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实验一EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】一、EViews软件的安装；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、调用。
实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
单位：亿元资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、安装EViews软件以下所述为Eviews6绿色版的安装过程。
先打开Eviews6绿色版文件夹，找到“Eviews6注册表项”的图标，如图1-1所示图1-1双击“Eviews6注册表项”的图标，出现图1-2的对话框图1-2点击“是”选项，出现图1-3的对话框，点击“确定”图1-3接下来双击图1中“Eviews6”的图标，弹出图1-4的窗口，软件运行。
二、数据的输入、编辑与序列生成 （一）创建工作文件 ⒈ 菜单方式启动EViews 软件之后，进入EViews 主窗口（如图1-4所示）。
图1-4 EViews 主窗口在主菜单上依次点击File/New/Workfile ，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框（如图1-5所示），选择数据的结构类型（workfiles structure type ）工作区域状态栏图1-5数据的结构类型有三种选项：①规则频率的时间数据选择Dated-regular frequency,对话框右边出现图1-5所示的画面，在Frequency的下拉菜单中出现如图1-6的各种选项，选择相应的频率，再在下方的起始时间框输入相应的时间即可。
图1-6其中， Annual——年度 Monthly——月度Semi-annual——半年 Weekly——周Quarterly——季度 Daily——日②截面数据及不规则频率的时间数据选择Unstructured/Undated,出现图1-7的对话框，只需要在右边Observations的空白框中输入数据的个数即可。
Eviews操作入门：输入数据，对数据进行描述统计和画图首先是打开Eviews软件，可以双击桌面上的图标，或者从windows开始菜单中寻找Eviews，打开Eviews后，可以看到下面的窗口如图F1-1。
图F1-1 Eviews窗口关于Eviews的操作可以点击F1-1的Help，进行自学。
打开Eviews后，第一项任务就是建立一个新Workfile或者打开一个已有的Workfile，单击File，然后光标放在New上，最后单击Workfile。
如图F1-2图F1-2图F1-2左上角点击向下的三角可以选则数据类型，如同F1-3。
数据类型分三类截面数据，时间序列数据和面板数据。
图F1-3图F1-2右上角可以选中时间序列数据的频率，见图F1-4。
图F1-4对话框中选择数据的频率：年、半年、季度、月度、周、天（5天一周或7天1周）或日内数据（用integer data）来表示。
对时间序列数据选择一个频率，填写开始日期和结束日期，日期格式：年：1997季度：1997：1月度：1997：01周和日：8：10：1997表示1997年8月10号，美式表达日期法。
8：10：1997表示1997年10月8号，欧式表达日期法。
如何选择欧式和美式日期格式呢？从Eviews窗口点击Options再点击dates and Frequency conversion，得到窗口F1-5。
F1-5的右上角可以选择日期格式。
图F1-5假设建立一个月度数据的workfile，填写完后点OK，一个新Workfile就建好了。
见图F1-6。
保存该workfile，单击Eviews窗口的save命令，选择保存位置即可。
图F1-6新建立的workfile之后，第二件事就是输入数据。
数据输入有多种方法。
1)直接输入数据，见F1-7在Eviews窗口下，单击Quick，再单击Empty group(edit series)，直接输数值即可。
注意在该窗口中命令行有一个Edit+/-，可以点一下Edit+/-就可以变成如图所示的空白格，输完数据后，为了避免不小心改变数据，可以再点一下Edit+/-，这时数据就不能被修改了。
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基本操作与数据分析EViews基本操作与数据分析一、EViews的基本操作与数据处理1、建立工作文件（File/New/Workfile）、数据库（Database）、程序（Program）或文本文件（Text File）。
（1）EViews的界面：菜单栏下面的白色空白区域为命令窗口。
（2）打开空表：Quick/Empty Group。
（3）Workfile的界面：c表示截距序列，resid表示残差序列。
2、输入数据（1）数据分为时间序列数据（Dated-regular Frequency，默认选项）、横界面数据（Unstructured/Undated）和面板数据（Balanced Panel），时间序列的日期间隔符号可以是“:”、“.”或“,”。
