eviews-操作基本命令
eviews基本操作
EViews的基本操作一、Workfile（工作文件）Workfile就象你的一个桌面，上面放有许多Object，在使用EViews时首先应该打开该桌面，如果想永久保留Workfile及其中的内容，关机时必须将该Workfile存盘，否则会丢失。
（一）创建一个新的Workfile打开EViews后，点击File\New\Workfile，弹出一个WorkfileCreate对话框（图1.2.1）。
该对话框是定义Workfile的频率等内容。
该频率是用于界定样本数据的类型，其中包括时序数据、截面数据、Panel Data等。
选择与所用样本数据相适应的频率。
例如，样本数据是年度数据，则选择年度（Annual），相应的Object也是年度数据，且Object数据范围小于等于Workfile的范围。
当我们的样本数据为1978年至1998年的年度数据，则选择的频率为年度数据（Annual），接着再在起始时间（Start date）和终止时间（End date）两项选择项中分别键入1970、1998，然后点击OK，就建立了一个时间频率为年度数据的Workfile（图1.2.2）。
图1.2.1图1.2. 2其他不同频率的时间序列样本数据的选择方法类似于年度数据的选择方法，对于截面数据，则是在Workfile Create对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructure/Undated 选项，在右侧Date Range中填入样本个数。
在Workfile窗口顶部，有一些主要的菜单命令，使用这些菜单命令可以查看Object、改变样本范围（Range）、存取Object、生成新的Object等操作，这些命令和EViews主窗口上的菜单命令功能相同。
稍后我们会详细介绍其功能。
在新建的Workfile中已经默认存在两个Object，即c和resid。
c是系数向量、resid是残差序列，当估计完一个模型后，该模型的系数、残差就分别保存在c和resid中。
Eviews 使用命令
· 粘贴方式
如果数据本身已在excel电子数据表格上，
也可以直接采用粘贴方式 。
粘贴方式和在window中的方式一样。
打开excel文档
三，散点图
命令： 1. 菜单：View/Graph 2. 窗口：
趋势图： Plot Y X 相关图： Scat Y X
间和日期
· Sample:方程估计是使用的样本区间 · Included observations:观察值个数，即样
本容量
· Variable:自变量，其中c表示常数项
一元线性回归模型的估计
· Coefficient:系数估计值 · Std.Error:系数估计的标准误差，即 · t-Statistic: t统计量，即 · Prob:实际显著性水平（双侧检验），即P值，
四，回归模型的估计
· 一元线性回归的OLS估计
命令： 1.菜单： Quick/Estimate Equation
2.窗口：Ls Y C X
（此时对话框中的变量次序，Y是因变量，X是自变量， C是常数项）
一元线性回归模型的估计
· 回归结果
一元线性回归模型的估计
· Dependent variable:因变量 · Method:方程估计方法 · Date:05/01/04 Time:23:20 输出结果的时
· Monthly:输入格式为2010:01 · Weekly和daily:输入格式为12:31:2011,即:
〝 月 : 日 : 年〞的形式。
· Undated or irre入数据）
命令：
1. 菜单：File/New/Workfile
eviews-操作基本命令
Eviews-操作基本命令Eviews是一种用于经济数据建模和分析的软件，可以进行数据处理、拟合模型、进行统计分析等等。
为了更好地使用Eviews进行分析，我们需要了解一些Eviews的基本命令。
以下是一些常用的Eviews操作命令。
数据清理批量修改变量名称使用rename命令可以批量修改变量的名称。
假设我们有一组包含了许多经济指标的数据，我们可以使用以下命令将某一个变量的名称由y1更改为GDP：rename(y1, GDP)创建新变量使用以下语法可以创建新变量：series newvar_name = expr其中newvar_name是新变量的名称，expr是计算新变量值的表达式。
例如，我们可以使用以下语句创建一个名为inflation的新变量，其值等于CPI变量的年度增长率：series inflation = log(CPI) - log(CPI(-1))数据筛选内置命令if用于筛选数据。
例如，假设我们有一个名为gdp的变量，我们可以使用以下语法选择其中gdp大于5000的数据：sample if gdp > 5000行列操作如果我们有一个多元素的数据，例如，一张包含多个行和列的表格，我们可以使用以下命令对其进行操作。
按行排序使用以下命令可以将数据按行排序：series gdpsum = sum(gdp)sort(gdpsum)这里我们使用了内置函数sum编写了一个名称为gdpsum的新变量，并使用sort对新变量进行排序操作。
按列计算统计量可以使用group命令按照某一列进行分组，并计算统计量。
例如，我们可以分成两个组，分别对指标A和B进行求和：group id A Bseries asum = @sum(A)series bsum = @sum(B)数据拟合和评估线性回归我们可以使用ls（least square）命令进行线性回归分析，例如：ls example_data.wf1 y x1 x2其中example_data.wf1是数据文件的路径，y是因变量，x1和x2是自变量。
第1讲Eviews基本命令的掌握
第1讲Eviews基本命令的掌握Eviews基本命令的掌握要求：①掌握Eviews 基本操作：包括建⽴⼯作⽂件，录⼊数据，Eviews⼯作命令⽅式。
②了解并熟悉eviews基本函数的使⽤以及假设检验。
