Eviews操作教程_

1、 TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark0 o Current Document EVIEW現(xiàn)礎(chǔ) 3EVIEWS簡介 3Eviews的啟動、主界面和退出 3Eviews的操作方式 6Eviews應(yīng)用入門 6Eviews常用的數(shù)據(jù)操作 15 HYPERLINK l bookmark38 o Current Document 一元線性回歸模型 24 HYPERLINK l bookmark40 o Current Document 用普通最小二乘估計法建立一元線性回歸模型 24 HYPERLINK l bookmark80 o Current Document 模型的

2、預(yù)測 30 HYPERLINK l bookmark99 o Current Document 結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的 CHO崛驗 34 HYPERLINK l bookmark109 o Current Document 多元線性回歸 39 HYPERLINK l bookmark111 o Current Document 用OLS建立多元線性回歸模型 39 HYPERLINK l bookmark137 o Current Document 函數(shù)形式誤設(shè)的 RESET僉驗 45非線性回歸 48 HYPERLINK l bookmark147 o Current Document 用直接代換法對含有

3、募函數(shù)的非線性模型的估計 48 HYPERLINK l bookmark151 o Current Document 用間接代換法對含有對數(shù)函數(shù)的非線性模型的估計 50用間接代換法對 CD函數(shù)的非線性模型的估計 53NLS對可線性化的非線性模型的估計 55NLS對不可線性化的非線性模型的估計 58二元選擇模型 62異方差 68異方差的戈得菲爾德一一匡特檢驗 68異方差的WHITE檢驗 72異方差的處理 75自相關(guān) 79自相關(guān)的判別 79自相關(guān)的修正 83多重共線性 87多重共線性的檢驗 87多重共線性的處理 92虛擬變量 94虛擬自變量的應(yīng)用 94虛擬變量的交互作用 99二值因變量：線性概率模

4、型 101滯后變量模型 106自回歸分布滯后模型的估計 106多項式分布滯后模型的參數(shù)估計 111116聯(lián)立方程模型聯(lián)立方程模型的單方程估計方法 116聯(lián)立方程模型的系統(tǒng)估計方法 120Eviews 基礎(chǔ)Eviews 簡介Eviews : Econometric Views (經(jīng)濟計量視圖)，是美國 QM錢司(Quantitative Micro Software Co.,網(wǎng)址為http: )開發(fā)的運行于 Windows環(huán)境下的經(jīng)濟計 量分析軟件。Eviews是應(yīng)用較為廣泛的經(jīng)濟計量分析軟件 MicroTSP的Windows版本, 它引入了全新的面向?qū)ο蟾拍?，通過操作對象實現(xiàn)各種計量分析功能。

5、Eviews軟件功能很強，能夠處理以時間序列為主的多種類型數(shù)據(jù)，進行包 括描述統(tǒng)計、回歸分析、傳統(tǒng)時間序列分析 等基本數(shù)據(jù)分析以及建立 條件異方差、向量自 回歸等復(fù)雜的計量經(jīng)濟模型。Eviews的啟動、主界面和退由Eviews 的啟動啟動Eviews 9程序，進入主窗口。如圖 1.1所示:3 Com e昌nd3 Cafibjrc工作區(qū)圖1.1.下載可編輯Eviews的主界面右邊是控制按鈕，有【最小化】、10個主菜單選項，用鼠標單10個主菜單選項提供的主Eviews窗口的頂部是標題欄， 標題欄左邊是控制框;【最大化（或還原）】、【關(guān)閉】三個按鈕。. 菜單欄標題欄下面是菜單欄。菜單欄中排列著按照功

6、能劃分的 擊任意選項會出現(xiàn)不同的下拉菜單，顯示該部分的具體功能。 要功能如下：File 有關(guān)文件（工作文件、數(shù)據(jù)庫、Eviews程序等）的常規(guī)操作，如文件的建立（NeW、打開（Operj）、保存（Save/Save As ）、關(guān)閉（Close ） 導入（Import ）、導出 （Export ）、打?。≒rint ）、運行程序（Run）等；選擇下拉菜單中的Exit將退出Eviews軟件。Edit 通常情況下只提供復(fù)制功能（下拉菜單中只有 Cut、Copy項被激活），應(yīng)與粘貼（Paste ）配合使用；對某些特定窗口，如查看模型估計結(jié)果的表達式時，可對窗口 中的內(nèi)容進行剪切（Cut）、刪除（Del

7、ete ）、查找（Find ）、替換（Replace ）等操作，選 擇Undo表示撤銷上步操作。Objects 提供關(guān)于對象的基本操作。包括建立新對象（ NewObjects ）、從數(shù)據(jù)庫 獲取/更新對象（Fetch/Update from DB ）、重命名（Rename、刪除（Delete ）?！綱iew】和【Procs】二者的下拉菜單項目隨當前窗口不同而改變，功能也隨之變化，主要涉及變量的多種查看方式和運算過程。我們將在以后的實驗中針對具體問題進行具體介紹。Quick下拉菜單主要提供一些簡單常規(guī)用法的快速進入方式。如改變樣本范圍 （Sample）、生成新序列（Generate Series

