eviews实验指导书
计量经济实验(Eveiws软件)指导书
计量经济学实验指导书E v i e w s软件湖南农业大学经济学院2009 年10 月实验一 Eviews 软件操作实验一、Eviews是什么Eviews (Econometric Views)是美国QMS（Quantitative Micro Software）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。
二、EViews软件的启动与退出1．启动正常安装EViews软件之后，在Windows98/xp开始菜单的程序组中将包括一项“Econometric Views”，双击该项则启动EViews软件，显示图1.1的EViews软件的工作窗口。
图1.1 EViews软件的主窗口2．退出在EViews主菜单上点击File\Exit，系统询问是否保存所修改的工作文件，确认之后将返回到Windows窗口。
3、EViews软件工作窗口的组成如图所示，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。
标题栏左边是控制框，控制框也有上述三个按钮的功能，双击则关闭该窗口。
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用鼠标点击打开下拉式菜单（或再下一级菜单），点击某个选项将执行对应的命令。
命令窗口: 主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端的竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews（TSP风格）的命令。
如果熟悉Micro TSP的命令，可以在此直接键入。
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）均在此范围之内显示，不能移出主窗口之外。
Eviews 实验操作手册(部分)
Eviews实验操作记录（慢慢整理）相关系数检验：W AGE ED SEXW 1.000000 0.210152 0.495856 -0.260906AGE 0.210152 1.000000 -0.038637 0.144689ED 0.495856 -0.038637 1.000000 -0.084487SEX -0.260906 0.144689 -0.084487 1.000000①可以在命令窗口键入命令：cor x y z……，就会输出相关系数矩阵。
②假设你的样本数据序列：x1 x2从主菜单选择Quick/Group Statistics/Correlations之后会弹出个对话框，在对话框选择你的目标序列x1 x2说明：序列相关好像只有正相关、负相关、完全相关、完全不相关、强相关、弱相关等概念。
相关系数为1是完全正相关，－1是完全负相关，0是完全不相关。
个人感觉0.5左右的相关关系（趋势）就比较弱了。
eviews提供的相关计算是指序列之间的线性相关关系。
如果序列之间不存在线性相关，也有可能存在其他类型的相关关系，如对数相关、指数相关等等。
通常显著性是和建设检验关联的。
统计假设检验也称为显著性检验，即指样本统计量和假设的总体参数之间的显著性差异。
显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。
显著性差异就是实际样本统计量的取值和假设的总体参数的差异超过了通常的偶然因素的作用范围，说明还有系统性的因素发生作用，因而就可以否定某种条件不起作用的假设。
假设检验时提出的假设称为原假设或无效假设，就是假定样本统计量与总体参数的差异都是由随机因素引起，不存在条件变动因素。
假设检验运用了小概率原理，事先确定的作为判断的界限，即允许的小概率的标准，称为显著性水平。
如果根据命题的原假设所计算出来的概率小于这个标准，就拒绝原假设；大于这个标准则接受原假设。
这样显著性水平把概率分布分为两个区间：拒绝区间，接受区间。
回归分析实验1 Eviews基本操作及一元线性回归
第一部分EViews基本操作第一章预备知识一、什么是EViewsEViews (Econometric Views)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。
EViews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。
可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。
操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。
EViews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。
在EViews的命令行中输入、编辑和执行命令。
在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。
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，是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具，在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。
