VAR模型Eviews基本操作指引
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——table
5、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。——OK
7、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——OK
8、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
Eviews操作完整操作指引
1.EVIEWS基础 (4) 1.1. E VIEWS简介 (4) 1.2. E VIEWS的启动、主界面和退出 (4) 1.3. E VIEWS的操作方式 (8) 1.4. E VIEWS应用入门 (9) 1.5. E VIEWS常用的数据操作 (21) 2.一元线性回归模型 (32) 2.1. 用普通最小二乘估计法建立一元线性回归模型 (32) 2.2. 模型的预测 (39) 2.3. 结构稳定性的C HOW检验 (43) 3. 多元线性回归 (49) 3.1. 用OLS建立多元线性回归模型 (49) 3.2. 函数形式误设的RESET检验 (56) 4. 非线性回归 (59) 4.1. 用直接代换法对含有幂函数的非线性模型的估计 (59) 4.2. 用间接代换法对含有对数函数的非线性模型的估计 (61) 4.3. 用间接代换法对CD函数的非线性模型的估计 (64) 4.4. NLS对可线性化的非线性模型的估计 (66) 4.5. NLS对不可线性化的非线性模型的估计 (70) 4.6. 二元选择模型 (75)
5. 异方差 (83) 5.1. 异方差的戈得菲尔德——匡特检验 (83) 5.2. 异方差的WHITE检验 (87) 5.3. 异方差的处理 (91) 6. 自相关 (95) 6.1. 自相关的判别 (95) 6.2. 自相关的修正 (101) 7. 多重共线性 (105) 7.1. 多重共线性的检验 (105) 7.2. 多重共线性的处理 (112) 8. 虚拟变量 (115) 8.1. 虚拟自变量的应用 (115) 8.2. 虚拟变量的交互作用 (121) 8.3. 二值因变量：线性概率模型 (123) 9. 滞后变量模型 (129) 9.1. 自回归分布滞后模型的估计 (129) 9.2. 多项式分布滞后模型的参数估计 (136) 10. 联立方程模型 (142) 10.1. 联立方程模型的单方程估计方法 (142) 10.2. 联立方程模型的系统估计方法 (148) 2
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)*z x=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: UNTITLED Estimation Method: Two-Stage Least Squares Date: 11/23/05 Time: 19:47 Sample: 2 248 Included observations: 247 Total system (balanced) observations 494 Instruments: Y Y(-1) X Z C Coefficient 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) -17478498 565949.9 -30.88347 0.0000 Equation: Y=C(1)+C(2)*X +C(3)*Y(-1)+C(4)*Z Observations: 247 R-squared 0.990558 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 stat 1.525904 Equation: X =C(5)+C(6)*Y+C(7)*Z(-1) Observations: 247 R-squared 0.981143 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 stat 1.174580 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。 2 查统计年鉴，建立中国宏观经济联立模型并对模型进行识别和估计，利用模型对经济发展趋势进行预测。 3复习单方程的检验和估计方法。 4设宏观经济模型为?? ? ??++=++=++=g i c y u L b b i u y a a c 210110其中c 为消费，i 为投资，g 为政府支出，y 为收入
EVIEWS软件的使用说明--向量自回归和误差修正模型
