Eviews上机操作指南
Ewiews上机操作步骤附图详解
Eviews应用初步教学目的：介绍Eviews计量经济软件的基本指令教学重点、难点：同时处理异方差和自相关教学时数：3教学方法：多媒体演示作业：上机练习作业题主要内容：一、打开Eviews: 开始→程序→ eviews3 → eviews3.1 →回车二、建立文件：File → new → workfile 年、季、月度数据三、输入数据：Quick → Empty group → Edit+/-四、保存数据：File → save →文件名（英文）→保存五、调用文件：File → open →workfile文件名（英文）六、显示与查看数据：选中X和Y →双击→ open group →查看、修改数据七、做散点图：选中X和Y → quick → graph → ok → scatter → option → regression line → ok八、统计分析：quick → group statistics → descriptive statistics, covariances, correlation九、回归分析：quick → estimate equation → Y C X → ok十、定义样本区间：quick → sample → 1 4→ ok十一、产生新序列：quick → generate series →公式十二、排序：Pross → sort series →序列名→升降序十三、曲线回归：log(y) c log(x)十四、处理自相关：ls y c x ar(1)根据某地区1987年~2003年人均实际消费支出（单位：元）和人均实际可支配收入（单位：元）的资料完成以下工作： 1．建立该地区人均实际消费支出对人均实际可支配收入的回归模型并进行估计和检验。
2．请用戈德费尔德—匡特检验方法判断该模型是否存在异方差性（去掉中间三年的数据），如果存在，请用加权最小二乘法消除异方差。
Eviews上机手册
《计量经济学》上机指导手册统计学院数量经济教研室2004年3月目录第一部分 Eviews基本操作_____________________________________________________1第一章预备知识____________________________________________________________1第二章 Eviews的基本操作____________________________________________________6第二部分上机实习操作_______________________________________________________17第三章简单线性回归模型与多元线性回归模型________________________________17第四章多重共线性________________________________________________________23第五章异方差性__________________________________________________________32第六章自相关性__________________________________________________________35第七章分布滞后模型与自回归模型_________________________________________38第八章虚拟变量_________________________________________________________42第九章联立方程模型______________________________________________________44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时间序列实验指导(上机操作说明)
⒉在工作文件窗口中选取所要删除或更名的变量，点击工作文件窗口菜单栏中的Objects/Delete selected…（Rename selected…），即可删除（更名）变量
进行预测：打开对应的方程窗口，点forecast按纽，将出现对话框，修改对话框 sample range for forecast中的时间期限的截止日期为预测期.
相对误差的计算公式为：（实际值-预测值）/实际值
二、单参数和双参数指数平滑法进行预测的操作练习
2、某地区1996~2003年的人口数据如表1.2，运用二次指数平滑法预测该镇2004年底的人口数（单位：人）。
掌握确定性时间序列建立模型的几种常用方法。
【实验内容】
一、多项式模型和加权最小二乘法的建立；
二、单参数和双参数指数平滑法进行预测的操作练习；
三、二次曲线和对数曲线趋势模型建立及预测；
【实验步骤】
一、多项式模型和加权最小二乘法的建立；
1、我国1974—1994年的发电量资料列于表中，已知1995年的发电量为10077.26亿千瓦小时，试以表1.1中的资料为样本：
建立系列方程：smpl 1974 1994
ls y c t
ls y c t t^2
ls y c t t^2 t^3
通过拟合优度和外推检验的结果发现一元三次多项式模型效果最好。
首先生成权数序列：genr m=sqr(0.6^(21-t))