Q表示季度，M表示月份，W表示周。
（2）EViews也可以直接打开已有文件（Open/EViews Workfile）、外部数据（Foreign Data）、数据库（Database）、程序（Program）或文本文件（T ext File）。
EViews 5.0可以导入其他的外部数据：File/Open/Foreign Data as Workfile。
（3）调用外部数据：File/Import/……。
先建立工作文件，然后才能调用数据，EViews允许调用3种格式的数据：ASCII、Lotus和Excel工作表。
如果原文件已有序列名称，则只需输入序列个数即可。
3、对象（Object）的操作与处理（1）生成新对象（New Object）：Equation、Graph、Group、Matrix、Series、Table、Text、V AR等。
（2）对象的编辑：剪切（Cut）、复制（Copy）、粘贴（Paste）、删除（Delete）、合并（Merge）和替代（Replace）等。
（3）对象的命名：对象必须以半角字符命名，不能用中文命名，命名不宜太长。
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。
目录目录 (1)1、EViews简介 (3)1.1 什么是EViews (3)1.2 启动和运行EViews (3)1.3 EViews窗口 (3)1.4关闭EViews (4)2、EViews基本操作 (5)2.1工作文件与对象 (5)2.1.1工作文件 (5)2.1.2对象 (7)2.2数据处理 (10)2.2.1数据对象与样本 (10)2.2.2数据的输入和输出 (12)2.3图形与表格 (14)2.3.1图的创建 (14)2.3.2图的修改 (14)2.3.3多个图 (16)2.3.4图的打印和输出 (17)2.3.5表格对象 (18)2.3.6表的输出 (18)2.3.7文本对象 (19)3、基本回归模型 (19)3.1估计和方程对象 (19)3.1.1方程对象 (19)3.1.2在EViews中对方程进行说明 (20)3.1.3在EViews中估计方程 (20)3.2方程输出 (20)3.3方程操作 (22)3.3.1方程视图 (22)3.3.2方程过程 (24)3.3.3缺省方程 (24)4、基本检验 (24)4.1多重共线性的检验 (24)4.2异方差的检验 (25)4.3 自相关的检验 (26)5、时间序列模型 (27)5.1时间序列平稳性的单位根检验 (27)5.1.1单位根的ADF检验 (27)5.1.2Phillips-Perron(PP)检验 (27)5.2协整 (28)6、案例分析 (29)6.1多元线性回归及多重共线性的检验 (29)6.2异方差的检验 (31)6.3自相关的检验 (34)6.4时间序列的单位根和协整检验 (36)1、EViews简介1.1什么是EViewsEViews 是在大型计算机的TSP (Time Series Processor)软件包基础上发展起来的新版本，是一组处理时间序列数据的有效工具，是当今世界上最流行的计量经济学软件之一。
1981年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP基础上直接开发成功EViews 并投入使用。
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。
EViews的基本使用一、相关性分析1.导入数据File → Open → Foreign Data as Workfile …、然后会出现下图，选择我们需要的文件打开。
在Predefined range区域可以选择Excel文件中选择表，然后点击“下一步”。
点击“完成”并可成功导入数据。
2.做相关性检验View →Covariance Analysis会出现下图：选择Correlation检验相关性，同时选择Probability确定相关性有意义。
点击“OK”3.分析结果上图是结果的一部分。
上面的数值表示两者的相关系数，下面的数值是两者相关性是否有意义的指标。
一般而言，相关系数在0.8以上我们称两者有高度相关关系，0.8到0.5之间为中度相关，小于0.5视为不相关。
另外，一般Probability的数值小于0.05，表示两者间的相关系数有意义。
二、回归分析1、用以上相同的方法导入数据；2、用以上相同的方法做各X变量间的相关性检验，确定各X变量之间不存在高度相关关系；3、回归分析在主菜单中选择Quick →Estimate Equation…输入回归方程，如方程式为Y= C+α1*X1+α2*X2+……则输入的格式为：Y（空格）C（空格）X1（空格）X2……4、分析结果以上是“沪铜和伦铜，美元指数和道琼斯指数”的回归结果。
一般先看R平方和调整R平方，表示整个模型的拟合程度，越高越好。
然后看F检验，通过F检验表示该模型在统计上有意义。
再看t检验，判断每个系数是否有意义。
一般而言，Prob.大于0.05表示有意义。
然后就可以写出回归方程。
