计量经济学多元线性回归分析;eviews6操作

多元线性回归操作方法
多元线性回归是一种常用的回归分析方法，通过多个自变量对因变量进行预测。

其操作方法如下：
1. 收集数据：需要收集自变量和因变量的数据，并进行清洗和处理。

2. 建立回归模型：选择适当的自变量，并进行回归分析。

多元线性回归模型的一般形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + …+ βnXn + ε，其中Y是因变量，X1,X2,…,Xn是自变量，β0,β1,β2,…,βn是系数，ε是误差项。

可以使用统计软件如SPSS、R等进行建模。

3. 对模型进行评估：评估模型的准确性和有效性，比如用R方值、回归系数、t 值等进行评价。

4. 预测未知数据：使用建立好的模型进行预测未知数据的因变量的数值，可以通过输入自变量的值得到预测结果。

5. 模型的优化：可以通过添加或删除自变量、调整回归系数等手段来优化回归模型，提高其预测精度。

6. 模型的应用：将建立好的回归模型应用到实际问题中，比如预测股票价格、房价等。

计量经济学上机实验上机实验一：一元线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：中国内地2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均总收入一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y X2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y X2.相关图：键入命令 SCAT Y X 散点图：趋势图：上机结果：Yˆ11.958+0.003X=s (βˆ) 5.6228 0.0002t (βˆ) 2.1267 11.9826prob 0.0421 0.00002=0.831 R2=0.826 FR=143.584 prob(F)=0.0000上机实验二：多元线性回归模型实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：商品的需求量与商品价格和消费者平均收入趋势图：散点图：上机结果:i Yˆ=132.5802-8.878007X1-0.038888X2s (βˆ) 57.118 4.291 0.419t (βˆ) 2.321 -2.069 -0.093prob 0.0533 0.0773 0.9286 R2=0.79 R2=0.73 F =13.14 prob(F)=0.00427三：非线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参上机步骤：我国国有独立核算工业企业统计资料一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y L K2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y K L2.相关图：键入命令 SCAT Y K L四．估计回归模型：键入命令LS Y C K L上机结果：Y =4047.866K1.262204L-1.227157s (βˆ) 17694.18 0232593 0.759696t (βˆ) 0.228768 5.426669 -1.615325prob 0.8242 0.0004 0.1407R2=0.989758 R2=0.987482 F=434.8689 prob(F)=0.0000上机实验四：异方差实验目的：：掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容：我国制造工业利润函数行业销售销售行业销售销售实验步骤：一．检验异方差性1．图形分析检验：1) 观察Y、X相关图：SCAT Y X2) 残差分析:观察回归方程的残差图LS Y C X在方程窗口上点击Residual按钮；2． Goldfeld-Quant检验：SORT XSMPL 1 10LS Y C X（计算第一组残差平方和）SMPL 19 28LS Y C X（计算第二组残差平方和）计算F统计量，判断异方差性3．White检验：SMPL 1 28LS Y C X在方程窗口上点击：View\Residual\Test\White Heteroskedastcity 由概率值判断异方差性。

第三章多元线性回归模型案例分析一、研究目的1提出问题：研究中国税收收入增长的主要原因(必须要有研究的意义，且具创新价值)2分析问题：从宏观经济看经济增长是税收增长的源泉；公共财政的需求；物价水平；税收政策（要注重经济理论的相关性和逻辑性）二、模型设定1被解释变量：为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方的的“国家财政收入”中的各项税收作为被解释变量2解释变量：选择“国内生产总值GDP”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表，选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表，而由于财政体制的改革难以量化，且1985年后财税体制改革对税收增长影响不是很大，故暂不考虑。

3设定线性模型为：Y t= β1+β2X2t+β3 X3t+β4 X4t +u t注：X1默认为14经济理论构造成功之后，即着手收集数据资料（这要借助统计学的知识进行整理，并不是什么数据都可以直接拿来用。

首先，数据来源的权威性，即必须保证数据的准确可靠性，不能随意捏造，其次，数据的合理分类，最后是数据的合理运用）附：数据三、估计参数利用eviews3.0进行分析1建立工作文件新建工作文档：file-new-workfile，在打开的workfile range 对话框中的workfile frequency 中选择annual，start date 输入1978，end date输入2002，点击ok。

