下载文档原格式
Eviews-操作基本命令Eviews是一种用于经济数据建模和分析的软件，可以进行数据处理、拟合模型、进行统计分析等等。
为了更好地使用Eviews进行分析，我们需要了解一些Eviews的基本命令。
以下是一些常用的Eviews操作命令。
数据清理批量修改变量名称使用rename命令可以批量修改变量的名称。
假设我们有一组包含了许多经济指标的数据，我们可以使用以下命令将某一个变量的名称由y1更改为GDP：rename(y1, GDP)创建新变量使用以下语法可以创建新变量：series newvar_name = expr其中newvar_name是新变量的名称，expr是计算新变量值的表达式。
例如，我们可以使用以下语句创建一个名为inflation的新变量，其值等于CPI变量的年度增长率：series inflation = log(CPI) - log(CPI(-1))数据筛选内置命令if用于筛选数据。
例如，假设我们有一个名为gdp的变量，我们可以使用以下语法选择其中gdp大于5000的数据：sample if gdp > 5000行列操作如果我们有一个多元素的数据，例如，一张包含多个行和列的表格，我们可以使用以下命令对其进行操作。
按行排序使用以下命令可以将数据按行排序：series gdpsum = sum(gdp)sort(gdpsum)这里我们使用了内置函数sum编写了一个名称为gdpsum的新变量，并使用sort对新变量进行排序操作。
按列计算统计量可以使用group命令按照某一列进行分组，并计算统计量。
例如，我们可以分成两个组，分别对指标A和B进行求和：group id A Bseries asum = @sum(A)series bsum = @sum(B)数据拟合和评估线性回归我们可以使用ls（least square）命令进行线性回归分析，例如：ls example_data.wf1 y x1 x2其中example_data.wf1是数据文件的路径，y是因变量，x1和x2是自变量。
Eviews软件使用说明Eviews软件使用说明1.引言1.1 背景信息Eviews是一种强大的计量经济学和时间序列分析软件，具有数据管理、统计分析、图形展示等功能。
本文档旨在提供Eviews软件的详细使用说明，帮助用户更好地掌握该软件的功能和操作方法。
2.安装和启动2.1 硬件和软件需求在使用Eviews之前，确认您的计算机符合软件的最低硬件和软件要求，并安装好所需的依赖库和驱动。
2.2 安装Eviews通过Eviews官方网站最新的安装程序，并按照安装向导的提示完成软件的安装。
2.3 启动Eviews双击桌面上的Eviews图标或通过开始菜单中的Eviews快捷方式启动软件。
3.数据导入与管理3.1 导入数据通过Eviews提供的数据导入功能，可以从多种文件格式（如Excel、CSV等）中导入数据。
3.2 数据浏览和编辑在Eviews中，可以方便地浏览和编辑已导入的数据，包括修改列名、调整数据格式等。
3.3 数据变换与处理Eviews提供了多种数据变换和处理的功能，如数据平滑、差分等，以满足用户对数据的需求。
4.统计分析4.1 描述性统计Eviews可以计算出数据集的各种描述性统计量，并相应的报告。
4.2 假设检验通过Eviews提供的假设检验功能，可以对单个变量或多个变量进行各种假设检验，如t检验、F检验等。
4.3 回归分析Eviews拥有强大的回归分析功能，可以进行简单回归、多元回归等各类回归分析，并提供了丰富的回归结果和诊断工具。
5.时间序列分析5.1 时间序列图Eviews可以绘制各种时间序列图形，包括线图、散点图、自相关图等，以帮助用户更好地理解时间序列数据的特征。
5.2 预测模型建立通过Eviews提供的时间序列建模功能，可以建立AR、MA、ARMA等各类时间序列模型，并进行模型的拟合和预测。
5.3 模型诊断与优化Eviews提供了一系列模型诊断与优化工具，如残差分析、模型优化、模型比较等，以帮助用户评估和改进建立的时间序列模型。
Eviews上机指导第一节Eviews简介1、Eviews是什么2、运行Eviews3、Eviews的窗口4、Eviews的主要功能5、关闭Eviews第二节单方程计量经济模型Eviews操作案例一、创建工作文件二、输入和编辑数据三、图形分析四、OLS估计参数五、预测六、非线性回归模型的估计七、异方差检验与解决办法八、自相关检验与解决办法第三节联立方程计量经济模型Eviews操作第一节 Eviews简介Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。
