VAR模型Eviews基本操作指引

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基本操作指引：1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test ——单位根检验对话框（1 st difference ，即检验△X ； intercept：包含截距项； trend：包含趋势项）临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。

2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。

给出内生变量的滞后期间。

给出用于运算的样本范围。

Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。

Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。

结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。

4、脉冲响应分析（Response of * to * Innovations）/ 方差分解（Variance Decornposition）在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。

AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析～如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。

VAR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件：序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate VAR…——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差修正项个数（Number of CE’s），且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。

——OK7、格兰杰因果检验前提条件：序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。

用EViews估计联立方程模型1.EViews提供的系统估计方法（1）跨方程加权法(Cross-equation weighting)（2）似不相关回归法(Seemingly Unrelated Regression．SUR ) （3）两阶段最小二乘法（4）三阶段最小二乘法（5）广义矩法(GMM) （一共有8种方法）2.系统方程的建立与估计（1）建立系统方程工作文件或打开一个已存在的工作文件．2. 系统模型的建立点击Objects-New-System，在打开的对话框中给系统方程命名．点击OK出现如图所视的对话框，然后可以将系统方程直接键入窗口．系统方程中的方程应当是行为方程式（需要估计参数的方程）．例如包含两个方程的系统方程，可以在对话框中输入如下的方程3. 估计方程点击系统窗口工具栏中Estimate功能键，出现如下对话框如果选择两阶段最小二乘法，应在方程对话框中在键入工具变量y=c(1)+c(2)*x+c(3)*y(-1)+c(4)*zx=c(5)+c(6)*y+c(7)*z(-1)INST Y Y(-1) X Z对话框提供了8种估计方法，选择两阶段最小二乘法，点击OK．得到如下的输出结果System: UNTITLEDEstimation Method: Two-Stage Least Squares Date: 11/23/05 Time: 19:47 Sample: 2 248Included observations: 247Total system (balanced) observations 494 C(1) -860.3344 293.0996 -2.935297 0.0035 C(2) 0.155681 0.034374 4.529044 0.0000 C(3) 0.832925 0.020329 40.97300 0.0000 C(4) 1941557. 690610.1 2.811365 0.0051 C(5) 7569.148 219.1231 34.54290 0.0000 C(6) 0.532777 0.057813 9.215462 0.0000 Equation: Y=C(1)+C(2)*X+C(3)*Y(-1)+C(4)*Z Observations: 247 R-squared0.990558 Mean dependent var 1942.944 Adjusted R-squared 0.990441 S.D. dependent var 226.2892 S.E. of regression 22.12439 Sum squared resid 118945.8 Equation: X=C(5)+C(6)*Y+C(7)*Z(-1)Observations: 247 R-squared0.981143 Mean dependent var 5197.016 Adjusted R-squared 0.980989 S.D. dependent var 523.0837 S.E. of regression 72.12362 Sum squared resid 1269243. 根据输出结果中的数据对模型进行检验 联立模型系统的练习1 简述联立模型的识别条件；估计方法及方法所适用的条件。