8、 ）、顯示對象（Show/）作圖（Graph）、生成新 組（Empty Group ）以及序列和組的描述統(tǒng)計量、新建方程和VAROptions 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定選項。與一般應(yīng)用軟件相同，Eviews運行過程中的各種狀態(tài)，如窗口的顯示模式、字體、圖像、電子表格等都有默認的格式，用戶可以根據(jù)需要 選才O Options下拉菜單中的項目對一些默認格式進行修改。Add-ins Add-ins必需在Eviews 8以上的功能選單里，用點選的方式執(zhí)行，不 是用執(zhí)行程序方式執(zhí)行。假如你尚未安裝套件，執(zhí)行方式如下1.功能選單尋找Add-ins = Download Add-ins 2. 出現(xiàn) Add In Obj

9、ects的對話框，對話框中點選你要的套件，例如BayesLinear ,然后點選右方的Install 選鈕3.后面會出現(xiàn)install 方塊，請點選 OK 4.然后會顯示已經(jīng)安裝了套件的信息。Windows!提供多種在打開窗口種進行切換的方式，以及關(guān)閉所有對象（Close AllObjects ）或關(guān)閉所有窗口（ Close All ）。Help Eviews的幫助選項。選擇Eviews Help Topics按照索引或目錄方式在所有幫助信息種查找所需項目。下拉菜單還提供分類查詢方式，包括對象( Object )、命令 (Comman冰函數(shù)(Function )、矩陣與字符串(Matrix&S

10、tring )、程序(Programming)等五個方面。命令捕捉窗口菜單欄下面是命令窗口( CommandWindows),窗口內(nèi)閃爍的I ”是光標。用戶可在 光標位置用鍵盤輸入各種Eviews命名，并按回車鍵執(zhí)行該命令。Capture則可以捕捉之前的操作命令。工作區(qū)窗口命令窗口下面是 Eviews的工作區(qū)窗口。操作過程中打開的各子窗口將在工作區(qū)內(nèi)顯 示。狀態(tài)欄Eviews主窗口的底部是狀態(tài)欄，從左到右分別為：信息框、路徑框、當前數(shù)據(jù)庫框 和當前工作文件框。Eviews 的退由選擇File 項下的【Exit 將退出Eviews程序，或者直接點擊標題欄上的【關(guān)閉】 按鈕如果工作文件沒有保存，系

11、統(tǒng)將提示用戶保存文件。如圖 1.2所示 TOC o 1-5 h z 寸 EViowt- XFile | ltdil Cbject Uif Pr Qjjkk Opti凸nf Add-ms Window HelpMrwIk I即a rCtrHSSdve As. CloseEh收內(nèi)k Itar* 怙 IB . ,fl 口加hpcrii F rvitCtrl + P 二I Punt Setups FlMaFW圖1.2.下載可編輯Eviews的操作方式方式說明向向?qū)ο笙蛳蜻^程交 互 方 式菜 單 方 式A.對象菜單方式主要通過主菜單【Objects】、【View】和【Procs 來元成各種操作B.快速菜

12、單方式通過【Quick 菜單操作。通過是先選擇 操作方法，再選擇操作對象命 令 方 式C.對象命令 (Object Command方式 與對象菜單相對應(yīng)的對象命令及來單 上沒有對應(yīng)項的對象命令，通常采用 “對象.視圖(或過程)”的命令格式D.輔助命令(Auxiliary Commands )方 式與TSP語致的面向過程命令，通常米 用“命令+參數(shù)”的格式。該操作方式主要是為了與TSP命令保持T示 意 圖i1nEViewsFile Edit 01CommandAijectVi ew Proc Quic 臼k Options Add-ins Wiindow Help國程序 方式通過編程實現(xiàn)重復(fù)性批

13、處理操作，或者實現(xiàn)交互方式無法完成的復(fù)雜操作注：四種交互方式可以混合使用，本試驗教程著重介紹A、D方式Eviews應(yīng)用入門工作文件的創(chuàng)建Eviews要求數(shù)據(jù)的分析處理過程必須在特定的工作文件( Workfile )中進行，工作 文件(Workfile )在創(chuàng)建和打開之后便一直保存在內(nèi)存中，這使得對工作文件中的對象進行存取的速度更快。所以在錄入和分析數(shù)據(jù)之前，應(yīng)創(chuàng)建一個工作文件。每個工作文件都 具有特定的樣本數(shù)據(jù)頻率(frequency )和范圍(range)。選擇【File】一【New Workfile (或者在命令窗口中輸入：create )如圖1.3圖1.3此時屏幕出現(xiàn)一個工作文件定義對話

14、框，要求用戶指定序列觀測數(shù)據(jù)的頻率和樣本范圍，如圖1.4所示：圖1.41.5所示:左上角為工作文件結(jié)構(gòu)類型，其中包括三種，如圖Unstructm ed /圖1.5時間序列數(shù)據(jù)Eviews默認的結(jié)構(gòu)為【Dated-regular frequency ，在右上角為數(shù)據(jù)頻率，在對話 框中選擇合適的數(shù)據(jù)頻率和起始及結(jié)束范圍。數(shù)據(jù)頻率各選項為：Annual 用4位數(shù)表示年度，如 1980、1999、2004等。Start Date后輸入起始年份，End Date后輸入終止年份。如果只有兩位數(shù)，那么系統(tǒng)將默認為20世紀的年份，.下載可編輯如98默認為1998。(注意：Eviews無法識別公元100年以前的

