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V AR模型在Eviews软件中的操作演示：请按步骤一步步往下，先熟悉软件。
点击桌面Eviews图标，打开软件点击File——New——workfile定义工作文件，注意选用的变量指标是年度、季度、月度，一定要对应。
选好下拉菜单中的频率，定义年度、季度、月度等再定义起始时间：点ok进入工作界面点击Object——new object，生成新对象。
选择series，命名GDP，点ok 回到工作界面点击gdp，打开GDP序列点击右上角Edit，再将自己收集到的数据直接copy到Na位置，再点击一次edit,关闭退出。
重复前面建立GDP的步骤，分别建立自己想建的其它变量序列，如CPI、M2等。
接下来对所有变量，如GDP、CPI、M2等的数据进行季节性调整，按下图一步步进行。
打开某变量GDP的数据。
点Proc——seasonal adjustment——选x11方法。
选择census x11 additive 点击ok得到经季节性调整的变量gdpsa.对季节性调整变量取对数。
点object——generate series.在对话框输入lngdp=log(gdpsa)，注意，输入的是gdpsa变量序列，不是gdp序列哦。
得到lngdp序列。
对所有变量进行hp滤波处理。
打开lngdp序列。
点proc——hodrick_prescott_filter把第一栏值删除，在cycle series 输入gdp_hp，这表示gdp波动序列。
打开gdp_hp序列，画图点view——graph 点确定得到图形在获得GDP、CPI、M2等变量的波动序列后，接下来建立VAR模型。
首先选定三个变量后，右健open ——V AR选择默认确定点击impulseImpulse框中只留ccM2，代表货币政策冲击点确定得到图形接下来图形保存，对图形右健即可浏览路径图形保存在桌面上用画图软件将图形拷贝出来到word中。
操作演示至此结束，祝大家好运！。
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。
VAR模型基本操作指引（Eviews）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（1st 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/方差分解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。
打开数据组窗口——View——Granger Causality…——选择最大滞后长度—OK8、建立协整回归方程建立回归模型后，如果模型存在自相关，则建立广义差分模型欢迎您的下载，资料仅供参考！致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习资料等等打造全网一站式需求。
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 (105)9.1. 自回归分布滞后模型的估计 (105)9.2. 多项式分布滞后模型的参数估计 (110)10. 联立方程模型 (115)10.1. 联立方程模型的单方程估计方法 (115)10.2. 联立方程模型的系统估计方法 (119)21.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）开发的运行于Windows环境下的经济计量分析软件。
一章、图形基础与回归原始数据UR URIR UR URIR 1978 0.15 2.97 1997 0.31 2.22 1979 0.16 2.32 1998 0.32 2.22 1980 0.17 2.43 1999 0.34 2.35 1981 0.17 2.09 2000 0.40 2.43 1982 0.18 1.68 2001 0.41 2.48 1983 0.18 1.70 2002 0.41 2.77 1984 0.18 1.50 2003 0.42 2.85 1985 0.23 1.67 2004 0.43 2.77 1986 0.24 1.91 2005 0.43 2.83 1987 0.25 2.06 2006 0.44 2.86 1988 0.27 2.26 2007 0.44 2.87 1989 0.28 2.20 2008 0.45 2.82 1990 0.29 2.12 2009 0.46 2.85 1991 0.26 2.54 2010 0.50 2.89 1992 0.29 2.76 2011 0.52 2.84 1993 0.31 3.11 2012 0.54 2.91 1994 0.28 2.85 2013 0.55 2.91 1995 0.31 3.48 2014 0.55 2.83 1996 0.34 2.33一、散点图二、分布图：JB＞3判断为正太分布S是偏度K是峰度三、ＵＲ的单因素联表Tabulation of URDate: 09/05/15 Time: 21:25Sample: 1 37Included observations: 37Number of categories: 5Cumulative Cumulative四、协方差与相关性Covariance Analysis: OrdinaryDate: 09/05/15 Time: 21:40Sample: 1 37Included observations: 37Covariance五、ＣＤＦ经验分布图六、Ｑ-Ｑ图七、回归散点图邻近拟合散点图：（分布回归的结果）八、实际值、拟合值、残差值折线图九、回归模型预测十、两回归系数的联合检验置信区间是一个椭圆区域十一、Wald系数约束条件检验十一、Chow分割点检验结果F、LR的P值显著，表示：模型无显著的结构变化。
十二、Chow稳定性检验（p75）Chow预测结果：十三、零均值附近的递归残差曲线图OLS的CUSUM检验曲线图（p78）2.递归3.一步预测检验：4.N步预测检验：进行一系列的Chow检验*注：上部分是递归残差，下部分是检验显著性的概率值。