VAR模型的Eviews⽅法⽤EViews估计联⽴⽅程模型1.EViews提供的系统估计⽅法（1）跨⽅程加权法(Cross-equation weighting)（2）似不相关回归法(Seemingly Unrelated Regression．SUR ) （3）两阶段最⼩⼆乘法（4）三阶段最⼩⼆乘法（5）⼴义矩法(GMM) （⼀共有8种⽅法）2.系统⽅程的建⽴与估计（1）建⽴系统⽅程⼯作⽂件或打开⼀个已存在的⼯作⽂件．2. 系统模型的建⽴点击Objects-New-System，在打开的对话框中给系统⽅程命名．点击OK出现如图所视的对话框，然后可以将系统⽅程直接键⼊窗⼝．系统⽅程中的⽅程应当是⾏为⽅程式（需要估计参数的⽅程）．例如包含两个⽅程的系统⽅程，可以在对话框中输⼊如下的⽅程3. 估计⽅程点击系统窗⼝⼯具栏中Estimate功能键，出现如下对话框如果选择两阶段最⼩⼆乘法，应在⽅程对话框中在键⼊⼯具变量y=c(1)+c(2)*x+c(3)*y(-1)+c(4)*zx=c(5)+c(6)*y+c(7)*z(-1)INST Y Y(-1) X Z对话框提供了8种估计⽅法，选择两阶段最⼩⼆乘法，点击OK．得到如下的输出结果System: UNTITLEDEstimation Method: Two-Stage Least Squares Date: 11/23/05 Time: 19:47 Sample: 2 248Included observations: 247Total system (balanced) observations 494 Instruments: Y Y(-1) X Z CCoefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) -860.3344 293.0996 -2.935297 0.0035 C(2) 0.155681 0.034374 4.529044 0.0000 C(3) 0.832925 0.020329 40.97300 0.0000 C(4) 1941557. 690610.1 2.811365 0.0051 C(5) 7569.148 219.1231 34.54290 0.0000 C(6) 0.532777 0.057813 9.215462 0.0000 C(7)-17478498565949.9 -30.88347 0.0000 Equation: Y=C(1)+C(2)*X +C(3)*Y(-1)+C(4)*Z Observations: 247 R-squared0.990558 Mean dependent var 1942.944 Adjusted R-squared 0.990441 S.D. dependent var 226.2892 S.E. of regression 22.12439 Sum squared resid 118945.8 Durbin-Watson stat1.525904Equation: X =C(5)+C(6)*Y+C(7)*Z(-1) Observations: 247 R-squared0.981143 Mean dependent var 5197.016 Adjusted R-squared 0.980989 S.D. dependent var 523.0837 S.E. of regression 72.12362 Sum squared resid 1269243. Durbin-Watson stat1.174580根据输出结果中的数据对模型进⾏检验联⽴模型系统的练习1 简述联⽴模型的识别条件；估计⽅法及⽅法所适⽤的条件。

《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。

为此，西南财经大学统计学院数量经济教研室组织编写了《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，以供读参考。

按照教材体系和各章教学的要求，对Eviews的具体操作已经在《计量经济学》教材各章中结合案例作了介绍，所以这里并未包括Eview的全部具体操作。

西南财经大学统计学院数量经济教研室Eviews基本操作第一部分预备知识一、什么是EviewsEviews (Econometric Views)软件是QMS（Quantitative Micro Software）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(regression and forecasting)、时间序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )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。

eviews向量自回归操作方法标题：Eviews中向量自回归（VAR）模型的操作方法向量自回归（VAR）模型是宏观经济研究中常用的时间序列分析方法，尤其在分析多变量之间的动态关系时具有重要作用。

Eviews作为专业的经济计量分析软件，为用户提供了简便高效的VAR模型操作接口。

以下将详细介绍在Eviews中构建和操作VAR模型的具体步骤。

一、数据准备在开始VAR模型分析之前，需要收集并整理相关的宏观经济时间序列数据。

以河源市1988年至2014年的地区生产总值（GDP）和公路通车里程（GL）数据为例，首先将数据导入Eviews中，并对数据进行预处理，如取对数以消除数据的异方差性。

二、单位根检验为了确保时间序列数据的平稳性，需对数据进行ADF单位根检验。

在Eviews中，可以通过以下步骤进行操作：1.选择“Quick”菜单下的“Unit Root Test”；2.在弹出的对话框中，输入需要检验的变量名称，如LogGDP和LogGL；3.选择合适的检验类型，如“ADF test”；4.设置显著性水平，如1%、5%、10%；5.点击“OK”，Eviews将输出单位根检验的结果。

三、构建VAR模型在确认数据为平稳序列或经过差分后为平稳序列后，可以开始构建VAR模型：1.在Eviews菜单中选择“Quick”下的“Vector Autoregression”；2.在弹出的对话框中，输入参与模型构建的变量，并设置滞后阶数；3.点击“OK”，Eviews将输出VAR模型的估计结果。

四、最优滞后阶数确定为了确定VAR模型的最优滞后阶数，可以通过以下方法：1.利用信息准则（如AIC、SC等）选择滞后阶数；2.在Eviews中，通过“View”菜单下的“Lag Length Criteria”查看不同滞后阶数下的信息准则值，选择最小的信息准则值对应的滞后阶数。

五、脉冲响应和方差分解在构建VAR模型后，可以进一步进行脉冲响应和方差分解分析：1.脉冲响应分析：在Eviews中，通过“Quick”菜单下的“Impulse Response”功能，选择相应的变量和脉冲响应期数，进行脉冲响应分析；2.方差分解：在Eviews中，通过“Quick”菜单下的“Variance Decomposition”功能，选择相应的变量和分解期数，进行方差分解分析。