eviews教程第25章时间序列截面数据模型
EVIEWS中的模型操作
T-GARCH的操作为： 点击主菜单Quic Method选择GARCH/TGARCH，再将 Threshold数值输入1，点击确定。如下图：
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T-GARCH(1,1)
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E-GARCH的操作为： 点击主菜单Quick/Estimate Equation,得到如 下对话框，在 Method选择EGARCH，再将 Threshold数值输入0，点击确定。如下图：
建立新的工作文件 选择菜单File/New/workfile，则出现数据的频率 对话框。如图
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可在 "Workfilefrequency"中选择数据的频率，可 选的频率包括年度、半年、季度、月度、星期、天 （每周5天、每周7天）以及非时间序列或不规则数 据。 可在"Start date"文本框中输入起始日期，"End date"文本框中输入终止日期，年度与后面的数字 用"："分隔。
导入法：把存于EXCEL等文档的数据导入序列中。 • 选择主菜单中File/Import/Read Text-LotusExcel，找到已经存好的数据Excel文件，点击“ 打开”后，出现如图所示对话框。 在Names for
series or Number if named in file
选框中序列名称 p，即将数据导 入了该序列p。
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具体的日期的表示法为： 年度：二十世纪可用两位数，其余全用四位数字；如 ：从1999到2009，只需在Start date中输入1999。 End date中输入2009即可。 半年：年后加1或2；如：从1999年上半年到2009年下 半年，在Start date中输入1999：1 。End date中输 入2009：2。 季度：年后加1-4；从1999年第一季度到2009年第三 季度，在Start date中输入1999：1 。End date中输 入2009：3
Eviews面板数据模型估计
4361.555
3890.580 4077.961 5317.862 3612.722 4360.420 3877.345 5011.976 8651.893 3793.908 6145.622
4457.463
4159.087 4281.560 5488.829 3914.080 4654.420 4170.596 5159.538 9336.100 4131.273 6904.368
4571.439 6624.316 4787.606 4968.164 4780.090
4997.843
4878.296 6793.437 5088.315 5363.153 5063.228
5382.808
5271.925 7316.567 5533.688 5797.010 5502.873
6143.565
建立好Pool对象以后，选择View/Spreadsheet （stacked data），EViews会要求输入序列名列表。
大多数情况下，不同截面成员的数据从上到下依次堆积，每一 列代表一个变量,每一列内数据都是按年排列的。如果数据按年排 列，要确保各年内截面成员的排列顺序要一致。
生成新的序列
• 打开原始pool数据，点击工具栏中的poolgenr键，在 弹出的对话框中输入要生成的公式，如： cp?=consume?/p?,ip?=income?/p?
4.如何估计Pool方程
单击Pool工具栏的Estimate选项打开如下对话框：
（1）因变量 在因变量对话框中输入Pool变量或Pool变量表达式。 （2）估计方法 Fixed and Random下： Cross-secti（个体效应）有三个选项，分别表示无、固定和随机个 体效应。 Period（时点效应）有三个选项，分别表示无、有固定和有随机时 点效应。 Weights有五个选项，分别表示无加权、个体的GLS法、个体SUR法、 时点GLS法和时点SUR法。 （3）估计设置 Method有两个选项：LS和TSLS Sample为样本区间。
如何用eviews分析时间序列课程