15、年份。)Semi-annual 數(shù)據(jù)頻率為半年，表示為“年 ：上半年”或“年.上半年”。如起始 日期為2002年下半年，結(jié)束日期為 2004年上半年，那么表示為在 Start Date 后輸入 2002:2 (或 2002.2 ),在 End Date 后輸入 2004:1 (2004.1 )。注意年后面只能跟 1、2, 分別代表上下半年。Quarterly】數(shù)據(jù)頻率為季度，表示為“年：季度”或“年.季度”。具體輸入同上。如2003:3注意年后面只能跟 1、2、3、4,分別代表四個季度。 Eviews5在Eview3的基礎(chǔ) 上提供了一種新的季度識別方法， 如輸入數(shù)據(jù)“Feb 1990”和“Ma

16、y2000”或者“12/6/1990 ” 和“ 4/7/2000 ”則Eviews將自動識別恰好包括該段時間的季度。Monthly 數(shù)據(jù)頻率為月度，表示為“年：月度”或“年.月度”。如2002:11、2003:08 (等價于2003:8 )。同樣，如果輸入數(shù)據(jù)為“ 12/6/1990 ”和“ 4/7/2000 ”貝U Eviews將 自動識別恰好包括該段時間的月份。Weekly數(shù)據(jù)頻率為周，表示為“月/日/年”。在輸入起止時間以后，系統(tǒng)將會自動地將時間調(diào)整為相隔7天的整周時間。(注意：Eviews默認的時間表示方式為“月/日/年”，例如“ 8/10/97 ”表示1997年8月10日；如果要修改

17、為“日/月/年”的表示方法， 點擊 Eviews 菜單欄上的【Options 】一Default Frequency Conversion & Date Display 在彈出的對話框中將 【Format for daily/weekly dates】中的選項改為【Day/Month/Year 那么“ 8/10/97 ”表示的時間即為 1997年10月8日。下同)Daily (5 day weeks )】數(shù)據(jù)頻率日，表示為“月 /日/年”。表示一周5天工作日, 系統(tǒng)將自動生成每周 5天的時間序列。如 11/28/2003表示2003年11月28日。Daily (7 day weeks )】 數(shù)

18、據(jù)頻率為日，表示為“月 /日/年”。表示一周7天工作 日，系統(tǒng)將自動生成每周7天的時間序列。Integer Date 該序列是一個比較特殊的序列，由簡單的列舉產(chǎn)生，其支持任何 整數(shù)，并可以識別 100以內(nèi)的數(shù)字。截面數(shù)據(jù)在工作文件結(jié)構(gòu)類型選項中選擇【Unstructured / Undated 】，如圖1.6所示:圖1.6只要在右上角的【Dated range 的 間在1到序列個數(shù)范圍內(nèi)的截面數(shù)據(jù)集。Observation 輸入序列個數(shù)，即可生成一個區(qū)平衡面板數(shù)據(jù)Balanced Panel 】，如圖 1.7 所示:在工作文件結(jié)構(gòu)類型選項中選擇【圖1.7在右上角的【Panel specific

19、ation 中選擇時間序列的頻率，并輸入起止時間；此 外需要在【Number of cross 輸入截面?zhèn)€數(shù)用以構(gòu)造平衡面板數(shù)據(jù)。最后在右下角【Names（optional）】的【W(wǎng)F中輸入當前創(chuàng)建的工作文件的名稱以及【Page】中輸入當前文件的當前工作頁面的名稱。（該步驟為可選，如果現(xiàn)在不輸入也可以在保存時輸入）輸入完畢以后，點擊【OK,工作文件創(chuàng)建完畢，工作文件窗口（如圖 1.8所示）同 時打開。這時工作文件的文件名為【 Untitled ,表示該工作文件未保存和命名。工作文件窗口簡介工作文件窗口是各種類型數(shù)據(jù)的集中顯示區(qū)域，擁有很多功能。標題欄工作文件窗口頂部是標題欄，顯示【 Workf

20、ile :工作文件名】，如圖1.8所示是尚未 保存的新創(chuàng)建時間序列工作文件，顯示為【 Workfile: Unititled 】。工具欄它提供常用操作的快捷方式。工具欄左邊的三個按鈕【View】、標題欄下面是工具欄，.下載可編輯【Procs】和【Objects】與主菜單欄上的同名菜單功能完全一樣。 Workfile; UNTITLEDVievj口也01歸匕Print三3丫6| 口和aik4/- Ghn內(nèi) | Fe匕dn| 三1口白| Delete enr SampleDisplay Filter:Range: 4/19/1980 11AJ5/2005 - 3332 obsSample: 4/1

21、9/1980 11/05/2005 9332 obs3 rsid圖1.8信息欄Range顯示工作文件的范圍，可以雙擊【Rangel來修改工作文件范圍。Sample!當前樣本區(qū)間，指用于統(tǒng)計操作的樣本觀測點范圍，它小于或等于工作文件的范圍。可以通過雙擊【 Sample來修改當前樣本區(qū)間的范圍Filter 過濾器，用于選擇一些對象顯示在工作文件窗口中的規(guī)則，默認為【*】,表示選擇全部對象?？梢酝ㄟ^雙擊【 Filter 來調(diào)整過濾范圍。如選擇【f*】，則表示顯 示所有以f開頭的對象。對象欄任何新創(chuàng)建的工作文件中都有兩個自動生成的對象。圖標為：畫c和3伯白d。c表示系數(shù)向量，Resid表示殘差序列。在