它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。
计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。
Eviews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。
正是由于Eviews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。
1、Eviews是什么Eviews是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。
使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
Eviews是专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。
Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。
目前最新的版本是Eviews4.0。
我们以Eviews3.1版本为例，介绍经济计量学软件包使用的基本方法和技巧。
虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。
即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。
Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。
Eviews操作教程_完整版1.EVIEWS基础 (3)1.1. E VIEWS简介 (3)1.2. E VIEWS的启动、主界⾯和退出 (3)1.3. E VIEWS的操作⽅式 (6)1.4. E VIEWS应⽤⼊门 (6)1.5. E VIEWS常⽤的数据操作 (15)2.⼀元线性回归模型 (24)2.1. ⽤普通最⼩⼆乘估计法建⽴⼀元线性回归模型 (24) 2.2. 模型的预测 (30)2.3. 结构稳定性的C HOW检验 (34)3. 多元线性回归 (39)3.1. ⽤OLS建⽴多元线性回归模型 (39)3.2. 函数形式误设的RESET检验 (45)4. ⾮线性回归 (48)4.1. ⽤直接代换法对含有幂函数的⾮线性模型的估计 (48) 4.2. ⽤间接代换法对含有对数函数的⾮线性模型的估计 (50) 4.3. ⽤间接代换法对CD函数的⾮线性模型的估计 (53)4.4. NLS对可线性化的⾮线性模型的估计 (55)4.5. NLS对不可线性化的⾮线性模型的估计 (58)4.6. ⼆元选择模型 (62)5. 异⽅差 (68)5.1. 异⽅差的⼽得菲尔德——匡特检验 (68)5.2. 异⽅差的WHITE检验 (72)5.3. 异⽅差的处理 (75)6. ⾃相关 (79)6.1. ⾃相关的判别 (79)6.2. ⾃相关的修正 (83)7. 多重共线性 (87)7.1. 多重共线性的检验 (87)7.2. 多重共线性的处理 (92)8. 虚拟变量 (94)8.1. 虚拟⾃变量的应⽤ (94)8.2. 虚拟变量的交互作⽤ (99)8.3. ⼆值因变量：线性概率模型 (101)9. 滞后变量模型 (106)9.1. ⾃回归分布滞后模型的估计 (106)9.2. 多项式分布滞后模型的参数估计 (111)10. 联⽴⽅程模型 (116)10.1. 联⽴⽅程模型的单⽅程估计⽅法 (116)10.2. 联⽴⽅程模型的系统估计⽅法 (120)2..1.Eviews基础1.1.Eviews简介Eviews：Econometric Views（经济计量视图），是美国QMS公司（Quantitative Micro Software Co.，⽹址为/doc/8e38170bbed126fff705cc1755270722192e59b1.html ）开发的运⾏于Windows环境下的经济计量分析软件。
