计量经济学编辑Eviews命令步骤

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)

1 Eviews 教程（案例介绍）

一、单方程计量经济模型参数估计与统计检验

例1 为了研究税收（T）发展状况，选择国内生产总值（GDP）、财政支出（GE）为影响因素，建立计量经济模型分析因素之间的经济关系。选取下表的有关统计数据，模型如下：

ttttGEGDPT210

税收收入等有关统计数据 单位：亿元

年份 税收收入 国内生产总值 财政支出

1978 519.28 3645.2 1122.09

1979 537.82 4062.6 1281.79

1980 571.70 4545.6 1228.83

1981 629.89 4891.6 1138.41

1982 700.02 5323.4 1229.98

1983 775.59 5962.7 1409.52

1984 947.35 7208.1 1701.02

1985 2040.79 9016.0 2004.25

1986 2090.73 10275.2 2204.91

1987 2140.36 12058.6 2262.18

1988 2390.47 15042.8 2491.21

1989 2727.40 16992.3 2823.78

1990 2821.86 18667.8 3083.59

1991 2990.17 21781.5 3386.62

1992 3296.91 26923.5 3742.20

1993 4255.30 35333.9 4642.30

1994 5126.88 48197.9 5792.62

1995 6038.04 60793.7 6823.72

1996 6909.82 71176.6 7937.55

1997 8234.04 78973.0 9233.56

1998 9262.80 84402.3 10798.18

计量经济学Eview分析教程

第一章 预备知识

一、什么是Eviews（全称Econometric Views）

Eviews 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，最新版本是Eviews6.0。该软件是由经济学家开发，要紧应用在经济学领域，可用于回来分析与推测(regression and

forecasting)、时刻序列(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功能优势是回来分析与推测。

二、Eviews工作特点

初学者需牢记以下两点。一、Eviews软件对对象（objects）的具体操作是在Workfile中进行，也确实是说，假如想用Eviews进行具体的操作，必须先新建一个或打开一个差不多存在在硬盘（或软盘）上的Workfile，在此Workfile中进行输入数据、建筑模型等操作；二、Eviews处理的对象及运行结果都称之为objects，如序列（sereis）方程(equations)、模型（models）、系数（coefficients）等objects。objects能够不同形式扫瞄（views），比如表格（spreadsheet）、图（graph）、描述统计（descriptive

statistics）等，但这些扫瞄（views）不是独立的objects，他们随原变量序列（views）的改变而改变。假如想将某个扫瞄（views）转换成一个独立的objects，可使用freeze按钮将该views“冻结”，从而形成一个独立的objects，然后可对其进行编辑或储备。

三、一个作示例

在那个地点，我们通过一个简单的回来分析例子来显示一个Eviews过程，不对Eviews的功

EViews命令和编程

八、矩阵运算与循环操作（Matrix Operations versus Loop

Operations）

用户也可以不使用Eviews中内置的命令和函数，而采用矩阵的元素操作和循环来实现对整个矩阵的操作。例如，两个向量的内积，可以通过向量中一个元素单元接一个元素的计算来实现。

scalar inprod1 = 0

for !i = 1 to @rows(vec1)

inprod1 = inprod1 + vec1(!i)*vec2(!i)

next

但是，这种方法的计算速度要比采用EViews内置矩阵函数要慢很多：

scalar inprod2 = @inner(vec1,vec2)

所以，只要有可能就应当采用内置的矩阵运算而不采用通过循环实现的方法。矩阵运算比起等价的循环运算总是要快很多。

但是，用户并不能绝对不采用循环运算，有时循环源算是完全不可避免的。例如，假定希望从每个矩阵元素中减去该列的平均数。这类运算还可能用来构造回归估计量的固定效应。首先，考察计算速度慢的，即只使用循环和元素运算的方法： matrix(2000,10) x = @convert(mygrp1)

scalar xsum

for !i = 1 to @columns(x)

xsum = 0

for !j = 1 to @rows(x)

xsum = xsum+x(!j,!i)

next

xsum = xsum/@rows(x)

for !j = 1 to @rows(x)

x(!j,!i) = x(!j,!i)-xsum

next

next

一共有两层循环：第一层为按X矩阵的列循环的i循环，第二层为两个都是按X矩阵的行循环的j循环。第一个j循环计算当前列中各元素的合计，依据列合计求出列平均数后，再开始第二个j循环。第二个j循环从当前列各个元素中减去该列的平均数，进行所谓的中心化。下面考察比较快的方法，它在从当前列各个元素中减去该列的平均数的计算中采用了Eviews内置的矩阵运算：