十四、White异方差检验Obs*R-squared=10.4，其P值=0.0055,表示残差存在异方差性。
F统计量表示：检验辅助方程的整体显著性，下图中整体显著。
十五、WLS加权最小二乘法十六、残差自相关图及其Q检验统计量1-16阶的p值都小于0.01，说明拒绝原假设，残差序列存在自相关性。
十七、残差自相关LM检验结果F与Obs两个的P值显示：存在自相关十八、Newey-West一致协方差估计十九、两阶段TSLS估计检验结果二十、广义矩估计GMM检验结果二章、离散及受限制因变量模型一、原始数据obs GPA SE PSI Grade1 2.66 20 0 02 2.89 22 0 03 3.28 24 0 04 2.29 12 0 05 4 21 0 16 2.86 17 0 07 2.76 17 0 08 2.87 21 0 09 3.03 25 0 010 3.92 29 0 111 2.63 20 0 012 3.32 23 0 013 3.57 23 0 014 3.26 25 0 115 3.53 26 0 016 2.74 19 0 017 2.75 25 0 018 2.83 19 0 019 3.12 23 1 020 3.16 25 1 121 2.06 22 1 022 3.62 28 1 123 2.89 14 1 024 3.51 26 1 025 3.54 24 1 126 2.83 27 1 127 3.39 17 1 128 2.67 24 1 029 3.65 21 1 130 4 23 1 131 3.1 21 1 032 2.39 19 1 1二、Logit模型估计结果*注：写出方程：见p107三、二元选择模型分析1.实际值、拟合值、残差图2.E-P 表期望预测表*注：Logit 模型的81.25%优于65.63%，表明Logit 模型比零模型预测效果好很多。
3.拟合优度检验H-L=6.8976，其P=0.5477，表明模型拟合程度较好。
4.模型预测*注：其中MAPE=12.8901＞10，Theil IC=0.3426，CP=0.7947，说明，Logit模型预测效果一般（p115）。
1.原始数据obs income attitude obs income attitude1 900 0 17 2500 12 1000 0 18 2600 13 1100 0 19 2700 14 1200 0 20 2800 15 1300 0 21 2900 26 1400 0 22 3000 27 1500 0 23 3100 28 1600 0 24 3200 29 1700 0 25 3300 210 1800 1 26 3400 211 1900 1 27 3500 212 2000 1 28 3600 213 2100 1 29 3700 214 2200 1 30 3800 215 2300 1 31 3900 016 2400 1 32 4000 02.模型估计*注：解释见p118；写出模型：Attitude*=0.00112*Income4.模型预测*注：因变量各选择的拟合值之和为1；五、受限因变量模型（一）审查回归模型1.原始数据obs hours age edu husinc kids1 1610 32 12 10909.99 12 1656 30 12 19500.1 23 0 35 12 10999.91 44 456 34 12 6800.064 35 1300 31 14 20000 36 0 54 12 6979.024 07 2500 37 16 9151.959 28 1020 54 12 10499.82 09 1458 48 12 8420.097 210 1600 39 12 12000.03 211 1969 33 12 23999.96 112 1960 42 11 19000 113 240 30 12 15000.13 314 997 43 10 14400.09 215 1848 43 11 22000.88 116 1224 35 12 15499.93 317 1400 43 12 13199.89 218 0 39 12 13837.05 519 2000 45 12 14000.01 020 0 35 12 9999.967 421 2215 42 16 13024.96 222 1680 30 12 8000 023 0 48 13 17478.93 024 800 45 12 9159.98 025 1955 31 12 8247.922 226 2300 43 17 27000.62 227 0 59 12 15999.88 028 1904 32 12 17000 329 1516 31 17 15000.12 130 346 42 12 9999.936 02.Tobit模型估计审查回归模型结果：（二）截断回归模型三章、时间序列模型（一）季节调整四种方法P138：1.2.Tramo/Seats季节调整法3.移动平均方法（二）趋势分解1.H-P滤波方法2.BP滤波方法（三）指数平滑1.单指数法2.双指数法3.Holt-Winter无季节模型4.Holt-Winter加法模型5.Holt-Winter乘法模型四章、ARMA模型（一）序列相关与AR模型1.消费方程OLS估计*注：D-W较小可能存在自相关问题，所以进行Q统计量检验与LM检验。
2.序列相关的LM检验*注：Obs*R的P值很小，表明，残差序列存在自相关；为了识别AR模型的阶数，还需要做Q统计量检验与相关图；3.Q统计量检验与相关图；*注：需要建立AR（2）模型来消除自相关，也就是克伦迭代，需要在输入AR(1) AR(2) ；4.AR(P)模型估计与残差检验*注：由于常数项不显著，所以剔除常数项，重新估计；*注：0.94与-0.38＜1，在单位圆内，表明：AR模型最终是平稳的。
5.对上图在进行LM检验*注：图中Obs*R的P值较大，表示接受残差不存在自相关的原假设；所以：AR（2）模型估计有效；（二）序列平稳性检验1.DF检验*注：一阶差分后：平稳；p165.2.ADF检验1.@做CPI线状图：有截距项，无明显趋势项；2.@做有截距项，无明显趋势的单位根检验；3.一阶差分后结果：显示平稳；（三）ARMA模型（四）ARIMA模型。