22、主窗口菜單欄或工彳文件菜單欄的【 Object 【New Object，或者在對象欄的 空白處單擊鼠標右鍵選擇【New Object】。如圖1.9所示：10圖1.9Eviews提供了功能各不相同的17種對象?？梢哉J為，對象是既是構(gòu)成工作文件的基本元素，也是實現(xiàn)所有分析功能的載體。工作文件的存儲工作文件的存儲主要有兩種方式：一種是在主窗口中選擇 File 【Save】或【SaveAs】；另一種也可以在工作文件窗口工具欄中單擊【 Save按鈕（此外還可以在命令窗口 中輸入命令：save name）如圖1.10所示：圖 1.10保存文件時，用戶需要定義保存路徑以及文件名。在保存類型中，可以選擇性地將

23、工作文件存儲為更低版本的格式或其它格式。當用戶在對話框中輸入文件名后點擊【保存】 后，系統(tǒng)會彈出一個對話框，如圖 1.11所示：.下載可編輯圖 1.11在【Series storage 選項中：Single precision 表示以7位精確度保存數(shù)據(jù)， 用該方式保存的數(shù)據(jù)精度 相對較低但是保存的文 件所占空間容量較?。籇ouble precision】表示以16位精確度保存數(shù)據(jù)，該方式保存的數(shù)據(jù)精度相對較高但文件相對較 大。Use compression 提供了 Eviews保存數(shù)據(jù)文件的壓縮，但是一旦選擇該選項，則 保存的Eviews文件將不可被 Eviews5.0以下的版本識別。Prom

24、pt on each Save 為每 次保存提示，可以在主窗口的菜單欄中選擇【 Options】【W(wǎng)orkfile Storage Options 當中禁用該功能，一旦該功能被禁用，則每次保存將直接進行而不會彈出該對話框。 最后 確定需要保存的屬性以后，點擊【 OK按鈕，Eviews將保存該文件為擴展名為.wfl的工 作文件。工作文件與其它數(shù)據(jù)文件的打開調(diào)用以前建立的工作文件，在主窗口菜單選項中依次選擇【FileOpen - EviewsWorkfile，然后在對話框中選擇指定路徑下的.wf1文件。也可以在命令窗口中輸入命令：load name Eviews同時也提供改變工作文件默認路徑的功能

25、，以方便用戶操作；用戶可 以選中在存儲和調(diào)用工作文件對話框中的【 Update default directory 】，即可使當前目 錄變成默認工作路徑。Eviews提供了對更多經(jīng)濟計量軟件形式數(shù)據(jù)包的兼容，在 Eviews中可以直接打開Access、Excel、dBASE TSP Guass、SAS Spss、Stata、ODBC?格式的數(shù)據(jù)。 點擊File 【Open Foreign Data as Workfile 】，如圖 1.12 所示：12圖 1.12雙擊 chapter01 下的save.xls 文件，如圖1.13所示:圖 1.13對話框左上角為單元格定義范圍，默認為【Prede

26、fined range】，在該定義下，將自.下載可編輯動打開Excel文件的第一張工作表（Sheetl ）,如果該文件存在多張工作表，可以通過下 拉菜單選擇工作表。此時第一行為變量名，其余的數(shù)據(jù)則全部被圈中。也可以自定義單元格范圍，點擊【Custom range】，如圖1.14 :Spre-adsheet Read -1 of 2取消 |下一步國）浣成yearsavee. eLSS312 . 3195415,915.9ITER1257219S9Eg.曰并可以利用Start 和End1.15 :14圖 1.14可以在右上角的【Sheet 對話框中選擇所需的工作表, 邊上操作方向按鈕來選擇所需的數(shù)

27、據(jù)范圍。點擊下一步，如圖圖 1.15在左上角的【Column headers 中可以定義列標題所占的行數(shù)，默認為 1;并且可以 定義列標題的性質(zhì)，默認為【NamesOnly ,如需要更改列標題的屬性，點擊該下拉菜單， 如圖1.16所示:Names .in lawt lineIgnorelines圖 1.16可以根據(jù)實際需要選擇適當?shù)牧袠祟}屬性。在右上角【 Column info 中可以修改列 標題在Eviews中顯示的名稱，如需修改的話，首先點擊對話框中間的變量序列（系統(tǒng)自 動會將選中的列顯亮，如圖1.15中的year序列），然后在【Column info 中的【Name中輸入在Eviews中

28、顯示的名稱，可以【Description 中輸入變量描述。（注意：如果在 數(shù)據(jù)中出現(xiàn)文本，Eviews將默認為N/A）點擊完成，Excel文件中的數(shù)據(jù)就被Eviews以組的形式打開。其它文件格式數(shù)據(jù) （如Access、Foxpro、TSP Guass、SAS Spss、Stata ）不再贅述，請讀者自己嘗試。Eviews常用的數(shù)據(jù)操作表達式Eviews的表達式通常由數(shù)據(jù)、序列名稱、函數(shù)、數(shù)學和關(guān)系運算符構(gòu)成。Eviews中表達式的各種運算符見表1.1表1.1 Eviews中的運算符運算符+*-/A=意義加減乘除哥小于不等于小于等于序列序列的創(chuàng)建工作文件建立之后，應(yīng)創(chuàng)建待分析處理的數(shù)據(jù)序列。在主

29、窗口的菜單選項或者工作文件窗口的工具欄中選擇【 Object】【New Object】如圖1.17所示。.下載可編輯圖 1.17用戶在對話框左側(cè)列表中選擇【 Series ,并可以在對話框右上方的空格處為新序列 命名，默認名為【Untitled ,如果命名為B1,定義完畢后單擊【OK。也可以在命令窗口中輸入命令：series name 。注意：在給包括序列在內(nèi)的所有的對象命名時，不能使用以下Eviews軟件的保留字符。表1.2 Eviews軟件的保留字符ABSACOSARASINCCONCNORMCOEFCOSDDLOGDNORMELSEENDIFEXPLOGLOGITLPT1LPT2MANA