Eviews中的菜单说明1.Eviews中的view（视图菜单）open selected（打开所选对象）：选择多个对象，既可以以组的形式用一个窗口打开，也可以每一个对象打开一个独立的窗口。
但是不同类型的对象，不能再一个窗口中打开。
Select by Filter （通过过滤选择对象），在name Filter 下的对话框中输入要选择对象的名称，可以使用通配符；在include下勾选要选的对象类型。
Display Filter(过滤显示)：等同于双击工作文件状态栏中的Filter，在弹出的对话框中属兔要显示在工作文件中的对象名称，勾选要选的对象类型。
Statistics（工作文件统计）：显示工作文件的统计信息。
包括创建项目日期，名称，页数，观测数，序列数，组群数etc。
Label（标签）：显示工作文件中的一些描述写哦能够信息，如名称，最近一次更新时间，简要说明等。
2.Eviews中的proc（处理菜单）Set sample（样本）功能是改变样本范围Structure|Resize Current Page改变当前页的范围Reshap Current Page 重构Append to Current Page 追加Contract Current Page改变观测数量Extract from Current Page从当前页复制到…Import(导入数据)Export（导出数据）3.Eviews中的quick（快捷菜单）Sample（设置样本容量）G enerate Series（生成序列）Graph（画图）Empty（打开空白序列组）Series Statistics（单序列统计）对单个序列进行各种统计计算并显示相应图形，包括直方图，相关图，单位根检验，指数平滑，季节调整Groupg Statistics （序列组统计）对一个序列组进行各种不同的统计计算，期中的功能有描述性统计分析，协差阵，相关矩阵，相关图，交叉相关矩阵，协整检验。
详细的EVIEWS面板数据分析操作引言EVIEWS是一款专业的经济统计软件，广泛应用于经济学和金融领域的数据分析和建模。
EVIEWS提供了丰富的面板数据分析功能，可以帮助用户进行面板数据的处理、描述统计、回归分析等操作。
本文将详细介绍EVIEWS中面板数据分析的操作流程和常用功能。
EVIEWS面板数据的导入首先，我们需要将面板数据导入到EVIEWS中进行分析。
EVIEWS支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、数据库等。
在导入面板数据时，需要保证数据具有正确的格式，例如面板数据应包含个体（cross-sectional）和时间（time-series）的维度，且面板数据的变量应按照一定的顺序排列。
在导入面板数据后，我们可以利用EVIEWS提供的数据操作命令对数据进行处理和调整。
例如，可以通过group命令将数据按照个体或时间进行分组，通过sort命令对数据进行排序，以便后续的面板数据分析。
面板数据的描述统计分析在面板数据导入并处理完毕后，我们可以进行面板数据的描述统计分析。
EVIEWS提供了丰富的统计功能，可以计算面板数据的平均值、标准差、相关系数等指标。
下面介绍几个常用的描述统计功能：1.summary命令：该命令可以计算面板数据每个变量的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，并输出到EVIEWS的结果窗口中。
2.correlation命令：该命令可以计算面板数据各变量之间的相关系数矩阵，并输出到结果窗口中。
3.tabulate命令：该命令可以对面板数据进行交叉分组统计，例如计算变量A在变量B的每个取值下的频数和比例。
通过对面板数据进行描述统计分析，可以初步了解数据的分布特征和变量间的关系，为后续的面板数据分析提供基础。
面板数据的回归分析除了描述统计分析，EVIEWS还提供了面板数据的回归分析功能。
通过面板数据回归分析，可以探究变量间的因果关系和影响程度。
下面介绍两个常用的回归分析命令：1.panel least squares（PLS）命令：该命令可以进行面板数据的最小二乘回归分析。
计量经济学eviews操作步骤嘿，朋友们！今天咱就来聊聊计量经济学 eviews 的操作步骤。
这玩意儿啊，就像是打开经济学奥秘大门的一把钥匙呢！
首先，你得把 eviews 这个软件给装上吧。
就跟你要出门得先穿好鞋一样，这可是基础中的基础呀。