应用领域■ 应用经济计量学■ 总体经济的研究和预测■ 销售预测■ 财务分析■ 成本分析和预测■ 蒙特卡罗模拟■ 经济模型的估计和仿真■ 利率与外汇预测EViews引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析，数据管理简单方便。
其主要功能有：（1）采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；（2）输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列；（3）计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；（4）进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验；（5）执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等；（6）对选择模型进行Probit、Logit 和Gompit 估计；（7）对联立方程进行线性和非线性的估计；（8）估计和分析向量自回归系统；（9）多项式分布滞后模型的估计；（10）回归方程的预测；（11）模型的求解和模拟；（12）数据库管理；（13）与外部软件进行数据交换EViews可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时间序列(Time Series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。
eviews 指导
Eviews入门EVviews (Econometric Views)是当今世界上最流行的计量经济学软件之一，它是由美国QMS (Quantitative Micro Software) 有限公司1981出版的。
本指南以EVviews3.1版为基础介绍。
EVviews是以对象（Object）为基础建立起来的。
对象包括序列（Series）、方程（Equation）、模型（Model）、系数（Coefficient）和矩阵（Matrix）等。
所有对象都保存在工作文件（Workfile）中。
对象可以被命名。
对象被命名后，其名称将出现在工作文件窗口的目录中，同时对象将作为工作文件的一部分被子保存。
当工作文件存盘时，对象也同时被保存。
初次使用EVviews时，需要建立一个新工作文件：单击EVviews主菜单中的File\New\Workfile，弹出Workfile Range对话框，年度数据的起止期最好用4位数表示，半年、季、月度数据的年度后加冒号分隔，如1990:1；周数据格式为周/月/年；日数据格式为日/月/年。
命令格式：workfile 文件名时间频率选项区间时间频率选项：a/s/q/m/w/d/7/u a表示年度数据；s表示半年度数据；q表示季度数据；m表示月度数据；w表示周数据；d表示日数据（每周5天，周一至周五）；7表示日数据（每周7天）；u表示非时序数据。
工作文件最初只有两个对象，c 为参数据估计，resid 为残差序列。
实验一一元线性回归下面介绍谢识予编《计量经济学教程》中例题的实现步骤，要求同学们按此操作步骤完成P103习题7，提交实验报告。
对P66例3-1，可通过下列步骤实现：1、建立工作文件2、主菜单quick\empty group 打开group窗口，填入数据，点击ser01，键入x，回车，提问是否将ser01改名为x，点击ok。
类似可输入y。
命令格式：series xx.fill 637,659,686┄group被保存后，如发现有错误，要点group窗口的Edit+/-才能编辑。
计量经济学eviews操作
计量经济学实验指导系部：基础部专业：计算与信息科学教师：仓定帮I.实验一多元线性回归模型 (3)II.实验二异方差的检验与处理 (16)III.实验三序列相关的检验与处理 (24)IV.实验四多重共线性的检验与处理 (32)V.实验五虚拟变量模型 (39)VI.实验六分布滞后模型 (45)VII.实验七联立方程模型 (51)VIII.实验八时间序列模型分析 (58)IX.实验九V AR模型的建立与分析 (77)A. ADF检验 (78)B. VAR模型的建立 (79)C. 协整检验 (80)D. GRANGER因果检验 (81)E. 脉冲响应分析 (81)实验内容注：必做实验课堂时间完成，选做实验由学生课后选择时间完成。
每次实验后学生上交实验分析结果。
I.实验一多元线性回归模型【实验目的】通过本实验，了解Eviews软件，熟悉软件建立工作文件，文件窗口操作，数据输入与处理等基本操作。
掌握多元线性回归模型的估计方法，学会用Eiews 软件进行多元回归分析。
通过本实验使得学生能够根据所学知识，对实际经济问题进行分析，建立计量模型，利用Eiews软件进行数据分析，并能够对输出结果进行解释说明。
【实验内容及步骤】本实验选用美国金属行业主要的27家企业相关数据，如下表，其中被解释变量Y表示产出，解释变量L表示劳动力投入，K表示资本投入。
试建立三者之间的回归关系。
7 2427.89 452 3069.91 21 5159.31 835 5206.368 4257.46 714 5585.01 22 3378.4 284 3288.729 1625.19 320 1618.75 23 592.85 150 357.3210 1272.05 253 1562.08 24 1601.98 259 2031.9311 1004.45 236 662.04 25 2065.85 497 2492.9812 598.87 140 875.37 26 2293.87 275 1711.7413 853.1 154 1696.98 27 745.67 134 768.5914 1165.63 240 1078.79【实验内容及步骤】1.数据的输入STEP1：双击桌面上Eviews快捷图标，打开Eviews，如图1.图1STEP2：点击Eviews主画面顶部按钮file/new/Workfile ，如图2，弹出workfile create对话框如图3。