加权最小二乘法的命令方式：ls(w=m) y c t
普通最小二乘法命令方式：ls y c t
步骤：（1）打开该文件。
EVIEWS上机操作方法基本操作.ppt
二、 建立工作文件
新建文件: 单击“ File”(文件）,出现下拉菜单点“New” （新建），单击其中的“Workfile” /ok
出现对话框“Workfile Range”（工作文件范围）
打开原有工作文件:单击 “ File”(文件）,出现 下拉菜单点 "Open/ Workfile "选 择需要的文件"打开“ 即可
模型（models）、系数（coefficients）、 矩阵（Matrix)
对象（objects）和视图（Views）
“视图”（Views）也称“浏览“，是表现对象的某种特殊 方式，如数据、图表等。 一般来说，一个对象可有多个视图，例如:
序列对象的视图:原始数据/折线图/条形图/直方图 /相关图/统计量
工作文件范围
对话框“Workfile Range”
选择合适的数据性质和范围：
在“Workfile frequency”（频率）中
选择合适的数据性质： Annual ( 年度 )
Views3.1版
Quartrly ( 季度 )
Semi Annual (半年)
Monthly ( 月度 )
Weekly ( 周数据 )
方程对象视图:设定的图表/估计结果的输出表/残差图 /协方差矩阵/各种设定和参数检验表
特点：视图只是对象的表现，是不独立的：视图可以相互切
换，视图变化只是对象数据表现形式的改变，不会改变对象本身。
视图的“冻结”（Freeze)：视图可通过“冻结” （Freeze)复制为“冻结的视图”，而成为另一独立的对 象，这时将不再随原对象数据的变化而变化。
单击“ok”出现“Workfile UNTITLED”(未命名工作文件)工作框
Eviews上机操作步骤
2
也就是说存在异方差性。
• （2）GQ检验 • 首先，按某一解释变量对观察值进行排 序，这里我们选择X2为标准排序，Procs 菜单项选Sort series项，出现排序对话 框，输入X2，OK • 其次，将样本值去掉中间七个数据，得 到两个容量为12的样本，分布进行回归 ，求出各自的残差平方和。
参数估计结果
• 模型估计结果为
ˆ 3.631.06ln X 0.92ln p0 0.08ln p1 ln Y
(9.03) ( 25.35) ( -2.28 ) ( -7.34)
R2 0.9987 , R 2 0.9983 , D.W . 1.50, F 2583 .28
• 举例：教材76页例3.5.1 • 1、估计模型参数； • 2、计算在置信度为0.05的情况下参数的 置信区间； • 3、说明参数的经济意义；
1、估计模型参数
• （一）建立工作文件； • （二）导入数据； • （三）估计方程。
• 导入数据－从EXCEL表直接导入 • FILE-IMPORT-READ TEXT-LOTUS-EXCEL
结果分析
• （1）在1981年至1994年之间，中国城镇 居民对食品的消费支出对总支出的弹性为 1.055，也就是说当总消费支出增长1%的 时候，对食品的消费支出会增长1.055%。 这说明当城镇居民的总消费支出水平增长 时，对食品的消费支出会以更快的速度增 长。
• （2）从模型中可以看出，食品价格对食 品消费支出的弹性为－0.08，也就是说 当食品价格增长1％的时候，食品消费支 出下降0.08%。这说明食品价格变化对食 品消费支出的影响很小，主要原因在于 食品是一种必需品。
?2gq检验?首先按某一解释变量对观察值进行排序这里我们选择x2为标准排序procs菜单项选sortseries项出现排序对话框输入x2ok?其次将样本值去掉中间七个数据得到两个容量为12的样本分布进行回归求出各自的残差平方和
Eviews基本操作
Eviews 基本操作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“文件，编辑，…，帮助”、命令窗口（空白处）和工作区域。
2．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。
）读已存在文件：文件/打开/Workfile 。
（2）新建文件：文件/新建/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。
填好后，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 、序列残差附：1Annual选项：可以用四位年份如Start date:1955 End date 1998,在1900年和2000年之间的年份只需要后两位即可。
Quarterly选项: 输入格式为: 1992:1, 65:4, 2002:3年后面只能跟1、2、3、4代表季度。
Monthly选项: 输入格式Examples: 1956:1, 1990:11年后面为月Weekly and daily选项: 在缺省状态下的格式如8:10:97即为October 8, 1997.它的格式可以通过Options/Dates-Frequency……调整Undated or irregular选项：为非日期数据如：Start date:1 End date 100，即为100个数的一个序列。