EVIEWS软件的使用说明--向量自回归和误差修正模型 第二十章向量自回归和误差xx 模型 联立方程组的结构性方法是用经济理论来建立变量之间关系的模型。 但是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明。并且，内生变量既可以出现在等式的左端又可以出现在等式的右端使得估计和推断更加复杂。为解决这些问题产生了一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型。就是这一章讲述的向量自回归模型( Vector Auto regression, VAR以及向量误差修正模型(VectorError Correction, VEC的估计与分析。同时给出一些检验几个非稳定变量之间协整关系的工具。 §20.1向量自回归理论 向量自回归(VAR常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。VAR方法通过把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的需要。一个VAR(p模型的数学形式是： (20.1)这里是一个维的内生变量，是一个维的外生变量。和是要被估计的系数矩阵。是扰动向量，它们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关。 作为VAR的一个例子，假设工业产量(IP)和货币供应量(M1 )联合地由一个双变量的VAR模型决定，并且让常数为唯一的外生变量。内生变量滞后二阶的VAR (2)模型是： (20.2) 其中，是要被估计的参数。也可表示成： § 20.2估计VAR模型及估计输出 选择Quick/EstimateVAR或者在命令窗口中键入var,并在出现对话框内添入适当的信息：
1．选择说明类型： Un restricted VAR（无约束向量自回归）或者VectorError Correctio n （向量误差修正） 2．设置样本区间。 3．在适当编辑框中输入滞后信息。这一信息应被成对输入：每一对数字描述一 个滞后区间。 4．在相应的编辑栏中输入适当的内生及外生变量。 § 20.3VA视图和过程 在VAR窗口的View/Lag Structure和View/Residual Tests菜单下将提供一系列的诊断视图。 （一）Lag Structure滞后结构） 1. AR Roots Table/Graph（AR艮的图表） 2. Pairwise Gran ger Causality Tests（Gra nge因果检验） Gran ger因果检验主要是用来检验一个内生变量是否可以作为外生变量对待。 3. Lag Exclusion Test滞后排除检验） 4. Lag Length Criteria滞后长度标准） （二）Residual Tests残差检验） 1 .相关图 显示VAR在指定的滞后数的条件下的被估计的残差交叉相关图（样本自相关）。交叉相关图能以三种形式显示： （1）Tabulate by Variable； （2）Tabulate by Lag；
eviews向量自回归操作方法
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。 总结：在Eviews中操作向量自回归（VAR）模型，需遵循数据准备、单位根检验、模型构建、最优滞后阶数确定、脉冲响应和方差分解等步骤。
Eviews使用教程
计量经济学软件包Eviews 使用说明 一、启动软件包 假定用户有Windows95/98的操作经验，我们通过一个实际问题的处理过程，使用户对EViews 的应用有一些感性认识，达到速成的目的。 1、Eviews 的启动步骤： 进入Windows /双击Eviews 快捷方式，进入EViews 窗口；或点击开始 /程序/Econometric Views/ Eviews ，进入EViews 窗口。 ２、EViews 窗口介绍 标题栏：窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关闭，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。 菜单栏：标题栏下是主菜单栏。主菜单栏上共有7个选项： File ，Edit ，Objects ，View ，Procs ，Quick ，Options ，Window ，Help 。用鼠标点击可打开下拉式菜单（或再下一级菜单，如果有的话），点击某个选项电脑就执行对应的操作响应（File ，Edit 的编辑功能与Word, Excel 中的相应功能相似）。 命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews （TSP 风格）命令。如果熟悉MacroTSP （DOS ）版的命令可以直接在此键入，如同DOS 版一样地使用EViews 。按F1键（或移动箭头），键入的历史命令将重新显示出来，供用户选用。 命令窗口 信息栏 路径 主显示窗口 （图一）