如何用eviews分析时间序列课程时间序列分析是一种常用的数据分析方法，通过对一系列时间上连续测量的数据进行观察、描述和分析，可以发现其中的规律和趋势，从而预测未来的发展走势。
Eviews是一种专业的时间序列分析软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。
本文将介绍如何使用Eviews进行时间序列分析。
首先，打开Eviews软件，并导入需要分析的时间序列数据。
在Eviews的工作区中，选择“File”菜单下的“Open”选项，然后选择需要导入的数据文件，点击“Open”按钮导入数据。
导入数据后，可以在Eviews的对象浏览器中看到导入的数据对象。
接下来，对时间序列数据进行初步的观察和描述分析。
在对象浏览器中，选择需要分析的数据对象，右键点击并选择“Open as Group”选项，将数据对象打开为一个分析组。
然后，在Eviews的对象浏览器中，选择分析组，在右侧窗口中可以看到该组中包含的所有时间序列数据。
可以通过列出每个时间序列的统计概要、绘制时间序列图、查看自相关和偏自相关等方式对数据进行初步的观察和描述分析。
接下来，进行时间序列模型的构建和估计。
在Eviews的操作菜单中，选择“Quick”菜单下的“Estimate Equation”选项，打开方程估计窗口。
在方程估计窗口中，选择需要构建的时间序列模型类型，如AR、MA、ARMA等。
然后，在“Dependent Variable”栏目中选择需要分析的时间序列数据，将其作为因变量。
在“Independent Variables”栏目中选择需要作为自变量的时间序列数据，可以根据需求选择多个自变量。
点击“OK”按钮，Eviews将根据所选择的时间序列模型类型和数据进行模型的估计。
估计完成后，可以查看估计结果。
在方程估计窗口中，可以看到估计结果的统计指标、系数估计值、显著性水平等信息。
可以根据需要查看和分析各个系数的显著性水平、置信区间等信息，判断模型的有效性和可靠性。
Eviews 基本操作学习( 图示版)
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。
应用eviews进行面板数据分析ppt课件
人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有 15 个个体。
安徽 河北 江苏 内蒙古 山西 1996 1998 2000 2002
如果模型是正确设定的，解释变量与误差项不相关，即 Cov(Xit,it) = 0。那么无论是 N，还是 T，模型参数的混合最小二乘估计量（Pooled OLS）都是一致估计量。
以案例 1（file:5panel02）为例得到的混合模型估计结果如下：
经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
7000
6000
5000
4000
3000
2000 2000
4000
6000
IP_I 8000 10000 12000 14000
图6
图7
经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
panel 原指对一组固定调查对象的多次观测，近年来 panel data 已经成为 专业术语。
面 板 数 据 从 横 截 面 （ cross section ） 看 ， 是 由 若 干 个 体 （ entity, unit, individual）在某一时点构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）看 每个个体都是一个时间序列。
详细的EVIEWS面板数据分析操作
至少1个协整向量 65.74 (0.2266)
65.74 (0.2266)
注：加“*”表示在5%的显著性水平下拒绝原假设而接受备择假设。
上述检验结果检验的样本区间为1991-2003年，从表10.8和 表10.9的检验结果可以看出，我国29个省市的城镇居民消费和 收入的面板数据之间存在协整关系。
详细的EVIEWS面板数据分析操作
View/Spreadsheet View：i? m? k?
详细的EVIEWS面板数据分析操作
第二步 分析数据的平稳性（单位根检验） 请点 说明 请点 软件操作 结果 点检验结果1 结果2
详细的EVIEWS面板数据分析操作
分析数据的平稳性（单位根检验）说明 注：所有序列者要检验