装好了之后，打开软件，那界面就展现在你眼前啦。
就好像进入了一个神秘的数字世界。
接下来，你得把你要用的数据给弄进去呀。
这就好比做饭得先有食材呀，没数据你可玩不转呢。
把数据整整齐齐地放进去，就跟给它们排好队似的。
然后呢，就是各种分析啦。
什么回归分析呀，什么统计检验呀。
这就像给数据做各种体检，看看它们是不是健康，有没有啥问题。
你得仔细盯着那些结果，就像医生看检查报告一样认真。
比如说回归分析吧，你得选好自变量和因变量，就像给它们配对似的。
然后看着软件给你算出一堆数字和图表，你得能看懂呀，这可需要点本事呢。
还有啊，统计检验也很重要呢。
就像给数据做质量检测，看看合不合格。
要是不合格，那你就得重新琢磨琢磨啦。
在操作的过程中，可别马虎呀！就跟走路一样，一步一步都得走稳了。
要是不小心弄错了，那可就麻烦啦。
哎呀，这计量经济学 eviews 操作步骤其实说起来也不难，但就是得细心、耐心。
你想想，要是你盖房子，那每一块砖不都得放好呀，这eviews 操作也是一样的道理。
总之呢，多练习，多琢磨，你肯定能掌握好这门技术。
到时候，你
就能在经济学的世界里畅游啦，就像鱼儿在大海里自由自在地游一样！加油吧，朋友们！相信你们一定可以的！。
eviews使用指南与案例EViews是一款经济统计软件，广泛应用于经济学、金融学等领域的数据分析和建模工作。
本文将为大家介绍EViews的使用指南和一些实际案例，帮助读者更好地了解和应用EViews。
一、EViews的使用指南1. EViews的安装和启动：首先，用户需要下载并安装EViews软件。
安装完成后，双击桌面上的EViews图标即可启动软件。
2. 数据导入和处理：EViews支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
用户可以使用“File”菜单中的“Import”选项将数据导入EViews中，并进行必要的数据清洗和处理。
3. 数据探索和描述统计分析：在导入数据后，用户可以使用EViews提供的数据探索功能进行数据分析，包括数据的描述统计分析、数据可视化等。
4. 模型建立和估计：EViews提供了多种经济学模型的建立和估计方法，如回归分析、时间序列分析等。
用户可以通过选择相应的命令和参数来进行模型建立和估计。
5. 模型诊断和检验：在模型建立和估计完成后，用户需要对模型进行诊断和检验。
EViews提供了多种模型诊断和检验的功能，如残差分析、异方差性检验等。
6. 模型预测和模拟：EViews可以基于已建立的模型进行预测和模拟。
用户可以输入新的自变量数据，通过模型预测因变量的值，或者进行模型的蒙特卡洛模拟分析。
7. 结果输出和报告生成：EViews可以将分析结果以表格、图形等形式输出，并支持生成报告和文档。
用户可以选择相应的输出选项和格式，方便结果的展示和分享。
二、EViews的应用案例1. 时间序列分析：使用EViews可以进行时间序列数据的建模和分析。
例如，可以通过ARIMA模型对股票价格进行预测，或者通过VAR模型分析宏观经济变量之间的关系。
2. 经济政策评估：EViews可以用于评估不同经济政策对经济变量的影响。
例如，可以建立一个VAR模型，通过冲击响应分析来评估货币政策对通胀和经济增长的影响。
tobit在EVIEWS的操作
一、Tobit 简介:
Tobit是Probit的推广，创始人是托宾，在限值因变量关系式的估计(Estimation of Relationships
for Limited Dependent Variables)一文中提出，也叫截取回归模型。
二、Tobit 与Probit 的区别:
y_i^* = X_i \beta + \varepsilon_i Probit模型是if y^* >0 then y_i =1 else y_i=0;
Tobit模型是if y^* >0 then y_i =y_i^* else y_i=0。
tobit是线性概率模型，缺点就是如果p=1但事件可能根本就没发生。
虽然估计本身无偏，但预测结果却是有偏的。
(假设预测某个事件发生的概率等于1，但是实际中该事件可能根本不会发生。
反之，预测某个事件发生的概率等于0，但是实际中该事件却可能发生了。
虽然估计过程是无偏的，但是由估计过程得出的预测结果却是有偏的。
)probit是采用累积概率分布函数，用正态分布的累积概率作为probit的预测概率。