主显示窗口：命令窗口之下是Eviews的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称为子窗口）均在此范围之内，不能移出主窗口之外。 状态栏：主窗口之下是状态栏，左端显示信息，中部显示当前路径，右下端显示当前状态，例如有无工作文件等。 Eviews有四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令参数方式[(1)与（2）相结合)] ；（4）程序（采用EViews命令编制程序）运行方式。用户可以选择自己喜欢的方式进行操作。 二、创建工作文件 工作文件是用户与EViews对话期间保存在RAM之中的信息，包括对话期间输入和建立的全部命名对象，所以必须首先建立或打开一个工作文件用户才能与Eviews对话。工作文件好比你工作时的桌面一样，放置了许多进行处理的东西（对象），像结束工作时需要清理桌面一样，允许将工作文件保存到磁盘上。如果不对工作文件进行保存，工作文件中的任何东西，关闭机器时将被丢失。 进入EViews后的第一件工作应从创建新的或调入原有的工作文件开始。只有新建或调入原有工作文件， EViews才允许用户输入开始进行数据处理。 建立工作文件的方法：点击File/New/Workfile。选择数据类型和起止日期，并在出现的对话框中提供必要的信息：适当的时间频率（年、季度、月度、周、日）；确定起止日期或最大处理个数（开始日期是项目中计划的最早的日期；结束日期是项目计划的最晚日期，非时间序列提供最大观察个数，以后还可以对这些设置进行更改）。 下面我们通过研究我国城镇居民消费与可支配收入的关系来学习Eviews的应用。数据如下： 表一 下面的图片说明了具体操作过程。
demo——VAR模型在Eviews软件中的操作演示
VAR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 ——VAR 选择默认 确定 点击impulse Impulse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 操作步骤
Eviews 操作步骤： 一、数据下载（百度国泰安） 1、关于指数下载步骤: 数据中心→单表查询→股票市场→指数信息 2、字段选择 指数代码如下： 000001 上证指数 000002 上证A股指数 000003 上证B股指数 399001 深成指数 399106 深圳综合指数 3991007 深圳综合A指数 3、时间选择： 2010．1.1~2017.9.20 4、条件筛选：指数代码→选条件→条件值→添加 5、预览数据 6、下载数据 下载格式：.xsl 下载详情→下载 二、货币量下载 1、数据中心→单表查询→经济研究系列→宏观经济→金融业 2、字段：M0、M1、M2 3、时间：2010.1.1-2017.9.20 4、下载详情→下载 5、居民消费指数和国内贷款总量的下载步骤： 经济研究系列→宏观经济→固定资产投资 三、EVIEWS数据导入 File→Open→Foreign data as workfile→rename→File→Save as 四、单位根检验 Quick→Series Statistics→Unit root test→Seires name(输入如m等)→ok→选择level（1st different、2st different） 分别检验，看显著性水平和p值 五、VAR 模型 Quick→Estimate VAR→Endogenous→输入shz、M0、M1、M2、LOAN→lag Internval →填两个数12或14等（确认找AIC最小的数）→确立
六、脉冲影应函数 在上面输出结果工具栏： Impulse（或view→impulse response）→display format（选如：mutiple sraphs）→选择冲击变量如：M0→在response中选入shz→ok 七、方差分解： 在六的结果中→View→variance→decomposition of：shz、m0、m1、m2、loan→ok 八、协整检验： 1、五、六、七中任选一结果→VIEW→cointegratiom→display format（选table）→ decomposition of:shz、m0、m1、m2、loan→ok 2、两个变量（两步法）：Quick→Estimation Equation→Equationg specification shz、 m0等→ok 3、Pro→make residual series（保存残差）→name for residual series（命名）→ok →view→unit root test→ok 九、格兰杰因果检验： Quick→group statistics→granger causality test→series list（输变量，可以多个变量）十、保存 输出结果→freez（然后编辑）→保存
VAR模型建模步骤