30、NRNDPDLRESIDRNDSARSINSMASQRTHENEviews軟件不區(qū)分序列名稱子目大小寫，如 mn Mn和MN等都被視為同一序列名稱。 如果要同時生成多個序列可以使用命名：data name name。序列窗口簡介生成新序列以后，在工作文件窗口中雙擊該序列名稱，即可顯示序列窗口，如圖1.18所示。16圖 1.18窗口上方的工具欄中有多個按鈕，主要功能如下：View改變序列在窗口中的顯示模式，可以顯示為：電子表格形式、線性圖、條 形圖以及一些描述統(tǒng)計與檢驗。【Procs】提供關(guān)于序列的各種過程Objects 進行有關(guān)序列對象的存盤、命名、刪除、拷貝和打印等。Properties 提

31、供數(shù)據(jù)格式和顯示模式的改變，具體功能見圖 1.19 :圖 1.19Name 序列的命名或改名。【Freeze】 以當前序列窗口內(nèi)容為基礎(chǔ)，生成一個新的文本類型的對象?！綝efault】 該下拉菜單提供一些常見的數(shù)據(jù)處理，具體功能見圖1.20：.下載可編輯圖 1.20【Edit+/-可以在是否編輯當前序列兩種模式之間切換。Samp+Z-1可以在顯示工作文件時間范圍內(nèi)全部數(shù)據(jù)和只顯示樣本數(shù)據(jù)（樣本期可以為工作文件時間范圍的一個子區(qū)間）之間切換。Label+Z-在是否顯示對象標簽兩種模式之間切換。Wide+Z- 在單列顯示和多列顯示序列之間切換。時間序列的自動生成Eviews可以自動生成一個數(shù)值為整

32、數(shù)的時間序列。在創(chuàng)建工作文件之后，可以在命令窗口中輸入：series t=trend（時間）,生成一個以該時間為 0基準的整數(shù)的時間序列。 例如在命令窗口中輸入：series t=trend（1980）,就將自動生成一個以 1980年為數(shù)值0的整數(shù)時間序列，如圖 1.9所示。圖 1.2118序列數(shù)據(jù)錄入與導入數(shù)據(jù)錄入：建立新序列以后，可以在工具欄上選擇【 Edit+/-】進入編輯狀態(tài)，用戶 可以進行錄入、修改等編輯操作。數(shù)據(jù)導入：Eviews可以導入數(shù)據(jù)格式有 ASCH , Lotus和Excel工作表。用戶可以從 主菜單選擇File /【Procs】一【Import】一【ReadText-L

33、otus-Excel，然后找到并 打開目標文件，相對應(yīng)不同類型的文件將會出現(xiàn)不同的對話框，下面將以Excel為例加以具體說明。例1.1 在chapter01 目錄下名為 save的Excel工作簿中，序列year和save分別 代表年份和居民儲蓄額，現(xiàn)將其導入Eviews。首先，按照1.4.1的方法創(chuàng)建一個時間范圍在 1952到1962年的工作文件，然后在主 菜單中選擇File /【Procs】一Import】一【ReadText-Lotus-Excel，找到該文件 存儲路徑后，雙擊文件名，屏幕會出現(xiàn)圖 1.22所示的對話框.對話框左上方有兩個選項，分別表示數(shù)據(jù)在 Excel工作簿中的排列方式

34、一一按列和按行排序。右邊【Upper-left data cell 下的空格應(yīng)填寫 Excel工作簿中第一個有效數(shù)據(jù) 單元的地址，在本例中是B2。中間選項【Namesfor series or Numberof series if namesin file 填寫導入后該序列的名稱，單擊【OH便導入了 Excel數(shù)據(jù)。圖 1.22注意：在導入數(shù)據(jù)時如果出現(xiàn)字符，Eviews程序?qū)o法讀入，系統(tǒng)將默認為【N/A】。如果工作文件的區(qū)間大于導入數(shù)據(jù)的區(qū)間，系統(tǒng)將自動導入全部數(shù)據(jù)，同時超出導入數(shù)據(jù)區(qū)間的部分，系統(tǒng)將默認為 【N/A】；如果工作文件的區(qū)間小于導入數(shù)據(jù)的區(qū)間，系統(tǒng)將自動取導入數(shù)據(jù)區(qū)間中最前面

35、的數(shù)據(jù)導入工作文件。.下載可編輯序列的復(fù)制與刪除序列復(fù)制：當需要復(fù)制序列時，可以在主菜單中選擇【Objects Copy selected 或者在工作文件窗口中選中序列然后單擊鼠標右鍵選擇【Object copy,屏幕出現(xiàn)圖1.23所示對話框。用戶在對話框上面空行中輸入復(fù)制源序列名稱，在下面空行中輸入新序列名稱，輸入完成以后點擊【OH。此時便復(fù)制成功了一個序列。圖 1.23序列刪除：當需要刪除序列時，工作文件窗口中選中序列，然后在主菜單中選擇Objects】一【Delete selected 或者在選中序列以后單擊鼠標右鍵選擇【 Delete, 在彈出對話框中選擇Yes即可。同時可以輸入命令：