原：不稳定（Hadri 除外， Hadri 中 原：稳定）
除此项 外均支 持协整
详细的EVIEWS面板数据分析操作
表10.8 Johansen面板协整检验结果
(选择序列有确定性趋势而协整方程只有截距的情况)
原假设
支
Fisher联合迹统计量 Fisher联合-max统计
持
(p值)
量(p值)
协Leabharlann 整0个协整向量133.4 (0.0000)*
128.7 (0.0000)*
此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。
◎对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列
若变换序列后均为平稳序列可用变换后的序列直接进行回归
思路二 若变换序列后均为同阶非平稳序列，则请点
详细的EVIEWS面板数据分析操作
思路二 变量之间是同阶单整：协整检验
请点协整检验说明 请点 软件操作 结果判定请点 1 2 3 协整检验通过：
时间序列的eview操作步骤
1.打开eviews软件，点击file-new-workfile，见对话框又三块空白处，选择时间序列dated-regular frequency。
在date specification中选择monthly，start（起始时间）输入2005M11，end（终止时间）输入2008M6（eviews的时间序列没有间隔序列输入就将时间进行调整）。
右下角为工作间取名字tmd。
点击ok。
在所创建的workfile中点击object-new object，选择series，以及填写名字tmd，点击OK。
将数据填写入内就生成了以tmd为名的数据集2. 点击view-United root test，test type选择ADF检验，滞后阶数中lag length 选择SIC检验，点击ok得结果如下：一阶差分：点击GENR命令按钮，在输入框中输入bod1=D(bod)，得到一阶差分后的结果：再对一阶差分后的数据同样进行平稳性检验（单根值检验）ADF序列零均值化①在命令窗口输入如下命令（如下图所示）：Scalar m=@mean(tmd)其中：Scalar命令在Eviews中表示生成标量数据（均值只是一个数，而不是序列）。
在tmd窗口下选择菜单操作方式：单击Genr在对话框中输入BOD1=BOD-m得到零均值后的新序列tmd1与之前的数据完全不同。
3. 在工作区双击序列图标tmd1，再选用菜单操作方式：View—>Correlogram，在出现的对话框点击OK。
4.估计模型中的未知参数识别透明度这组时间序列适合的模型后，需要进一步的估计模型中的具体参数，下面就用eviews软件进行估计。
由前面的图形看出：自相关系数和偏相关系数具有相似的衰减特点：衰减快，偏相关图中，2阶以后函数值趋于0，呈截尾性选AR(2)；而在自相关图中，在4阶以后函数值趋于0，呈拖尾性，因此可将q取3故可选MA(3)模型。
利用菜单操作建立ARMA模型。
Eviews在时间序列建模中应用
Eviews在时间序列建模中的应用一、工作文件的建立、保存和调用（一）工作文件的建立有两种方式创建工作文件，一是菜单方式，另一个是命令方式。
1 菜单方式运行Eviews软件，在打开的主窗口中，进行如下操作：File/new/workfile/在出现的对话框中对workfile structure type进行选择/Dated-regular frequency/OKWorkfile structure type选项区共有3种类型：Unstructured/Undated（非结构/非日期）、Dated-regular frequency和Balanced Panel（平衡面板）。
其中默认的状态是Dated-regular frequency类型。
（1）Unstructured/Undated此类数据的观测标识代码用整数表示，只需给出总的数据观测值个数，系统将自动从1开始依次为每个样本观测值分配整数型的标识代码。
（2）Dated-regular frequency在默认状态Dated-regular frequency类型下，另一选项区Date specification（日期设定）中有8个选择，分别是Annual（年度的），Semi-annual （半年度的），Quarterly（季度的）、Monthly（月度的）、Weekly（周度的）、Daily-5 day week（一周5个工作日）、Daily-7 day week（一周7工作日）和Integer date（整序数的），其输入格式如下：Annual选项：用四位数表示年份，如1999，2001等。