Eviews操作入门：输入数据，对数据进行描述统计和画图首先是打开Eviews软件，可以双击桌面上的图标，或者从windows开始菜单中寻找Eviews，打开Eviews后，可以看到下面的窗口如图F1-1。
图F1-1 Eviews窗口关于Eviews的操作可以点击F1-1的Help，进行自学。
打开Eviews后，第一项任务就是建立一个新Workfile或者打开一个已有的Workfile，单击File，然后光标放在New上，最后单击Workfile。
如图F1-2图F1-2图F1-2左上角点击向下的三角可以选则数据类型，如同F1-3。
数据类型分三类截面数据，时间序列数据和面板数据。
图F1-3图F1-2右上角可以选中时间序列数据的频率，见图F1-4。
图F1-4对话框中选择数据的频率：年、半年、季度、月度、周、天（5天一周或7天1周）或日内数据（用integer data）来表示。
对时间序列数据选择一个频率，填写开始日期和结束日期，日期格式：年：1997季度：1997：1月度：1997：01周和日：8：10：1997表示1997年8月10号，美式表达日期法。
8：10：1997表示1997年10月8号，欧式表达日期法。
如何选择欧式和美式日期格式呢？从Eviews窗口点击Options再点击dates and Frequency conversion，得到窗口F1-5。
F1-5的右上角可以选择日期格式。
图F1-5假设建立一个月度数据的workfile，填写完后点OK，一个新Workfile就建好了。
见图F1-6。
保存该workfile，单击Eviews窗口的save命令，选择保存位置即可。
图F1-6新建立的workfile之后，第二件事就是输入数据。
数据输入有多种方法。
1)直接输入数据，见F1-7在Eviews窗口下，单击Quick，再单击Empty group(edit series)，直接输数值即可。
注意在该窗口中命令行有一个Edit+/-，可以点一下Edit+/-就可以变成如图所示的空白格，输完数据后，为了避免不小心改变数据，可以再点一下Edit+/-，这时数据就不能被修改了。
F1-72）从文本文件和数据表输入数据，见图F1-8在Workfile 窗口下，单击Procs/import/read tex-lotus-excelF1-8文本文件和数据表输入数据选择需要输入数据的文件。
我们选择的数据在移动存储上，如果数据是文本文件格式，点击打开命令，会得到窗口F1-9；如果是数据表文件会得到窗口F1-10。
图F1-9F1-9下方的最大的白框中是对数据的预览，可以看到有3列数字，数据按列排列。
第一行是变量名，从第二行开始是数据。
我们要作的工作是在左上方填入变量名，名称可以与数据源中的名称不同，变量名用空格隔开。
然后是左变中间的白框，填入数据前的说明文字占的行数，默认是1，如本例，如果还有一些其他说明例如数据来自统计局等，可能会有2行说明文字，这时把1修改成2。
总之要数据前面的文字部分所占的行数填写在此。
第一列数据是年份，第二列数据是月份，第三列数据是股票价格，希望读入价格，在右上方colums填入2，如图F1-9，会跳过前面两列数据，只读入第三列数据。
按OK数据已经输入该工作文件。
如果数据保存在EXCEL表中，得到图F1-10.需要给出第一个数据在EXCEL 表中的位置，通常在B2的位置。
然后在左边中间的白框填写变量名，这里填写的变量名是在Eveiws中的名称，可以与数据表的变量名不同。
不同变量用空格隔开，输几个变量名，会输入几列相邻排列的数据。
在程序中进行操作后，从模型可以计算出一些数据，或者对原有数据进行了变换，可以从Eviews中输出这些数据。
首先选中希望输出的变量名，点击workfile 窗口中的proc，选择export从中选择输出数据格式，常用的是最后一个选项保存为文本格式或者EXCEL表格式。
见F1-11。
如果保存成文本格式，只要直接保存即可。
如果保存成EXCEL格式，会弹出窗口F1-12，给出数据在EXCEL表中的排列。
可以修改变量排列的顺序和第一个数据保存的位置，然后保存即可。
图F1-10F1-11图F1-12输入数据后，对数据进行描述性分析。
建立了workfile，并且输入了数据。
可以进行你想作的工作了。
本章主要是对数据进行描述统计，了解数据的统计特征，以方便后面的建模。
下面我们结合描述统计介绍对Eviews的基本操作。
描述统计的全部的工作就是点击workfile窗口的不同命令。
图F1-13是输入SP500闭盘价的窗口。
图F1-13F1-13中c是Eviews中自动给出的一个量，用来保存模型估计出的未知参数，resid是用来保存模型的残差序列。
P是我们数据的数据。
改变样本区间有时我们会分阶段对数据进行分析，例如希望比较2000年前的数据与2000年后的数据的不同，所以不总是对工作窗口中的所有数据进行分析，这时可以改变样本长度。
单击Sample ，输入希望的区间，按OK。
改变变量名称单击需要改变名称的变量选中该变量，变量名变色说明已经选中，把光标放在该变量上右击，选中rename输入希望的名字即可。
改变workfile的区间有时会发现因为偶然的错误或需要预测，workfile的长度不够用。
例如我们想对2004：09到2004：12进行预测，可是一开始设计的区间是到2004：08，因此必须扩展区间。