36、delete name 。組組（Group）是一個或多個序列的標志符，相當于一張電子表格。通過它可以實現(xiàn)很 多針對群序列的整體操作，是研究序列間關(guān)系的有效工具。組的創(chuàng)建選擇工具欄中 【Objects 【NewObject】，顯示如圖1.9。選擇在【Type of Object 中選擇【Group】，在【Namefor Object 輸入組名稱，單擊【OH。即創(chuàng)建了一個新的空 組，但是這時這個組不包括任何序列。也可以輸入命令：group name。根據(jù)創(chuàng)建的一個空組，可以使用命令來包含序列。如： group nameser1 ser2。其中 ser1、ser2是已經(jīng)產(chǎn)生的序列，這樣 ser1、s

37、er2就被包含到該組當中。例1.2將以下四個序列 cs、gdp、gov_net、inv納入到一個名為 economy的組中。首先，打開 Eviews5Example Filsdatacs.wf1 文件。打開完畢之后，在命令窗 口中輸入：group economics gdp gov net inv。這時工作區(qū)窗口便多生成一個 33 economy 圖標，見圖1.24。再雙擊該圖標，就進入了economy組的界面，見圖1.25。20Workfile: C5 - (cproqram fileseYiews5eMampie rilEsdatac吊四|口匚|0佰吐Prln匕Gave | De卜Yho閃

38、 電匕dn堂。通D河士也(5enr歸ampl蛤| Range: 194.EQ1 1995Q4 - 20Oi obsDispky Filter: +Sample: 1947Q1 1994Q4 192 obsccsecgd即,Inrev回 IS 回0EBMMdj圖 1.24口iroup: 1TOFIDMY Workfjle: C5C-EXProc Object | 用如耳 Name| FreeseDeFault | 中日睦口口更 EdHj-15mpi甘 J ItisDeobsCSGDPGOV NETINV1947Q1784.00001239石CO14,7000043.DCD001947879B.8

39、0001247.20。13,4000042.3CX01947Q3796.700 口1255 皿9,即XJW43,000001947(54795.70001269.50015.4000049.000001948Q1603.30001284.00a13,9000049.BCX01943Q2ei 1.60001295.70011.WOOD5100000194303614.50001303.0007.00000061.4COOQ1948Q48226000131G.40D4.90000049.SC0001949Q1623.50001305.300,80000043.10Q0Q19493634.30001

40、302.00。-3.10000035.6COOO154903031 30001312.600-4.00000C37 SCOOO1343Q4d|圖 1.25在工作窗口中，也可以先按下“ Ctrl ”鍵，再用鼠標分別點擊需要納入組的序列，在 選中這些序列之后，單擊鼠標右鍵，選擇【Open【as Group ,這樣也可以打開一個包含被選中序列的組，但是這個組尚未命名保存。如果按照創(chuàng)建對象的一般方法，逐個創(chuàng)建所有序列， 再創(chuàng)建包含這些序列的組，那么該創(chuàng)建過程是十分繁瑣的。在實際應(yīng)用中，可以使用data 命令來實現(xiàn)。在命令窗口中輸入：data serl ser2 ser3 。系統(tǒng)將創(chuàng)建一個包含這些序列的

41、未命名的組。組的視圖Eviews為組提供豐富的視圖功能，可以通過單擊組窗口工具欄中的【View】一Graph如圖1.26所示。.下載可編輯圖 1.26Line 線形圖Bar條形圖【Scatter 散點圖XY Line X-Y線線形圖【Hight-Low(-Close) 高-低圖Pie餅圖例1.3顯示在例1.2中序列cs與序列g(shù)dp的散點圖首先按例1.2的方法將cs與gdp納入一個組，然后單擊組窗口工具欄中的View【Graph】一【Scatter Simple Scatter】，輸出散點圖如圖1.27所示。2260001cs圖 1.27,下載可編輯一元線性回歸模型用普通最小二乘估計法建立一元線

42、性回歸模型實驗要求掌握建立一元線性回歸模型的估計和檢驗方法。理解估計參數(shù)、判定系數(shù)（R2 ）、參數(shù)顯著性檢驗（t檢驗）、方程顯著性檢驗（F檢驗）。實驗數(shù)據(jù)表2.1某地區(qū)建材產(chǎn)量與基建投資統(tǒng)計資料198119821983198419851986198719881989199019911992X13.5514.3815.5215.1717.4817.6320.0523.1425.2525.8824.8327.4Y7.658.098.317.888.98.419.5311.0111.1911.1310.1711.35X:基建投資（億元）；Y:建材產(chǎn)量（萬噸）實驗內(nèi)容建立工作文件創(chuàng)建序列（或變量）并將

43、變量納入一個組輸入數(shù)據(jù)繪制散點圖建立模型并輸出結(jié)果實驗步驟建立工作文件打開Eviews ,按照1.4.1方法創(chuàng)建一個時間范圍在1981到1992的工作文件。如圖2.1所示該數(shù)據(jù)被保存在 chapter02demo01.wf124Workfile； unTIT LEDVlevJ Pr 口匚仲卜|云匕| 聞閨g兇與十，-1 Sho| FeEch |5Earej delete | Senr|5ampl&Display Filter *Range: 1981 1992 - 12 obs：19呂 1 1902 12 0依國cE residblew Psge /圖2.1生成工作表在命令窗口中輸入：data

44、 x y命令，將生成一個有 又丫變量的工作表，然后直接輸入數(shù)據(jù)（注意：在輸入完最后一個數(shù)據(jù)的時候，需要單擊回車鍵 Enter ，否 則最后一個數(shù)據(jù)將會無效），如圖2.2所示。| G roup; GROUPO1 Workfile; DEMOO 1Demo01-lOl x|YinM6口dPrint 1,Jime Freese DeFault -Sort升小用時Edit-n/-obsXY196113,553007.65X00上196214.36000tj.UJUULU196315,520006.310000J198416.170007.880000198517.483008.900000198617

