。AR選項必須指定相應的系數，并將所有AR選項置入一個方括號中。（3）系數向量舉例ASQ=C(1)+C(2)*GDP+AR(1)=C(3), AR(2)=C(4)（4）系統(tǒng)中的恒等式構成一個完整模型包括一些必不可少的恒等式，但不必包含在一個系統(tǒng)中。系統(tǒng)被用于估計

32、參數，模型被用于求解聯立方程中內生變量的值，或對模型進行仿真，模擬政策執(zhí)行的結果。模型的設定通常先定義系統(tǒng)，然后將幾個系統(tǒng)組合并加上恒等式來定義模型。例如上述的包含兩個方程的系統(tǒng)命名為DEMAND，將其組合成包含兩行的模型：:DEMANDGNP = CONS + INVEST + GOV隨著系統(tǒng)每一次重新估計，這個模型將自動更新。（5）系統(tǒng)參數的初始值如果系統(tǒng)具有非線性參數，可以增加一行以PARAM關鍵字打頭的給一些參數賦給初始值的語句行。參數和初始值應成對的列出。例如：PARAM C(1) .15 B(3) .5（6）工具變量和賦標語句如果準備采用兩階段最小二乘法或三階段最小二乘法，必須為估

33、計指定工具變量。指定工具變量有兩種方法。如果打算對對所有方程使用相同的工具變量，就增加一個以INST打頭的語句行，INST之后列出作為工具變量的外生變量名。如果此時再采用無須指定工具變量的方法進行估計，指定了工具變量也不至于發(fā)生錯誤，INST語句行被忽略。采用在一個方程之后，鍵入""再列出工具變量名，可為個別方程指定特殊的工具變量。一個方程沒有進行特殊的指定就采用INST語句聲明的工具變量。 計量經濟學軟件包EViews簡介EViews計量經濟學軟件包的基本概念（三）運算符、函數、特殊函數、回歸統(tǒng)計函數、混合函數一、運算符和函數+ add加- subtract減*

34、 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 otherwi

35、se<= 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 YAND logical AND; X AND Y has the value 1 if both X and Y are nonzeroOR logical OR; X OR Y has the value one if X or Y

36、is nonzeroD(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自然對數DLOG(X) change in the natural logarithm, LOG(X)- LOG

37、(X(-1)自然對數改變量DLOG(X,n) n-th order log difference of X: LOG(X), where L is the lag operator n階自然對數差分DLOG(X,n,s) n-th order log differencing and a seasonal difference at lag s: LOG(X) n階自然對數差分和滯后s的季節(jié)差分EXP(X) exponential function指數函數ABS(X) absolute value絕對值SQR(X) square root平方根SIN(X) sineCOS(X) cosineA

38、SIN(X) arc sineACOS(X) arc cosineRND uniformly distributed random number between zero and one 0和1之間均勻分布的隨機數NRND normally distributed random number with zero mean and variance of one 均值為0方差為1 的正態(tài)分布的隨機數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DNORM(X)

39、standard normal density 標準正態(tài)密度CNORM(X) cumulative normal distribution 累計正態(tài)分布函數LOGIT(X) logit of X: 邏輯特函數 FLOOR(X) convert to integer by rounding down; returns the largest integer not greater than X 轉換為不大于X的最大的整數CEILING(X) convert to integer by rounding up; returns the smallest integer not less than

40、X 轉換為不小于X的最小整數二、缺省值和無效數據符號NAEViews 使用 1.E-37 作為有效數據分界點。例如，當其給一個比較長的序列滯輸入的一部分數據，另一部分數據是缺省的，此時就顯示出NA (for not available)符號。為了檢驗序列ASSETS中是否存在NA數據，依據ASSETS序列生成一個新序列DAGenr DA=ASSETS<>NADA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數據。NA數據運算的結果仍然是NA。在計算時把NA轉換為0，例如使用(DP<>NA)*DP將序列DP中的非NA數據保持原樣，將NA數據轉換成0Or,

41、 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也可把數據等于0的轉換為NA，非0的保持原樣。例如；(ZZ<>0)*ZZ + (ZZ=0)*NA三、特殊函數EViews中有一類以.打頭的特殊函數，用以計算序列的描述統(tǒng)計量，或者用以計算最常用回歸估計量。例如MEAN(TBILL)給出序列TBILL在當前樣本區(qū)間上的算術平均數大多數函數對于所有的觀察值

42、取同一數值，它們是對整個樣本區(qū)間計算的描述統(tǒng)計量，或回歸統(tǒng)計函數。計算描述統(tǒng)計量的函數：SUM(X) sum of X序列X的和MEAN(X) mean of X 序列X的平均數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數COV(X,Y) covariance between X and Y序列X和序列Y的協方差COR(X,Y) correlation between X and Y序列X和序列Y的相關系數CROSS(X,Y

43、) cross product of X and Y序列X和序列Y的的乘積和當序列X是一個數時下列統(tǒng)計函數也返回一個數值；當其X是一個序列時，下列統(tǒng)計函數返回的是一個序列：DNORM(X) standard normal density function of X 標準正態(tài)分布密度函數CNORM(X) standard cumulative normal distribution function of X標準累計分布函數TDIST(X,d) Probability that a t-statistic exceeds X with d degrees of freedom自由度為d的t統(tǒng)計量

44、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)計函數回歸統(tǒng)計函數從一個指定的方程對象返回一個數。調用方法：方程名后接句號“.