计量经济学试验-Eviews
12
0.759316100176
27
13
24.0588008707
0.027744 -0.008265 38.94474 40950.71 -146.3152 1.698005
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
下：
序号
Y
X
序号
Y
X
1
2940
3547
16
1609
1963
2
2322
2769
17
2048
2450
3
1898
2334
18
2087
2688
4
1560
1957
19
3777
4632
5
1585189320源自230328956
1977
2314
21
2404
3072
7
1596
1953
22
2034
2421
8
1660
1960
0.133926 271.8586
7.278296 -1.056384
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
EVIEWS软件实验
表 3-1 (元)
2002 年 中 国 各 地 区 城 市 居 民 人 均 年 消 费 支 出 和 可 支 配 收 入
地
城市居民家庭平均每人每年消费支 城市居民人均年可支配收入
区
出
X
Y
北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南
571.70
4517.8
1228.83
106.0
1981
629.89
4862.4
1138.41
102.4
1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
Weekly ( 周数据 )
Quartrly (季度) 数据 )
Daily (5 day week ) ( 每周 5 天日
Semi Annual (半年) 数据 )
Daily (7 day week ) ( 每周 7 天日
Monthly (月度) 不规则的)
Undated or irreqular (未注明日期或
或点已存的文件名，再点“ok”。若要读取已存盘数据，点击“fire/Open”，在 对话框的“Drives”点所存的磁盘名，在“Directories”点文件路径，在“Fire Name”点文件名，点击“ok”即可。
STEP4:在 EViews 主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”， 出现“Equation specification”对话框，选 OLS 估计，即选击“Least Squares”， 键入“Y C X”，点“ok”或按回车，即出现如图 3-14 那样的回归结果。也可以 在 EViews 命令框中直接键入“LS Y C X”，按回车，即出现回归结果。
eviews实验指导书
计量经济学实验指导书目录实验一Eviews的基本操作与一元线性回归模型的最小二乘估计 (1)实验目的： (1)实验内容： (1)实验二：Eviews的常用函数与多元线性回归分析 (6)实验目的 (6)实验内容 (6)实验三异方差的检验与修正 (8)实验目的 (8)实验内容 (8)实验四序列相关的检验与修正 (13)实验目的 (13)实验内容 (13)实验五多重共线性的检验和修正 (18)实验目的 (18)实验内容 (18)实验六柯布-道格拉斯生产函数的求解 (22)实验目的 (22)实验内容 (22)实验一Eviews的基本操作与一元线性回归模型的最小二乘估计实验目的：1、熟悉Eviews的窗口与界面2、掌握Eviews的命令与菜单的操作3、掌握用Eviews估计与检验一元线性回归模型实验内容：1、启动Eviews双击Eviews图标，出现Eviews窗口，它由以下部分组成：标题栏“Eviews”、主菜单“File，Edit，…，Help”、命令窗口（空白处）和工作区域。
命令窗口工作区域图1-12、产生文件Eviews的操作在工作文件中进行，故首先要有工作文件，然后进行数据输入、分析等等操作。
（1）读已存在文件：File→Open→Workfile。
（2）新建文件：File→New→Workfile，出现对话框“工作文件范围”，选取或填上数据类型、起止时间。
OK后，得到一个无名字的工作文件，其中有：时间范围、当前工作文件样本范围、filter 、默认方程、系数向量C、序列RESID。
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（如图所示），由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。
图1-2工作文件对话框其中， Annual——年度 Monthly——月度Semi-annual——半年 Weekly——周Quarterly——季度 Daily——日Undated or irregular——非时序数据选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日前1985和1998。