45、,630006.41 MOD198720,050009.530000198823,1400011.01CQ01弼199025.25000Ld1I1.19C00圖2.2繪制X、Y的散點圖繪制X、Y的散點圖，單擊組窗口工具欄中的View Graph一Scatter Simple Scatter】，輸出散點圖如圖 2.3所示。.下載可編輯12i1b10 987121620242832X圖2.3通過觀察散點圖，可以大致確定變量Y X之間存在線性關(guān)系，因此在命令窗口中輸入命令：Is y c x , Eviews將自動輸出結(jié)果，如圖 2.4所示。Depend-nt V-riahli: Method:Squ

46、n 1r網(wǎng)Date: 07/13/D5 Tine: 21:05Sample (adjustad): 1961 1992Included observations: 12 after adjustmentsVariable &碉.E時| Std. ErrorC3 9175070.43436590185090.0000X0 2772190 02109213.143400 0000R-squared0.945200Mean dependent var9.J63333Adjusted R-squared0.939008S.D. dependent var1.435035S E of regressio

47、n,352072Aksike info criterion 901049Sum squared resid1,239546Schwarz c rile non0.981887Log likelihood-3.406295F-statistic172.7489Durbin-Watson start1.66S96&Prob(F-statistic),000000圖2.4統(tǒng)計顯著性檢驗 模型建成之后，需要進行統(tǒng)計學檢驗。 采用最廣泛的是 R2、t、F 作為檢驗統(tǒng)計量，以判定模型擬和優(yōu)度、估計參數(shù)和方程的統(tǒng)計顯著性。0時，因變量的值。在本例估計參數(shù) C :截距項，模型常數(shù)項。表示當自變量取中表示在基建

48、投資額為 0時，建材產(chǎn)量為3.92萬噸。:斜率項，估計參數(shù)(Coefficient )。表示在其他自變量保持不變的情況下，當該自變量發(fā)生 1單位變化時，因變量的變化程度。在本例中表示當基建投資額每增加1億元，建材產(chǎn)量可以增加0.277萬噸，具有經(jīng)濟上的合理性。26擬合優(yōu)度檢驗（R2檢驗）R2SSE / SSR1 -SST SST其中：TSS為總體平方和(total sumof squares ), ESS為回歸平方和(explained sumof squares ), RSS為乘U余平方和(residual sum of squares )。SSTSSESSR(yii 1u2y)2y)2(y

49、ii 1R2表示在回歸方程中，自變量對因變量的解釋比例，這一比例越大，回歸方程可以解釋的部分越多，模型越精確，回歸的效果越顯著。R2是一個介于0到1的數(shù)，越接近1說明回歸擬合效果越好。一般地，如果R2地取值超過0.8 ,認為模型的擬合優(yōu)度比較高。在本例中 R2為0.945 ,表示擬合程度很好。參數(shù)顯著性檢驗（t檢驗）檢驗的零假設(shè)為，H: i 0,i =1,2,3穌小/工日）. .co 檢驗統(tǒng)工t重，t=）i =1,2,3kS（3）它在零假設(shè)下服從自由度為n-k-1的t分布，其中S（3）是估計量3的標準差。當t小于臨界值h/2（n k 1）時，未通過檢驗；大于臨界值則通過檢驗。如果每一個回歸系數(shù)

50、都通過了t檢驗，說明模型中的每一個自變量都是顯著的。未通過顯著性檢驗的系數(shù)所對應(yīng)的變量，應(yīng)結(jié)合實際情況考慮將其剔除，這是自變量選擇的一個最常用的方法。為了方便用戶，Eviews給出了拒絕零假設(shè)時犯錯誤（第一類錯誤）的概率，稱為相 伴概率p。若此概率值低于事先確定的置信度（如0.05或0.01 ）,則可拒絕零假設(shè)， 反之則不能拒絕。在本例中t統(tǒng)計量的相伴概率p值即t統(tǒng)計量右邊的 Prob.的值為0.00000.01 ,因此在0.01的水平上拒絕 H0,即回歸參數(shù)都十分顯著。（注意：在經(jīng)濟計量學中，當 H被拒絕時，規(guī)范的表述是“在x%勺水平上拒絕 H；當H）未被拒絕時，規(guī)范的表述是“在 x%勺水平

51、上不能拒絕 H0”而不是“在 x%勺水平上接受 H”）方程顯著性檢驗（F檢驗）.下載可編輯檢驗的零假設(shè)為，H): 12 L k 0檢驗統(tǒng)計量,SSR(n k 1)SSE k它在零假設(shè)下服從自由度為(k, n-k-1 )的F分布。若F大于臨界值F (k,n-k-1),則拒絕零假設(shè)，認為在顯著性水平下，因變量對自變量有顯著的線性關(guān)系，回歸方程是顯著的；反之則不能拒絕原假設(shè)，認為回歸方程不顯著。在Eviews中，同樣可以通過F統(tǒng)計量的相伴概率 p值來判定該方程的整體顯著性水 平。在本例中，F(xiàn)統(tǒng)計量的相伴概率 p值為0.00006PMA Structure n.Gradients and Deriva