VAR模型建模步骤 向量自回归模型（Vector Autoregression, VAR）是多元时间序列分析中的一种模型。VAR模型可以捕捉多个时间序列之间的内在动态关系。以下是建立VAR 模型的基本步骤： 1. 数据准备 选择变量：选择你想要分析的时间序列变量。 数据清洗：确保数据没有缺失值，并对异常值进行处理。 数据转换：如果需要，可以对数据进行对数转换、差分等，以确保时间序列的平稳性。 导入数据：File > Open > Foreign Data as Workfile，选择数据文件并导入。 2. 确定模型的滞后阶数 使用诸如AIC (赤池信息准则)、BIC (贝叶斯信息准则) 等标准来确定最佳的滞后阶数。 查看AIC和BIC：选择Quick > Estimate VAR。输入所需的变量并选择滞后的最大阶数。在输出结果中，可以看到不同滞后阶数的AIC和BIC。 3. 模型估计 使用OLS (普通最小二乘法) 估计VAR模型的参数。 估计VAR模型：在之前的VAR估计窗口中，选择最佳滞后阶数，并点击"OK"。（选择“*”号最多的那行对应的滞后阶数作为该VAR模型的最优滞后阶数。） 4. 检查模型诊断 残差的白噪声检验：确保残差是白噪声，即它们没有自相关性。 在VAR结果窗口中，点击View > Residual Diagnostics > Portmanteau (Q) test。 稳定性检验：所有模型的特征根应在单位圆内，以确保模型的稳定性。 在VAR结果窗口中，点击View > Stability Diagnostics > Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial。 5. Granger因果检验
eviews var模型步骤
eviews var模型步骤 EViews VAR模型步骤 引言： VAR（向量自回归模型）是一种常用的计量经济学方法，用于分析变量间的相互关系。EViews是一款经济数据分析软件，提供了强大的VAR模型分析功能。本文将介绍使用EViews进行VAR模型分析的步骤。 第一步：数据准备 在进行VAR模型分析之前，首先需要准备好需要分析的数据。在EViews中，可以导入各种格式的数据，如Excel、CSV等。导入数据后，可以用EViews提供的数据处理工具进行数据清洗和调整，确保数据的完整性和准确性。 第二步：建立VAR模型对象 在EViews中，可以通过两种方式建立VAR模型对象：命令方式和图形界面方式。在命令方式下，可以使用EViews提供的VAR命令来建立VAR模型对象。在图形界面方式下，可以通过“Quick”菜单中的“VAR”选项来建立VAR模型对象。无论使用哪种方式，建立VAR模型对象时，需要选择需要分析的变量和时间范围。
第三步：选择合适的滞后阶数 VAR模型中的滞后阶数（Lag Order）决定了模型的动态特性。在EViews中，可以使用各种准则来选择合适的滞后阶数，如赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）等。EViews还提供了模型 诊断工具，可以通过对模型残差进行检验来确定最佳的滞后阶数。 第四步：模型估计与诊断 在确定了滞后阶数后，可以使用EViews提供的估计命令对VAR模型进行估计。常用的估计方法有OLS（普通最小二乘法）、ML（极大似然法）等。估计完成后，可以使用EViews提供的诊断工具来 对模型进行诊断，检验模型的合理性和可靠性。 第五步：模型分析与解释 估计和诊断完成后，可以使用EViews提供的分析工具对VAR模型进行分析。EViews可以计算模型的脉冲响应函数、方差分解等，用于分析变量之间的影响关系和波动传递机制。此外，EViews还提供了图形展示工具，可以绘制出模型的图表，直观地表示模型的分析 结果。 第六步：模型预测与评估 在进行VAR模型分析的过程中，可以通过EViews提供的预测工具对未来变量进行预测。预测结果可以通过图表或数值展示，用于研 究人员和决策者的决策参考。同时，EViews还提供了模型评估工具，可以评估模型的拟合优度和预测准确性。
VAR模型Eviews基本操作指引
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V AR的滞后期 单位根检验操作的输出结果中 3、建立V AR模型 在workfile里——Quick——Estimate VAR…—-对话窗 缺省的是非约束V AR，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V AR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V AR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。 V AR模型估计结果窗口中——View—-impulse response——table 5、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 V AR…—-对话窗-—选择VEC—-相比较V AR的设置中要多填入误差修正
Eviews操作指导
Eviews上机指导 第一节Eviews简介 1、Eviews是什么 2、运行Eviews 3、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
Eviews使用教程简易版
计量经济学软件包Eviews使用说明 一、启动软件包 假定用户有Windows95/98的操作经验，我们通过一个实际问题的处理过程，使用户对EViews的应用有一些感性认识，达到速成的目的。 1、Eviews的启动步骤： 进入Windows /双击Eviews快捷方式，进入EViews窗口；或点击开始 /程序/Econometric Views/Eviews，进入EViews窗口。 ２、EViews窗口介绍 标题栏：窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关闭，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。 菜单栏：标题栏下是主菜单栏。主菜单栏上共有7个选项：File，Edit，Objects，View，Procs，Quick，Options，Window，Help。用鼠标点击可打开下拉式菜单（或再下一级菜单，如果有的