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计量经济学实验指导书目录实验一Eviews的基本操作与一元线性回归模型的最小二乘估计 (1)实验目的： (1)实验内容： (1)实验二：Eviews的常用函数与多元线性回归分析 (6)实验目的 (6)实验内容 (6)实验三异方差的检验与修正 (8)实验目的 (8)实验内容 (8)实验四序列相关的检验与修正 (13)实验目的 (13)实验内容 (13)实验五多重共线性的检验和修正 (18)实验目的 (18)实验内容 (18)实验六柯布-道格拉斯生产函数的求解 (22)实验目的 (22)实验内容 (22)实验一Eviews的基本操作与一元线性回归模型的最小二乘估计实验目的：1、熟悉Eviews的窗口与界面2、掌握Eviews的命令与菜单的操作3、掌握用Eviews估计与检验一元线性回归模型实验内容：1、启动Eviews双击Eviews图标，出现Eviews窗口，它由以下部分组成：标题栏“Eviews”、主菜单“File，Edit，…，Help”、命令窗口（空白处）和工作区域。
命令窗口工作区域图1-12、产生文件Eviews的操作在工作文件中进行，故首先要有工作文件，然后进行数据输入、分析等等操作。
（1）读已存在文件：File→Open→Workfile。
（2）新建文件：File→New→Workfile，出现对话框“工作文件范围”，选取或填上数据类型、起止时间。
OK后，得到一个无名字的工作文件，其中有：时间范围、当前工作文件样本范围、filter 、默认方程、系数向量C、序列RESID。
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（如图所示），由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。
图1-2工作文件对话框其中， Annual——年度 Monthly——月度Semi-annual——半年 Weekly——周Quarterly——季度 Daily——日Undated or irregular——非时序数据选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日前1985和1998。
然后点击OK按钮，将在EViews软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口（如图所示）。
图1-3工作文件窗口工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。
（3）命令方式新建文件在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。
命令格式为： CREATE 时间频率类型起始期终止期则以上菜单方式过程可写为：CREATE A 1985 19983、输入数据（1）进入数据编辑窗口，有命令方式和菜单方式两种①DATA命令方式在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为：DATA <序列名1> <序列名2>…<序列名n>本例中可在命令窗口键入如下命令（如图1-4所示）；将显示一个如图1-5的数组窗口，此时可以按全屏幕编辑方式输入每个变量的数据。
DATA Y X图1-4图1-5 数组窗口②菜单方式Object→New Object，选Series，并输入序列的名称，确认后，点击Edit+/-编辑数据。
（2）数据的输入在数据编辑窗口，数据的输入方式有如下几种方式：①从键盘输入；②从Excel复制数据。
首先，先取定Excel中的数据区域，选“复制”；其次，打开Eviews，同2-（2），建工作文件，使样本区域包含与被复制数据同样多的观察值个数；第三，击Quick→Empty Group (Edit series)；第四，按向上滚动指针，击数据区OBS右边的单元格，点Edit→Paste，再退出，选No，于是，在工作文件中有被复制的数据序列的图标。
③从Excel复制部分数据到已存在的序列中：取定要复制的数据，复制之；打开包含已存在序列的Group窗口，使之处于Edit模式（开关键是Edit+）；将光标指到目标单元格，点Edit→Paste，其它同3-（2）。
4、从Excel工作表中读取数据击Procs→Import→Read-Lotus-Excel，选取文件类型为Text-ASCII或Excel.xls，打开文件；在对话框中，选取要打开的序列名，多个之间用空格隔开（如全用原序列名，输入序列的个数即可），OK。
启动Eviews，练习Eviews菜单与命令的使用；5、一元线性回归模型的OLS估计方法1：在命令窗口，直接输入“LS 因变量 C 自变量”，中间用空格隔开，多个自变量之间也用空格隔开。
方法2：点Object→New Object→Equation，出现对话框：在Equation Specification 内填入方程（不带扰动项）；在Estimation Settings中填入所用估计方法和样本估计区间。
方法3：点Quick→Estimate Equation，同上填写对话框。
方法4：在工作文件内，按被解释变量、各解释变量图标的次序取定（按住Ctrl，用鼠标逐个选），对它们双击左键后，再点Open Equation，出现对话框，根据习惯，将C放在被解释变量与解释变量之间，其它填充同上方法。