52、tives ，ioeF Hcient TestsResidual Testsicient Sid Error t-Statistic Prob.mnn d m m tr- n d r-nrinnStability T estsChovj Breakpcirt Test.LabelE- n T u 句 t? LlAdjusted R-squared S.E. cif regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson mtLJ;Chaw Eorecast Testi-Ramsey RESET Test.,Recursive Eeti

53、mates (0L5 orilv) .433.26156945475,-291.09440.447205Aksike info criterionSchwarz criterionF-statisticProb(F-t3ti5tic)0 00000 0000is.snoo533,8905.0304315,11579439.2905Q.000000 二JCovariarice Matrix圖 2.13在彈出對話框中填入斷點時間1978,如圖2.14所示。然后單擊【OK按鈕，輸出結(jié)果如圖2.15所示。圖 2.14Chow Breakpoint Test 1978F-statistic29 9325

54、5臼叱 ability0.000000Log likelihood ratio38.88720ProbabilityO.OODDOO圖 2.15通過F統(tǒng)計量的相伴概率，可以在1%勺水平上拒絕在1978年先后兩個子樣本擬和的方程 無顯著差異的零假設(shè)，即在該儲蓄方程中存在顯著的跨時期結(jié)構(gòu)變動。據(jù)此可以判定，在1978年先后存在著兩個不同的擬和方程，因此需要對兩個時期分別建立模型方程。 對該儲蓄方程進行 Chow s預(yù)測檢驗和Chow s斷點檢驗類似，因此在此不在贅 述。.下載可編輯2.3.6, 小結(jié)和討論在進行Chow檢驗時，需要注意以下一些限制條件：每個子樣本的回歸方程的隨機誤差項服從同方差正態(tài)

55、分布，且相互獨立。Chow檢驗的結(jié)果僅僅提高兩子樣本回歸方程是否存在結(jié)構(gòu)差異，而無法得知導 致這種差異的原因。（進一步的討論可以參見本書在虛擬變量內(nèi)容部分的討論, 將這個問題作出回答）Chow檢驗假定知道結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的時間點。383.多元線性回歸用OLS建立多元線性回歸模型實驗要求掌握建立多元線性回歸模型的估計和檢驗方法。理解判定系數(shù)（R2）、調(diào)整的判定系數(shù)（R2）、參數(shù)顯著性檢驗（t檢驗）、聯(lián)合假設(shè)檢驗（F檢驗）。實驗數(shù)據(jù)表3.1某地區(qū)機電行業(yè)銷售額與汽車產(chǎn)量和建筑業(yè)產(chǎn)值資料obsSALEMOTOCONSobsSALEMOTOCONS19712803.9099.431980620.86.11

56、332.171972281.55.11910.361981513.64.25835.091973337.46.66614.51982606.95.59136.421974404.25.33815.7519836296.67536.581975402.14.32116.781984602.75.54337.1419764526.11717.441985656.76.93341.31977431.75.55919.771986778.57.63845.621978582.37.9223.761987877.67.75247.381979596.65.81631.61Sale :機電行業(yè)銷售額（萬元

57、）；Moto：汽車產(chǎn)量（萬輛）；Cons：建筑業(yè)產(chǎn)值（千萬元）實驗內(nèi)容建立工作文件創(chuàng)建序列（或變量）并將變量納入一個組輸入數(shù)據(jù)建立模型并輸出結(jié)果輸出SALE的實際觀察值序列（Actual ）、擬合值序列（Fitted ）以及殘差序列（Residual ）,并給出殘差圖（Residual Plot ）進行聯(lián)合假設(shè)檢驗（F檢驗）該數(shù)據(jù)被保存在chapter03demo01.wf1 .下載可編輯實驗步驟創(chuàng)建一個范圍在1971 1987年的時間序列工作文件。接下來通過命令：data salemoto cons創(chuàng)建三個變量序列，再輸入數(shù)據(jù)。（步驟在此略去）通過在命令窗口中輸入：Is sale c mot

58、o cons 。得到輸出結(jié)果如圖3.1所示。Dependent Va ri able： SALEMethod： Least SquaresDato: 07/10/05 Time; 21:46Sample: 1971 1997Included observations: IFVariable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.C19,1233551.933920.36S1I690 7182MOTO35.6697510 044473.55111630.0032CONS10,060320.97210211.171D8O.CODOR-squared0 946

59、84SMean dependent var532.5B47Adjusted R-squared0.939253S, D dependent var166.6736S E of regression41.07996Akaike info criierion1D 42770Sun squared resid23625 89Schwarz criterion10.57474Log likelihood-85,E3548F- statistic124 6932Durbin-Watson stat1.421062Pro b(F-stati Stic)n.nnnnnn圖3.1調(diào)整的判定系數(shù)（R2）R2 1

60、 SSRn k 11 (1 r2)LSST n 1n k 1相比較R2而言，R2考慮到了自由度，對在回歸方程中增加新的自變量施加了懲罰。其具有以下性質(zhì)：由于 k 0,則R2 R2。即隨著模型中自變量的增加，調(diào)整的判定系數(shù)越來越小于 R,這相當于對增加新自變量的懲罰；對于很小的n和很大的k, R2可能遠小于R2,甚至R2可能為負（如F2=0.1,n=51和k=10代入上式得到R20.125）, R2為負表明相對于自由度個數(shù)而言，該回歸方程是個很差的擬合模型。在本實驗中，調(diào)整的判定系數(shù)R2為0.939 ,是一個可以令人滿意的報告?；貧w整體顯著的 F檢驗在Eviews中報告的F檢驗實際上是對于所有自