在start date后输入起始年份，End date后输入终止年份。
在1900和2000年之间的年份可以只输入后2位；semi Annual选项：输入格式同Annual选项，每一年有上半年和下半年两个数据；Quarterly选项：输入格式为年份：季度，如2001：1，或98：1。
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eviews教程第25章时间序列截面数据模型
(3) 对转换后变量使用OLS (X 包括常数项和回归
量x ) (25.12) 其中。
EViews在输出中给
出了由(3)得到的的参数估计。
使用协方差矩阵的标准估计量计算
标准差。
EViews给出了随机影响的估计值。
计算公式为： (25.13) 得到的是的最优线性无偏预测值。
最后，
EViews 给出了加权和不加权的概括统计量。
加权统计量来自(3)中的
GLS 估计方程。
未加权统计量来自普通模型的残差，普通模型中包括
(3)中的参数和估计随机影响： (25.14) 三、截面加权当残差具有截面异方差性和
同步不相关时最好进行截面加权回归： (25.15) EViews进行FGLS ，并且从一阶段Pool 最小
二乘回归得出。
估计方差计算公式为： (25.16) 其中是OLS 的拟合值。
估计系数值和协方差矩阵
由标准GLS 估计量给出。
四、SUR 加权当残差具有截
面异方差性和同步相关性时，SUR 加权最小二乘是可行的GLS 估计量： (25.17) 其中是同步相关的对称阵： (25.18) 一般项，在所有的t 时为常
数。
EViews估计SUR 模型时使用的是由一阶段Pool
最小二乘回归得到： (25.19) 分母中的最大值函数是为了解决向下加权协方差项产
生的不平衡数据情况。
如果缺失值的数目可渐进忽略，这种方法生成
可逆的的一致估计量。
模型的参数估计和参数协方差矩阵计
算使用标准的GLS 公式。
五、怀特（White ）协方差估计在Pool 估计中可计算怀特的异方差性一致协方差估计（除了SUR 和
随机影响估计）。
EViews 使用堆积模型计算怀特协方差矩阵： (25.20) 其中K 是估计参数总数。
这种方差估计量足以解释各截面
成员产生的异方差性，但不能解释截面成员间同步相关的可能。
* *
第二十五章时间序列/截面数据模型在经典计量经济学模型
中，所利用的数据（样本观测值）的一个特征是，或者只利用时间序
列数据(time series) ，或者只利用截面数据(cross section) 。
我们
经常遇到在同一时间包含不同截面成员信息的数据，或在若干时间区
间观测到相关的一些截面成员的数据。
例如许多欧洲国家的GDP 时间
序列数据，或者是一段时间不同地区的失业状态数据。
我们称这些数
据为联合利用时间序列/截面数据（Pooled time series，cross
section ）。
有的书中也称这类数据为面板数据(panel data) ，指在时
间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样
本数据。
处理时间序列/截面数据的EViews 对象称为一个Pool 。
EViews 提供了许多专用工具处理Pool 数据，包括数据管理，选择时
间序列长度和截面成员的多少，以及进行数据估计。
本章将主
要介绍怎样建立Pool 数据以及定义和处理Pool 对象。
§25.1
Pool 对象 Pool对象的核心是建立用来表示截面成员的名
称表。
为明显起见，名称要相对较短。
例如，国家作为截面成员时，
可以使用USA 代表美国，CAN 代表加拿大，UK 代表英国。
定义
了Pool 的截面成员名称就等于告诉了EViews ，模型的数据结构。
在
上面的例子中，EViews 会自动把这个Pool 理解成对每个国家使用单
独的时间序列。
必须注意，Pool 对象本身不包含序列或数据。
一个Pool 对象只是对基本数据结构的一种描述。
因此，删除一个Pool
并不会同时删除它所使用的序列，但修改Pool 使用的原序列会同时
改变Pool 中的数据。
一、创建Pool 对象在本章中，使用
的是一个研究投资需求的例子，包括了五家企业和三个变量的20个
年度观测值的时间序列： 5家企业： 3个变量： CM：通用汽车公司 I ：总投资CH ：克莱斯勒公司 F ：前一年企业的市