2输入数据直接在命令窗口输入“data Y X2 X3 X4 、、、”本案例中输入data Y X2 X3 X4然后是将excel中的数据复制过来，并点击name命名GROUP01。

3估计参数直接在命令窗口输入“LS Y C X2 X3 X4 、、、”。

LS是做最小二乘估计的命令，Y为被解释变量，C为截距项，X为解释变量，注意LS Y C X之间要有空格，被解释变量紧接在命令LS之后。

本案例中输入LS Y C X2 X3 X4 本题中得到下表，点击name 命名eq01。

上机练习3要求：掌握多元线性回归分析的eviews操作及相应的统计分析；掌握偏相关系数和弹性系数计算以及多参数假设检验。

一、根据ex43的数据，建立简单消费函数模型，假定消费量仅依赖于同期可支配个人收入。

即为第一次上机作业ex32的例子，求出求出边际消费倾向的 95% 置信区间，检验该模型中正态分布的假设是否成立。

建立简单储蓄函数模型，假定储蓄是同期可支配收入的函数。

分析两个模型系数之间的关系。

可以发现：两个方程密切相关，两个斜率系数之和等于1。

另外，两个模型的回归平方和、回归标准误差以及残差均相等。

个人消费：GC储蓄：GS=GYD-GC可支配个人收入：GYD单位：十亿美元二、下表给出美国1980~1996年间城市劳动力参与率、失业率和平均小时工资的数据:年 劳动力参与率 失业率平均小时工资年 劳动力参与率失业率平均小时工资1980 63.8 7.1 7.78 198966.5 5.3 7.64 1981 63.9 7.6 7.69 199066.5 5.6 7.52 1982 64 9.7 7.68 199166.2 6.8 7.45 1983 64 9.6 7.79 199266.4 7.5 7.41 1984 64.4 7.5 7.8 199366.3 6.9 7.39 1985 64.8 7.2 7.77 199466.6 6.1 7.4 1986 65.3 7 7.81 199566.6 5.6 7.4 1987 65.6 6.2 7.73 199666.8 5.4 7.43 1988 65.9 5.5 7.69由此考虑问题：经济形势会影响人们进入劳动力市场的决定吗？这里用失业率来度量经济形势，用劳动力参与率度量劳动力的参与。

建立劳动力参与率对失业率和平均小时工资的二元回归方程。

（1）检验系数和方程的显著性；（2）系数的符号与你希望的一致吗？说出系数的经济含义； （3）以此例为例说明，二元回归可用两个一元回归来做。

计量经济学实验指导系部：基础部专业：计算与信息科学教师：仓定帮I.实验一多元线性回归模型 (3)II.实验二异方差的检验与处理 (16)III.实验三序列相关的检验与处理 (24)IV.实验四多重共线性的检验与处理 (32)V.实验五虚拟变量模型 (39)VI.实验六分布滞后模型 (45)VII.实验七联立方程模型 (51)VIII.实验八时间序列模型分析 (58)IX.实验九V AR模型的建立与分析 (77)A. ADF检验 (78)B. VAR模型的建立 (79)C. 协整检验 (80)D. GRANGER因果检验 (81)E. 脉冲响应分析 (81)实验内容注：必做实验课堂时间完成，选做实验由学生课后选择时间完成。

每次实验后学生上交实验分析结果。

I.实验一多元线性回归模型【实验目的】通过本实验，了解Eviews软件，熟悉软件建立工作文件，文件窗口操作，数据输入与处理等基本操作。

掌握多元线性回归模型的估计方法，学会用Eiews 软件进行多元回归分析。

通过本实验使得学生能够根据所学知识，对实际经济问题进行分析，建立计量模型，利用Eiews软件进行数据分析，并能够对输出结果进行解释说明。

【实验内容及步骤】本实验选用美国金属行业主要的27家企业相关数据，如下表，其中被解释变量Y表示产出，解释变量L表示劳动力投入，K表示资本投入。

试建立三者之间的回归关系。

7 2427.89 452 3069.91 21 5159.31 835 5206.368 4257.46 714 5585.01 22 3378.4 284 3288.729 1625.19 320 1618.75 23 592.85 150 357.3210 1272.05 253 1562.08 24 1601.98 259 2031.9311 1004.45 236 662.04 25 2065.85 497 2492.9812 598.87 140 875.37 26 2293.87 275 1711.7413 853.1 154 1696.98 27 745.67 134 768.5914 1165.63 240 1078.79【实验内容及步骤】1.数据的输入STEP1：双击桌面上Eviews快捷图标，打开Eviews，如图1.图1STEP2：点击Eviews主画面顶部按钮file/new/Workfile ，如图2，弹出workfile create对话框如图3。