可以克服这个缺点，本质基本上一样。
由于线性概率模型的上述缺点，希望能找到一种变换方法，(1)使解释变量x
所对应的所i有预测值(概率值)都落在(0，1)之间。
(2)同时对于所有的x，当x
增加时，希望yiii也单调增加或单调减少。
显然累积概率分布函数F(z) 能满足这样的要求。
i
采用累积正态概率分布函数的模型称作Probit模型。
用正态分布的累积概率作为Probit模型的预测概率。
另外logistic函数也能满足这样的要求。
采用logistic函数的模型称作logit模型。
三、如何用Eviews软件进行Tobit回归分析
操作过程:
截面数据:Object/New Object，并从该菜单中选择Equation选项。
在出现的Equation Specification对话框
面板数据:打开eviews，打开一个workfile，点击balanced panel，进入面板数据框，输完数据之后，在proc估计模型的时候，在方法选项里选择tobit即可。
四、STATA下如何做tobit模型面板数据分析
要做面板的tobit模型，可以使用xttobit命令，不过这只能估计随机效应模型，而不能估计固定效应。
若要估计固定效应模型，一种方法可以使用tobit命令，但要加入虚拟变量回归，等价于面板模型，只是这样估计存在偏误。
具体看stata manual，或者直接help xttobit。
另一种方法:xttobit后面的那个options默认的是re，换成fe就变成固定效应的了。
五、关于probit和logit模型tobit模型
上述三者同属于一个体系，即由于解决的是因变量为定性变量的问题，但是前两者解决的主要是LPM模型的不足，即条件概率模型的取值超出了(0,1)的范围，而发展的两个技术，一个是概率单位模型，一个是对数单位模型，前者的CDF使用的是累积正态函数，后者使用的是累积逻辑函数。
前两者有一个共同点是:因变量
的取值可以获得无论是发生还是没有发生都可以取得到。
而且关心的是事件的发生概率，而不是实质的经济变量，tobit恰恰相反。
至于tobit模型则是只对于可观测回归元的样本的信息进行处理，对于没有观测的回归元的信息则不处理，认定为0也称为限值因变量模型，或者截取回归模型。
六、问题与回答
问:Tobit回归的标准形式是
Yi*=Xi'β+ui
Yi=yi*, if Yi*>0
Yi=0, if Yi*<=0
现在有一组观测值Yi是一组截断数据，不大于1，不小于0。
为什么大家都采用Tobit来做呢,Tobit不是只能卡住一段么,比如说不大于1。
那么不小于那段如何卡住呢, 答:sas9中的tobit使用ets模块中的 qlim命令
stata中比较简单 tobit y x1 x2 x3 x4, ll(0) ul(1)
七、tobit的异方差检验
刚才看了伍德里奇的《现代观点》一书，里面关于tobit的虽然很短，但是很有用处。
他说Tobit模型依赖于背后潜变量模型中的正态性和同方差性。
即标准Tobit模型的假定:潜变量y*满足经典线性模型假定——服从具有线性条件均值的正态同方差分布。
具体说来，对于正值，给定x下的y的密度与给定x下y*的密度一样。
而且u/σ服从标准正态分布且独立于x。
我理解这就是说只要数据输入符合前提假设，后面的异方差性就不需要进一步讨论了。
也许这就是为什么我在tobit应用的很多paper里面找不到异方差性讨论的原因。
没有相关的命令来直接检验其异方差，必须自己编程采用拉格朗日乘数检验。
另一种方法是假定异方差的形式(如线性，平方或指数形式)，通常是指数形式，然后采用似然比检验。
SAS9.1.3的proc qlim可以做，stata软件好像不可以做。
1)没有异方差时的估计(上界和下界为随意假定) :
proc qlim data=datatobit;
model y=x1 x2 x3;
endogenous y ~ censored(lb=0 ub=100); run;
2)存在异方差时的估计:
proc qlim data=datatobit;
model y=x1 x2 x3;
endogenous y ~ censored(lb=0 ub=100); hetero y ~ x1/noconst; run;
假定x1存在异方差的结构Var(εi)=exp(γx1)
3)然后计算似然比=|2(logL1-logL2)|。