附：2保存Workfile可以用两种方法保存Workfile,第一种方法点击主窗口中File/SaveAs or File/Save；第二，Workfile窗口中的工具栏中的Save按钮即可以保存。
打开Workfile用File/Open/Workfile的方式可以打开以前保存的Workfile改变workfile的显示方式：选择View/Display Filter，或者双击workfile窗口中的Filter.*就会出现如下的对话框在*号后面填入你想要显示的变量（中间用空格阁开），点OK即可。
Eviews上机步骤
Eviews上机步骤Eviews 主要操作步骤⼀、启动软件包（双击“Eviews ”，进⼊Eviews 主页）⼆、创建⼯作⽂件（点击“File/New/Workfile/Ok ”）出现“Workfile Range ”，⽬的：1、选择数据频率（类型）：Annual (年度)Quartely （季度）┆Undated or irrequar （未注明⽇期或不规则的）2、确定Start date 和End date （如1980 1999或1 18 /ok ）。
出现“Workfile 对话框（⼦窗⼝）”中已有两个变量：c-----常数项resid----模型将产⽣的残差项三、输⼊（编辑）数据：法1：在命令框键⼊：“data y x ”（⼀元）或“data y 1x 2x …”（多元）/回车；出现数据编辑框，按顺序键⼊数据/存盘（或最⼩化）。
法2：⽤⿏标单击“Quick ”，在出现的下拉菜单中单击“Empty Group ”，出现Group 窗⼝。
数据表第⼀序列取名y ，键⼊y 的数据；再将数据表第⼆序列取名x ，键⼊x 的数据；…/存盘（或最⼩化）。
出现的对话框中有四个（⼀元）或五个及五个以上的（多元）变量：c-----常数项resid----将产⽣的残差x----解释（⾃）变量y----被解释（因）变量注：存盘点“File/save”，删除原⽂件名，输⼊“⾃命名”/ok。
注：读取（数）点“File/open”，点⾃命名⽂件/ok。
注：如数据资料已经作为Eviews的永久⼯作⽂件存盘，则⼆、三步省去，⽤File/open命令打开⽂件即可。
第⼀章简单线性回归模型；第⼆章多元线性回归模型⼀、回归分析（⽤OLS估计未知参数）法1：1、点击“Quick/Estimate E quation”；2、在出现的估计对话框中，键⼊y c x/ok法2、在命令框键⼊LS y c x或LS y c 1x 2x/回车。
注：在E quation框中，点击Resids,可以出现Residual、Actual、Fitted的图形。
Eviews操作手册要点
Eviews操作入门：输入数据，对数据进行描述统计和画图首先是打开Eviews软件，可以双击桌面上的图标，或者从windows开始菜单中寻找Eviews，打开Eviews后，可以看到下面的窗口如图F1-1。
图F1-1 Eviews窗口关于Eviews的操作可以点击F1-1的Help，进行自学。
打开Eviews后，第一项任务就是建立一个新Workfile或者打开一个已有的Workfile，单击File，然后光标放在New上，最后单击Workfile。
如图F1-2图F1-2图F1-2左上角点击向下的三角可以选则数据类型，如同F1-3。
数据类型分三类截面数据，时间序列数据和面板数据。
图F1-3图F1-2右上角可以选中时间序列数据的频率，见图F1-4。
图F1-4对话框中选择数据的频率：年、半年、季度、月度、周、天（5天一周或7天1周）或日内数据（用integer data）来表示。
对时间序列数据选择一个频率，填写开始日期和结束日期，日期格式：年：1997季度：1997：1月度：1997：01周和日：8：10：1997表示1997年8月10号，美式表达日期法。
8：10：1997表示1997年10月8号，欧式表达日期法。
如何选择欧式和美式日期格式呢？从Eviews窗口点击Options再点击dates and Frequency conversion，得到窗口F1-5。
F1-5的右上角可以选择日期格式。
图F1-5假设建立一个月度数据的workfile，填写完后点OK，一个新Workfile就建好了。
见图F1-6。
保存该workfile，单击Eviews窗口的save命令，选择保存位置即可。
图F1-6新建立的workfile之后，第二件事就是输入数据。
数据输入有多种方法。
1)直接输入数据，见F1-7在Eviews窗口下，单击Quick，再单击Empty group(edit series)，直接输数值即可。
注意在该窗口中命令行有一个Edit+/-，可以点一下Edit+/-就可以变成如图所示的空白格，输完数据后，为了避免不小心改变数据，可以再点一下Edit+/-，这时数据就不能被修改了。
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Eviews上机操作指南（I）
1.数据准备篇
（1）建立工作文件：
workfile u 1 33 建立一个截面工作文件，33表示样本容量