eviews面板数据回归分析步骤EViews面板数据回归分析步骤面板数据回归分析是一种常用的经济学研究方法，可以帮助研究人员探究变量之间的关系。

EViews是一种统计软件，提供了丰富的功能来进行面板数据回归分析。

本文将介绍EViews中面板数据回归分析的基本步骤。

第一步：数据准备在进行面板数据回归分析之前，首先需要准备好需要分析的数据集。

在EViews中，可以使用多种方式导入数据，包括从Excel或其他文件格式导入，或者直接在EViews中创建数据。

第二步：设置数据类型在导入或创建数据后，需要将数据设置为面板数据类型。

面板数据包含了多个时间点和多个单位（个体）的变量观测值。

在EViews中，可以通过菜单栏中的"View" -> "Structure" -> "Autodetect"来自动检测数据类型并设置为面板数据。

第三步：查看数据面板在进行面板数据回归分析之前，可以先查看数据面板的基本信息。

在EViews的工作区中，选择要查看的数据，然后点击菜单栏中的"View" -> "Group Statistics" -> "Panel Data"，即可显示出数据面板的基本统计信息。

第四步：设定回归模型在EViews中，可以通过命令或拖拽方式来设定回归模型。

首先需要确定因变量和自变量，然后选择回归模型。

EViews支持多种回归模型，例如普通最小二乘回归（OLS）、固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）等。

在设定回归模型时，可以考虑是否添加控制变量和截距项。

第五步：进行回归分析在设定回归模型后，可以进行回归分析。

在EViews中，可以通过点击工具栏上的"Estimate"按钮或通过菜单栏中的"Object" -> "Estimate Equation"来进行回归分析。

实验一计量经济学软件EViews一、计量经济学软件EViews的使用实验目的：熟悉EViews软件的基本使用功能。

实验要求：快速熟悉描述统计和线性回归分析。

实验原理：软件使用。

实验数据：1978-2005年广东省消费和国内生产总值统计数据。

实验步骤：（一）启动EViews软件进入Windows以后，双击桌面EViews6图标启动EViews，进入EViews窗口。

EViews的四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令参数方式（1与2相结合）；（4）程序（采用EViews命令编制程序）运行方式。

（二）创建工作文件假定我们要研究广东省消费水平与国内生产总值（支出法）之间的关系，收集了1978—2005年28年的样本资料（表1-1），消费额记作XF（亿元），国内生产总值记作GDP（亿元）。

根据资料建立消费函数。

进入EViews后的第一件工作，通常应由创建工作文件开始。

只有建立（新建或调入原有）工作文件，EViews才允许用户输入，开始进行数据处理。

建立工作文件的方法是点击File/New/Workfile。

选择新建对象的类型为工作文件。

选择数据类型和起止日期，并在对话框中提供必要的信息：适当的时间频率（年、季度、月度、周、日）；最早日期和最晚日期。

开始日期是项目中计划的最早的日期；结束日期是项目计划的最晚日期，以后还可以对这些设置进行修改。

非时间序列提供最大观察个数。

建立工作文件对话框如图1-2所示，按OK确认，得新建工作文件窗口（图1-3）。

表1-1图1-2工作文件窗口是EViews的子窗口。

它也有标题栏、控制栏、控制按钮。

标题栏指明窗口的类型是Workfile、工作文件名和存储路径。

标题栏下是工作文件窗口的工具条。

工具条上是一些按钮。

图1-3View —观察按钮；Proc —过程按钮；Save —保存工作文件；Show —显示序列数据；Fetch —读取序列；Store —存储序列；Delete —删除对象；Genr —生成新的序列；Sample —设置观察值的样本区间。

数学与统计学院实验报告院（系）：数学与统计学学院 学号： 姓名： 实验课程： 计量经济学 指导教师:实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）： 综合性 实验时间：2017年 4 月 5 日 一、实验课题多重共线性的诊断及处理 二、实验目的和意义第8周练习 多重共线性右表是某城市财政收入rev 、第一、第二、第三产业gdp1、gdp2、gdp3的有关数据。