话），点击某个选项电脑就执行对应的操作响应（File，Edit的编辑功能与Word, Excel中的相应功能相似）。 命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews（TSP风格）命令。如果熟悉MacroTSP（DOS）版的命令可以直接在此键入，如同DOS版一样地使用EViews。按F1键（或移动箭头），键入的历史命令将重新显示出来，供用户选用。 主显示窗口：命令窗口之下是Eviews的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称为子窗口）均在此范围之内，不能移出主窗口之外。 状态栏：主窗口之下是状态栏，左端显示信息，中部显示当前路径，右下端显示当前状态，例如有无工作文件等。 二、创建工作文件 工作文件是用户与EViews对话期间保存在RAM之中的信息，包括对话期间输入和建立的全部命名对象，所以必须首先建立或打开一个工作文件用户才能与Eviews对话。工作文件好比你工作时的桌面一样，放置了许多进行处理的xx（对象），像结束工作时需要清理桌面一样，允许将工作文件保存到磁盘上。如果不对工作文件进行保存，工作文件中的任何xx，关闭机器时将被丢失。
eviews使用指南与案例
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。 3. 面板数据分析：EViews支持面板数据的分析和建模。例如，可以使用固定效应模型对不同地区的经济增长进行比较，或者使用随机效应模型分析不同公司的财务指标。 4. 假设检验：EViews提供了多种假设检验方法。例如，可以使用OLS回归模型对两个变量之间的关系进行显著性检验，或者使用t 检验对回归系数的显著性进行检验。 5. 经济预测：EViews可以用于经济变量的预测和模拟。例如，可以基于历史数据建立一个VAR模型，然后使用该模型进行未来几个季度的经济增长预测。 6. 消费者调查分析：EViews可以用于消费者调查数据的分析和建
eviews使用技巧
eviews使用技巧 1. 转换数据类型：Eviews可以读取多种不同的数据文件，如 文本文件、Excel文件等。在读取数据之后，你可以使用Eviews的内置函数将数据转换为不同的数据类型，例如将字 符型数据转换为数值型数据或者将文本数据转换为日期型数据。这样可以方便你在进行后续的数据分析和建模过程中使用。 2. 数据清理：在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清理。Eviews提供了很多数据清理的功能，包括删除重复观测值、 处理缺失值、识别和处理异常值等。通过使用这些功能，你可以有效地清理数据，减少错误和噪声对分析结果的影响。 3. 数据变换：Eviews提供了多种数据变换的函数，可以帮助 你对数据进行处理，使其更符合分析和建模的要求。例如，你可以使用对数变换将非线性数据转化为线性关系，或者使用差分运算获取数据的一阶差分，以便进行时间序列分析等。 4. 建模与预测：Eviews是一个强大的统计建模和预测软件。 你可以使用Eviews中的函数和工具进行各种建模和预测任务，如回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。通过Eviews 的建模和预测功能，你可以得到准确的分析结果和可靠的预测结果。 5. 图表展示：Eviews提供了丰富的图表展示功能，可以帮助 你更直观地理解和分析数据。你可以使用Eviews绘制各种统 计图表，如散点图、直方图、线图等。此外，Eviews还支持 可视化地展示模型的拟合情况和预测结果，使你能够更清晰地
了解模型的性能和有效性。 6. 批处理：Eviews支持批处理功能，可以帮助你批量运行多个分析任务。通过编写脚本，你可以一次性运行多个Eviews 命令，节省时间和劳动力成本。批处理功能在需要运行多个相似的分析或模型时非常有用。 7. 自定义函数和程序：Eviews提供了自定义函数和程序的功能，使你能够根据自己的需求创建自己的函数和程序。通过自定义函数和程序，你可以扩展Eviews的功能，实现更复杂和个性化的分析和模型。这为你提供了更多的灵活性和创造性的空间。 总之，Eviews作为一款专业的统计分析和建模软件，具备丰富的功能和工具，可以帮助你更轻松地进行数据分析和建模工作。通过掌握和使用Eviews的各种技巧，你可以提高工作效率，得到更准确、可靠的分析结果和预测结果。
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 (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)