点击Eviews窗口的procs，选择structure/resize current page，见图F1-14F1-14F1-15对变量进行变换输入的原始数据经常需要变换形式，例如我们例题中的数据是月度SP500指数，在分析中我们可能希望对收益率进行研究，所以要得到指数收益率数据。
点击genr命令，得到窗口F1-15。
在窗口中输入公式，下面是经常用到的一些运算加减乘除+ - * /差分d() 求自然对数后差分dlog() 自然对数log() 指数exp() 平方sqr()滞后运算：price(-1)表示变量名是price的一阶滞后例如用price表示价格指数，差分d(price)=price-price(-1)连续收益率r=dlog(price)虚拟变量如果收入超过10000，则赋值为1，high_inc = income>10000对计算得到的收益率变量进行描述统计进行描述性分析：双击变量，打开一个新窗口；单击View见F1-16：1）Spreadsheet数据以列表形式出现；Line直线图；Bar柱图2）Descriptive Statistics/Histogram and Stats 做直方图和计算各样本统计量3）Distribution Graphs/ Quantile-Quantile 画Q-Q图F1-16F1-17图F1-17是划折线图的选项，背景是画出的折线图。
Descriptive Statistics/Histogram and Stats 做直方图和计算各样本统计量结果如图F1-18。
JB检验在图F1-18右下角处，该组数据服从正态分布。
F1-18EVIEW操作指南:建立ARMA模型使用美国三个月期国债利率，时间1954年1月到2007年10月，周数据。
利率用百分数表示。
周数据输入只要输入1954/1/1 2007/10/4来表示1954年一月第一周到2007年10月第4周，Eviews会自动匹配相应时间，债券利率命名为tbillrate，数据输入后见图F4-1。
F4-1：建立ARMA模型图1.输入数据后，首先观察数据的折线图和样本自相关函数图和偏自相关函数图。
分别见图F4-2和图F4-3。
从图F4-2和图F4-3，数据不频繁穿过某一水平线，样本自相关函数图收敛速度非常慢，都意味着TBILLRATE是非平稳的，因此把数据进行一次差分，然后再观察折线图和样本自相关函数图和偏自相关函数图。
图F4-2：TBILLRATE折线图图F4-3：TBILLRATE样本自相关函数和偏自相关函数图图F4-4：差分后数据的折线图图F4-5：r的样本自相关函数和偏自相关函数图画样本自相关函数图的命令是双击时间序列数据r的名字，点view-correlogram见图F4-6,可以得到样本自相关函数和偏自相关函数的图形和数值，见图F4-5。
F4-6：画样本自相关函数的命令从图F4-4可以看出数据围绕一条水平线波动，已经平稳化。
并且具有一簇一簇的特征，这种特征叫波动率聚类性，下一章对这种特性建立模型。
本章先忽略这一特点。
下面可以对r建立ARMA模型了。
点击workfile窗口的object命令，选择equation，输入equation的名称armatemp，得到窗口F4-6。
F4-7：建立ARMA模型的窗口下面是输入模型的几个例子。
例如建立一个AR(1)模型可以如下输入：r c r(-1) 等价于模型：t t t r c r εϕ++=-1或者输入：r c ar(1) 等价于模型：tt t t t u u u c r εϕ+=+=-1两种输入方法估计结果的区别是后者的c 是r 的均值，而前者的c 是回归模型的截距项，斜率估计值相同。
建立ARMA(1,1)模型可以如下输入 r c r(-1) ma(1) 等价于模型：11--+++=t t t t r c r θεεϕr c ar(1) ma(1) 等价于模型：11--++=+=t t t t tt u u u c r θεεϕ如果滞后长度比较长，例如AR(6)模型可以如下输入 r c r(-1 to -6) 等价于模型：t t t t r r c r εϕϕ++++=--6611...如果滑动平均部分包括很多滞后项，只能分别写出，例如一个MA(4)模型： r c ma(1) ma(2) ma(3) ma(4) 建立乘法季节模型可以如下输入： y ar(1) ar(2) sar(4) 等价于下面的模型t t y L L L εβϕϕ=---)1)(1(4221y ma(1)ma(2) sma(4) 等价于下面的模型t t L L L y εαθθ)1)(1(4221+++=输入模型的表达式后，可以在sample 部分修改估计样本的区间。
使用2000年12月29号的数据到2007年9月28号 的周数据建立模型。
根据样本自相关函数建立模型ARMA(5,1)，见图F4-7，估计结果见图F4-8：F4-8：ARMA(5,1)估计结果其中Akaike info criterion是AIC准则，Schwarz criterion是BIC准则。
去掉不显著的解释变量，最终模型见图F4-9。
模型估计结束后，可以点击equation窗口的view-actual,fitted,residual得到真实值，拟和值和残差图形；点击procs然后选择make residual series可以保存残差。