1).建立rev 对gdp1，gdp2，gdp3的多元线性回归，并从经济和数理统计上简要说明模型存在着哪些不足。

2).写出rev ，gdp1，gdp2，gdp3的相关系数矩阵。

3).利用判别系数法判断模型是否存在着多重共线性。

4).用逐步回归的方法排除引起共线性的变量，重新建立多元回归。

5).如果不想排除变量，通过经验，假设：gdp1对财政收入的贡献是 gdp3的三倍，而且gdp2与财政收入是对数线性关系。

那么请建立ln （rev ）对（3gdp1+gdp3）及ln （gdp2）的半对数线性回归模型，看看模型在经济和数学上是否合理，并从中你得到了什么启示（自己随意发挥）。

三、解题思路（eviews6）1、建立多元线性回归：quick —estimate equation —（rev c gdp1 gdp2 gdp3）年份 rev gdp1 gdp2 gdp3 1983 6604 27235 26781 7106 1984 6634 26680 28567 10240 1985 6710 26762 31766 11912 1986 6823 33595 40062 14160 1987 8103 38510 52935 16960 1988 8578 41529 61337 18777 1989 8469 47994 67848 30498 1990 11118 65138 98946 39700 1991 16053 86983 112531 66960 1992 20221 105825 143545 92231 1993 27076 129136 223697 117031 1994 31888 138619 216161 151334 1995 35139 146637 305940 193573 1996 42436 149788 371066 227561 1997 56204 161800 426925 256684 1998 93828 162960 614341 372177 1999 130532 199519 821302 524562 200017906324664811210586885672、建立相关系数矩阵：quick--group statistic--correlation--rev gdp1 gdp2 gdp3）3、判定系数法：利用一解释变量由其他解释变量变出模型一：：quick—estimate equation—（gdp1 c gdp2 gdp3）模型二：：quick—estimate equation—（gdp2 c gdp1 gdp3）模型三：：quick—estimate equation—（gdp3 c gdp1gdp2）4、逐步回归：quick—estimate equation—method：stepwise—rev c- gdp1 gdp2 gdp35、建立对数线性关系：quick—estimate equation—LOG(REV) C3*GDP1+GDP3 LOG(GDP2)四、实验过程记录与结果1、建立多元回归方程：模型：REV = 7726.69598122 - 0.180508326923*GDP1 + 0.0759120320555*GDP2 + 0.185205459439*GDP3通过多元回归模型可见，该模型通过假设检验，但是两个解释变量的效果并不好（p>0.05）;第二点是GDP1表示第一产业，不存在负值，所以不满足经济条件2、相关系数矩阵：（3、判定系数法：（利用一解释变量由其他解释变量变出，检验拟合优度）由系数判定法，可以看出三个模型都显著性成立，即任意一个解释变量都能由其他解释变量线性变出，所以可以得出该模型存在多重共线性。

计量经济学经典eviews数据操作§5.1使用表达式一、表达式的使用Eviews提供了广泛的运算符集和庞大的内建函数库.Eviews不仅提供了标准的数学运算和统计运算,她也提供了很多能够自动处理时间序列中的先行、滞后、差分等操作的特殊函数。