由如上的回归结果，分析如何对方程进行拟合优度检验、回归系数的显著性检验以及其置信区间的求解。
6、一元线性回归模型的预测其步骤为：（1）扩展工作文件范围。
窗口方式：Proc→Structure/Resize current page；命令方式：EXPAND 起始日期结束日期。
（2）扩展样本区间。
窗口方式：P roc→set sample；命令方式：SMPL 起始日期结束日期。
（3）输入解释变量预测时间的取值，在OLS估计结果窗口，点击forecast，或在命令行输入FORECAST7、图形分析点Quick→Graph打开作图对话框，图1-6实验二：Eviews的常用函数与多元线性回归分析实验目的1、掌握Eviews中的常用函数及应用2、掌握用Eviews估计与检验多元线性回归模型实验内容1、掌握Eviews中的常用函数及应用（1）一般函数（2）关于回归结果的函数（3）函数在Eviews中应用2、多元线性回归分析（1）创建工作文件后（注意文件范围尽量大，能包容序列），用New Object建立序列，在Edit状态下，在相应位置输入或复制序列数据。
或者从Excel调入数据。
根据下表中的数据分析城镇居民人均全年耐用消费品支出Y和可支配收入X1和耐用消费品价格指数X2表1 城镇居民人均人均耐用消费品支出与可支配收入的统计资料① 建立工作文件： CREATE A 88 98 ② 输入统计资料： DATA Y X 1 X 2 ③ 建立回归模型：LS Y C X 1 X 2⒉ 菜单点击法，Eviews 中的多元回归分析的操作方式与一元回归分析相似可参照实验一步骤则估计结果及有关信息如图2-1所示。
图2-1由此，回归方程：12158.53980.04940.9117i i i Y X X ∧=+-t ＝(1.301564) (10.54786) (－0.921316)20.947989R = 20.934986R = 72.90647F =（3）进行回归系数的检验和回归方程的检验，分析回归输出结果是否符合你期望出现的情况。
实验三异方差的检验与修正实验目的1、理解异方差的含义后果、2、学会异方差的检验与加权最小二乘法实验内容一、准备工作。
建立工作文件，并输入数据，用普通最小二乘法估计方程（操作步骤与方法同前），得到残差序列。
表2列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料，请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。
表2 我国制造工业1998年销售利润与销售收入情况二、异方差的检验1、图形分析检验⑴观察销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图(图3-1)：SCAT X Y图3-1 我国制造工业销售利润与销售收入相关图从图中可以看出，随着销售收入的增加，销售利润的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。
这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
⑵残差分析首先将数据排序（命令格式为：SORT 解释变量），然后建立回归方程。
在方程窗口中点击Resids按钮就可以得到模型的残差分布图（或建立方程后在Eviews工作文件窗口中点击resid对象来观察）。
图3-2 我国制造业销售利润回归模型残差分布图3-2显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。
2、Goldfeld-Quant检验⑴将样本安解释变量排序（SORT X）并分成两部分（分别有1到10共11个样本合19到28共10个样本）⑵利用样本1建立回归模型1（回归结果如图3-3），其残差平方和为2579.587。
SMPL 1 10LS Y C X图3-3 样本1回归结果⑶利用样本2建立回归模型2（回归结果如图3-4），其残差平方和为63769.67。
SMPL 19 28 LS Y C X图3-4 样本2回归结果⑷计算F 统计量：12/RSS RSS F =＝63769.67/2579.59=24.72，21RSS RSS 和分别是模型1和模型2的残差平方和。
取05.0=α时，查F 分布表得44.3)1110,1110(05.0=----F ，而44.372.2405.0=>=F F ，所以存在异方差性3、White 检验⑴建立回归模型：LS Y C X ，回归结果如图3-5。
图3-5 我国制造业销售利润回归模型⑵在方程窗口上点击View\Residual\Test\White Heteroskedastcity,检验结果如图3-6。
图3-6 White 检验结果其中F 值为辅助回归模型的F 统计量值。
取显著水平05.0=α，由于2704.699.5)2(2205.0=<=nR χ,所以存在异方差性。
实际应用中可以直接观察相伴概率p 值的大小，若p 值较小，则认为存在异方差性。
反之，则认为不存在异方差性。
4、斯皮尔曼等级相关系数检验其操作步骤为：A. 对X 排序：命令行输入SORT XB. 输入X 的等级：data d1（依次输入1-n 的自然数）；C. 对残差绝对值排序：命令行输入SORT abs(resid)；D. 输入残差绝对值的等级：data d2（依次输入1-n 的自然数）；E. 依据公式计算等级相关系数检验统计量，并查表得出结论。
5、异方差的消除—加权最小二乘法加权最小二乘法中，最重要的是确定权重的确定，一般而言，采用残差绝对值的倒数作为权重，也可以采用其他形式。