场价值 GE：通用电器公司 S ：前
一年末工厂存货和设备的价值 WE ：西屋公司 US ：美国钢铁公司要创建Pool 对象，选择Objects/New
Object/Pool…并在编辑窗口中输入截面成员的识别名称：对
截面成员的识别名称没有特别要求，但必须能使用这些识别名称建立
合法的EViews 序列名称。
此处推荐在每个识别名中使用“_”字符，
它不是必须的，但把它作为序列名的一部分，可以很容易找到识别名
称。
二、观察或编辑Pool 定义要显示Pool 中的截面
成员识别名称，单击工具条的Define 按钮，或选择
View/Cross-Section Identifiers 。
如果需要，也可以对识别名称列
进行编辑。
三、使用Pool 和序列 Pool中使用的
数据都存在普通EViews 序列中。
这些序列可以按通常方式使用：可以列表显示，图
形显示，产生新序列，或用于估计。
也可以使用Pool 对象来处理各单独序列。
四、序列命名在Pool 中使用序列的关键是序列命名：使用基本名和截面识别名称组合命名。
截面识别名称可以放在序列名中的任意位置，只要保持一致即可。
例如，现有一个Pool 对象含有识别名＿JPN ，＿USA ，＿UK ，想建立每个截面成员的GDP 的时间序列，我们就
使用“GDP ”作为序列的基本名。
可以把识别名称放在基本名的后面，此时序列名为GDP ＿JPN ，GDP ＿USA ，GDP ＿UK ；或者把识别名称放在基本名的前面，此时序列名为JPN ＿GDP ，USA ＿GDP ，UK ＿GDP 。
把识别名称放在序列名的前面，中间或后面并没什么
关系，只要易于识别就行了。
但是必须注意要保持一致，不能这样命名序列：JPNGDP ，GDPUSA ，UKGDP1，因为EViews 无法在Pool 对象中识别这些序列。
五、Pool 序列一
旦选定的序列名和Pool 中的截面成员识别名称相对应，就可以利用这些序列使用Pool 了。
其中关键是要理解Pool 序列的概念。
一个Pool 序列实际就是一组序列, 序列名是
由基本名和所有截面识别名构成的。
Pool 序列名使用基本名和“？”占位符，其中“？”代表截面识别名。
如果序列名为GDPJPN ，GDPUSA ，GDPUK ，相应的Pool 序列为GDP? 。
如果序列名为JPNGDP ，USAGDP ，UKGDP ，相应的Pool 序列为 ?GDP。
当使用一个Pool 序列名时，EViews 认为将准备使用Pool 序列中的所有序列。
EViews 会自动循环查找所
有截面识别名称并用识别名称替代“？”。
然后会按指令使用这些替
代后的名称了。
Pool 序列必须通过Pool 对象来定义，因为如果没有
截面识别名称，占位符“？”就没有意义。
§25.2 输入Pool 数据有很多种输入数据的方法，在介绍各种方法之前，首先要理解时间序列/截面数据的结构，区别堆积数据
和非堆积数据形式。
时间序列/截面数据的数据信息用三维表示：时期，截面成员，变量。
例如：1950年，通用汽车公司，投资数据。
使用三维数据比较困难，一般要转化成二维
数据。
有几种常用的方法。
一、非堆积数据存在工作文件的数据都是这种非堆积数据，
在这种形式中，给定截面成员、给定变量的观测值放在一起，但和其他变量、其他截
面成员的数据分开。
例如，假定我们的数据文件为下面的形式：其中基本名I 代表
企业总投资、F 代表前一年企业的市场价值、S 代表前一年末工厂存货和设备的价值。
每
个企业都有单独的I 、F 、S 数据。
EViews会自动按第四章介绍的标准输入程序读取非
堆积数据。
并把每个截面变量看作一个单独序列。
注意要按照上述的Pool 命名规则命名。
确认后EViews 会打开新建序列的堆积式数据表。
我们看到的是按截面成员堆积的序列，Pool 序列名在每列
表头，截面成员/年代识别符标识每行：二、堆积数据选择View/Spreadsheet （stacked data ），EViews 会要求输入序列名列表 Pool数据排列成堆积形式，一个变
量的所有数据放在一起，和其他变量的数据分开。
大多数情况下，不同截面成员的数据从
上到下依次堆积，每一列代表一个变量：我们称上表数据是以截面成员堆积的，单击Order+/-实现堆积方式转换，也可以按
日期堆积数据：每一列代表一个变量，每一列内数据都是按年排列的。
如果数据按
年排列，要确保各年内截面成员的排列顺序要一致。
三、手工输入/剪切和粘贴可以通
过手工输入数据，也可。