二、运算符Eviews中包含的基本算术运算符分别是 +、-、*、/、^(幂),运算的数可以写为整数形式、十进制形式和科学计数法的形式。

另外 +、-还可以作为符号运算符来使用。

三、序列表达式Eviews的表达式还可以对样本序列的观测值进行操作。

四、序列函数Eviews提供的函数能够对当前样本的序列元素进行运算，Eviews中大多数函数前都有一个 @符号。

五、序列元素使用序列中的一个实际观测值。

Eviews提供的@elem函数可实现次操作，@elem有两个参数,第一个参数是序列名,第二个参数是数据或观测值的标识符。

六、逻辑表达式逻辑表达式使用来计算真假值的.逻辑表达式能作为数学表达式的一部分、样本描述的一部分或在程序中作为if判断的一部分。

注意：Eviews用1表示真，用0表示假。

七、先行指标、滞后指标和差分处理序列中的先行、滞后指标只要在序列名后加一对小括号，括号中写上先行滞后的数字即可。

滞后的数字用负号表示，先行的用正数表示。

括号中的数也可以不是整数，这时系统会自动把它转换成整数。

如果转换不了系统会警告你。

Eviews也有几个函数可以处理差分或先取对数后作差分。

D函数和DLOG 函数就可以实现此功能。

八、缺失数据在处理数据时可能会遇到一些没有值或某一时段观测值没有用,或者进行了一些非法计算，Eviews使用空值NA表示这些情况。

在=或<>的逻辑运算中使用NA值，则NA值就象其他类型的值一样使用，如果在>、>=、<、<=、<>运算中使用NA值，则会返回NA值，而与序列的观测值无关。

如果逻辑表达式得出的空值使用在数学运算中，这时NA值当作缺失值来考虑，也会得到空值。

计量经济学软件包Eviews 使用说明一、启动软件包假定用户有Windows95/98的操作阅历，我们经过一个实践效果的处置进程，运用户对EViews 的运用有一些理性看法，到达速成的目的。

1、Eviews 的启动步骤：进入Windows /双击Eviews 快捷方式，进入EViews 窗口；或点击末尾 /顺序/Econometric Views/ Eviews ，进入EViews 窗口。

２、EViews 窗口引见标题栏：窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化〔或恢复〕和封锁，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或封锁窗口。

菜单栏：标题栏下是主菜单栏。

主菜单栏上共有7个选项： File ，Edit ，Objects ，View ，Procs ，Quick ，Options ，Window ，Help 。

用鼠标点击可翻开下拉式菜单〔或再下一级菜单，假设有的话〕，点击某个选项电脑就执行对应的操作照应〔File ，Edit 的编辑功用与Word, Excel 中的相应功用相似〕。

命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后经过键盘输入EViews 〔TSP 作风〕命令。

假设熟习MacroTSP 〔DOS 〕版的命令可以直接在此键入，似乎DOS 版一样地运用EViews 。

按F1键〔或移动箭头〕，键入的历史命令将重新显示出来，供用户选用。

主显示窗口：命令窗口之下是Eviews 的主显示窗口，以后操作发生的窗口〔称为子窗口〕均在此范围之内，不能移出主窗口之外。

菜单栏标题栏命令窗口控制按钮信息栏途径形状栏主显示窗口〔图一〕形状栏：主窗口之下是形状栏，左端显示信息，中部显示以后途径，右下端显示以后形状，例如有无任务文件等。

Eviews有四种任务方式：〔1〕鼠标图形导向方式；〔2〕复杂命令方式；〔3〕命令参数方式[(1)与〔2〕相结合)] ；〔4〕顺序〔采用EViews命令编制顺序〕运转方式。

案例1：经济理论指出，家庭消费支出（Y ）不仅取决于可支配收入（X 1）,还决定于个人财富（X 2），即可设定如下回归模型：01122i i i i Y X X u βββ=+++操作：对以上数据利用最小二乘法进行回归分析，分析：（1） 样本可决系数为96%，表示收入和财富可以解释消费支出总变动的96%； （2） F 统计量为88.84，对应的p 值为0.000011，小于0.05，表明方程总体线性显著，或者解释变量中至少有一个是对被解释变量有显著影响；（3） 两变量的t 统计量对应的p 值均大于0.05，表明两解释变量对被解释变量的影响是不显著的，与F 统计量所得到的结果矛盾； （4） 财富变量的系数符号与实际情况不符；综合（2）、（3）、（4）表明可能存在严重的多重共线性。

通过计算两解释变量之间的相关系数为0.9986，高于样本可决系数96%。

表明收入和财富之间高度相关，使得无法分辨二者对被解释变量的贡献。

相关系数：125()()i i j j X X X X X X r --=∑（5） 因此该回归结果不可靠，可以考虑只作消费支出对收入或财富的一元线性回归模型来替代二元回归模型。

案例2：天津市1974—1987年粮食需求的相关数据：Y=粮食销售量（万吨/年）；X1=市常住人口（万人）；X2=人均收入（元/年）；X3=肉销售量（万吨/年）；X4=假定粮食需求函数：01122334455t t t t t t tY X X X X X u ββββββ=++++++（1）普通最小二乘法估计此模型，运行结果：得到回归模型：12345ˆ 3.490.130.07 2.67 3.45 4.49Y X X X X X =-++++- （-0.12）（ 2.12） （1.94） （2.13） （1.41） （-2.03）R 2=0.97 F=52.53 T=14(2)多重共线性判定：模型可能存在多重共线性。