workfile a 1978 2007 建立一个年度时间序列工作文件，1978、2007分别表示年份的起点和终点
（2）导入数据
Data y x1 x2 建立数据表格，将excel数据复制到数据表格
在使用该命令时一定要注意与excel表中的数据顺序一致，一般情况下第一列为被解释变量，其余各列为若干解释变量
2.绘图篇
在eviews中一般可以绘制两种类型的图，序列图与散点图
（1）序列图：plot y 可以绘制变量y随时间变化的图
当然也可以同时绘制多个变量的序列图，例如plot y x1
（2）散点图：scat x y表示两个变量之间的关系
3．回归篇
在eviews中执行回归的命令为ls y c x1 x2
Y表示被解释变量，c为常数，x1、x2为解释变量列表，在实际操作时y、x1、x2可以换成你指定的名称。
此外，log(x1)、x1^2、x1*x2分别表示非线性形式的解释变量。
回归后可以使用命令genr e=resid提取回归的残差。
练习：
1．多元线性回归模型的参数估计（对应教材P72-P73）
（1）建立工作文件导入数据；（2）观察y~x1、y~x2散点图；（3）构造OLS 回归，模型为01122Y X X βββμ=+++；（4）提取残差序列，观察残差的统计特征。
2．双对数模型的参数估计（对应教材P83-P85）
（1）建立工作文件，导入数据；（2）分别绘制x 、q 、p0、p1的序列图；（3）绘制log(q)对log(x)的散点图；（4）构造OLS 回归，模型为
012031log()log()log()log()Q X P P ββββμ=++++。
3．半对数模型的参数估计（对应教学辅助材料7例子2），根据辅助材料的结果写出相关命令。
log(salary) 模型1
模型2
模型3
log(sales) log(mktval) profmarg ceoten comten 截距 R 2 调整R 2
残差平方和
4．异方差检验与修正
进行异方差检验首先要估计原始回归，然后提取残差。
例如利用excel
表格中“异方差-1”的数据，估计模型01122Y X X βββμ=+++结果为：
（1）图示检验
主要通过解释变量与残差平方的散点图进行判断，相应的命令为： Scat x1 e^2 划线部分可以替代成任意的解释变量。
（2）White 检验
在Eviews 中可以直接进行White 检验。
点击view 后，依次选取Residual Diagnostics->Heteroskedasticity Test
点击White 检验后可以得到检验结果。
请对双对数模型01122log()log log Y X X βββμ=+++进行异方差检验。
（3）异方差的修正
在上面的例子中使用加权最小二乘法修正异方差的eviews 命令为： genr ye=y/@abs(e) genr ce=1/@abs(e) genr x1e=x1/@abs(e) genr x2e=x2/@abs(e) ls ye ce x1e x2e
5．序列相关的检验与修正
利用excel 表格中“序列相关-1”的数据，估计模型01inf t t t
unem ββμ=++
结果为：
（1）图示检验
主要通过残差序列的一阶滞后项对残差序列的散点图判断是否存在一阶序列相关，相应的eview命令为：scat e(-1) e
（2）DW检验
可以通过回归结果直接得到DW统计量。
（3）LM检验
点击view 后，依次选取Residual Diagnostics->Serial correlation LM Test ，选取检验阶数（一般为1或2）后就可以得到结果。
（4）序列相关的修正
在本例中使用广义差分法修正序列相关的命令为： Ls inf c unem ar(1) ar(2)
练习1：根据excel 文件中“异方差-2”的数据建立回归模型：
01122Y X X βββμ=+++，并检验得到的模型是否存在异方差性。
练习2：excel 文件“异方差-3”给出了财富500强企业中的447个高管薪水数据，salary 表示1999年薪水和奖金；tenure 表示任职CEO 的年数，age 表示CEO 年龄，sale 表示1998年公司销售收入；profit 表示1998年公司利润；assets 表示1998年公司总资产。
建立回归模
型：012345
salary tenure
age sale profit assets ββββββμ=++++++，检验得到
的模型是否存在异方差性。
练习3：excel 文件“异方差-4”给出了已婚妇女是否参加就业以及相关数据，其中y=1表示参加就业，y=0表示不参加就业；educ 表示受教育年限，exper 表示工作经验，age 表示年龄。
建立回归模型：
0123exp y educ er age ββββμ=++++。
该模型也称为线性概率模型，请检
验得到的模型是否存在异方差性。
练习4：excel 文件“序列相关-2”给出了美国1947年-2000年的人均消费（CS ）、可支配收入（Yd ）、财富（W ）和利率（i ）数据，建立
回归模型：0123CS Yd W i ββββμ=++++。
根据DW 统计量判断该模型是否存在一阶序列相关，如果存在请使用广义差分法修正之。
在此基础上利用LM 检验判断该模型是否存在二阶序列相关。