《计量经济学》E v i e w s上机基本操作前言《计量经济学》作为经济学类各专业的核心课程已开设多年。

多年的教学实践中，我们深感计量经济学软件在帮助同学们更好地学习、理解《计量经济学》基本思想、提高解决实际问题的能力等方面有着重要的作用。

在过去的教学中曾采用过多种版本的软件，包括TSP、Eviews、SPSS、SAS等。

从1998年以来，Eviews逐渐成为计量经济学本科教学的基本软件。

实践证明，Eviews具有自身的特色和优良的性能。

《计量经济学》Eviews上机基本操作，主要介绍Eviews 的基本功能和基本操作，以供同学们参考。

Eviews基本操作第一部分预备知识一、什么是EviewsEviews(EconometricViews)软件是QMS（QuantitativeMicroSoftware）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 软件是由经济学家开发，主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(regressionandforecasting)、时间序列(Timeseries)以及横截面数据(cross-sectionaldata)分析。

与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，Eviews 功能优势是回归分析与预测，其功能框架见表1.1。

从多方面的因素考虑，本手册不对最新版本的Eviews软件进行介绍，而只是以目前人们使用较为广泛的Eviews3.1版本为蓝本介绍该软件的使用。

Eviews3.1版本是QMS公司1998年7月推出的。

二、Eviews安装Eviews文件大小约11MB，可在网上下载。

下载完毕后，点击SETUP安装，安装过程与其他软件安装类似。

安装完毕后，将快捷键发送的桌面，电脑桌面显示有Eviews3.1图标，整个安装过程就结束了。

双击Eviews按钮即可启动该软件。

（图1.2.1）图1.2.1三、Eviews工作特点初学者需牢记以下两点。

操作步骤1.建立工作文件（1）建立数据的exel电子表格回licrosof-t Excel - 数据文件0）编辑⑥ 视因辺插入0）格式© 工具0）数据⑪I窗口迪帮助0）：」」卫丄］刍m —_j＞送▼讥：u血妙二宋体__________________________________________________________,（2）将电子表格数据导入eviewsFile-open-foreign data as workfile,得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。

Views® EViersFile Edi t Object View Proc Qmck Options W1 ndow HelpO lorkf ile:数据口 Group: UNTITLED— ZESView]Proc|Object| Print|ScView | Proc | Object Print | Name | Freeze j | Default ▼ i Sort | Transpose Edit+/-1 Smpl+/-1 TitlRange: 1999M01 2008b Sample: 1999M01 2008bObSTIME COILFUTUREDOW SHINDEXUEUROP1999M01 1999M01 12.49 9358.83 1134.67 k⑥c0 coilfuture 0 dow 0 nagas 0 opec 0 resid 0 shindex label time 0 ueurope 0urmb1999M02 1999M02 12.02 9306.58 1090.08 词1999M03 1999M03 14.68 9786.16 1158.05 1999M04 1999M04 17.3010789.04 1120.931999M05 1999M05 17.77 10559.74 1279.331999M06 1999M06 17.92 10970.80 1689.43 1999M07 1999M07 20.10 10655.15 1601.46 1999M08 1999M08 21.28 10829.28 1627.12 1999M09 1999M09 23.79 10336.95 157070 1999M10 1999M10 22.67 10729.86 1504.56 1999M11 1999M11 24.77 10877.81 1434.97 1999M12 1999M12 26.09 11497.12 1366.58 2000M01 2000M01 27.01 10940.53 1535.00 2000M02 2000M02 29.30 10128.31 1714.58 2000M03 2000M03 29.89 10921.92 1800.232000M04 2000M04 25.54 10733.91 1836.32 2000M05 2000M05 28.81 10522.33 1894.55 C >\ Untitled / NewPac2000M06 2000M06 31.53 10447.89 1928.112000M07 2000M07 2972 10521.982023.54|v|2000M08<J ____ FJ>2.计算变量间的相关系数在 窗【I 中 4谕入命令：cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb, 点 击回车键，得到各序列之间的相关系数。