Eviews简介：见演⽰⽂档⼀、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。
（1）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. 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3．输⼊数据（1）从键盘输⼊：快速的quick/空组empty group (编辑系列) ，打开组窗⼝，产⽣⼀个⽆标题“组”；按列在表中输⼊序列名（在OBS ）及其数据，每输⼊⼀个数据完，敲⼀次enter 。
Eviews 基本操作
The Workfile Window
工作文件窗口是EViews的子窗口。
标题栏 指明窗口的类型workfile、工作文件 名 和存储路径。标题栏下是工作文件窗口的工 具条。 工具条上有： Views观察按钮 Procs过程按钮 Save（保存）工作文件， Sample（设置观察值的样本区间）， Gener（生成新的序列）， Fetch（读取） Store（存储） Delete（删除）对象。
Ø Excel/Lotus数据文件 用户必须知道数据在数据表中的起始位置（默 认值是B列第2行B2） (二)使用object （1）Object 的类型：Eviews3.1提供了以下 17个object
可以利用这些object轻松的完成一些计量 经济学的任务。 ( 2 ) 创建Object 在 打 开 wokefile 的 情 况 下 ， 就 可 以 在 wokefile中创建你自己的object了，在workfile 窗口中选Objects/New Object就会出现一个New object 对话框（如下）选择想要创建的object即 可。
（3）从其它数据源导入数据 ： Eviews还识别三种其它格式存储的数据： Text-ASCII文本格式数据文件，Excel格式数 据文件和Lotus格式数据文件。 在工作文件窗口中选择Proce （过程） Import Data（导入数据）……，在打开的对 话框中给出数据文件名和数据文件相应的类 型。 Ø 文本格式数据文件 这类数据文件中两个数据之间至少应当有一个 空格，在数据的第一行保存有序列名，所以 Eviews可以识别和转换它们。
二、EViews启动与关闭
启动（ Starting Eviews ) 1、点击任务栏上的开始→ 程序→ EViews3 程序组→ EViews3.1图标 2、使用Windows浏览器或从桌面我的电 脑定位EViews目录，双击EViews程序图 标。 3、双击EViews的工作文件和数据文件
eviews-操作基本命令
Eviews常用命令（对于命令和变量名，不区分大小写）1．创建时间序列的工作文件a annual：create a 1952 2000s semi-annual：create s 1952 1960q quarterly：create q 1951：1 1952：3m monthly：create m 1952：01 1954：11w weekly: create w 2/15/94 3/31/94，自动认为第一天为周一，和正常的周不同。
d daily (5 day week): create d 3/15/2008 3/31/2008，和日历上周末一致，自动跳过周末。
7 daily (7 day week): create 7 3/03/2008 3/31/2008。
u undated: create u 1 33。
创建工作文件时可直接命名文件，即在create 后面直接键入“文件名”，如create myfilename a 1952 2000 或者workfile myfilename a 1952 2000系统自动生成两个序列：存放参数估计值c和残差resid。
2．创建数组（group）多个序列组合而成，以便对组中的所有变量同时执行某项操作。
数组和各个序列之间是一种链接关系，修改序列的数据、更改序列名、删除序列等操作，都会在数组中产生相应的变化。
1）创建完文件后，使用data建立数据组变量；若有word表格数据或excel数据，直接粘贴；或者用Import 从其它已有文件中直接导入数据。
data x y，…可以同时建立几个变量序列，变量值按列排列，同时在表单上出现新建的组及序列，且可以随时在组中添加新的序列。
利用组的优点：一旦某个序列的数据发生变化，会在组中和变量中同时更新；数组窗口可以直接关闭，因为工作文件中已保留了有关变量的数据。
2）通过已有序列建立一个需要的组：group mygroup x y 可以在组中直接加入滞后变量group mygroup y x(0 to -1) 3．创建标量：常数值scalar val = 10 show val 则在左下角显示该标量的值4．创建变量序列series xseries ydata x yseries z = x + yseries fit = Eq1.@coef(1) + Eq1.@coef(2) * x利用两个回归系数构造了拟合值序列5．创建变量序列genr 变量名= 表达式genr xx = x^2 genr yy = val * ygenr zz = x*y (对应分量相乘) genr zz = log(x*y) (各分量求对数) genr lnx = log(x) genr x1 = 1/xgenr Dx = D(x) genr value = 3(注意与标量的区别) genr hx = x*(x>=3)(同维新序列，小于3的值变为0，其余数值不变) 1）表达式表示方式：可以含有>,<,<>,=,<=,>=,and,or。
Eviews操作教程_完整版
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)2..1.Eviews基础1.1.Eviews简介Eviews：Econometric Views（经济计量视图），是美国QMS公司（Quantitative Micro Software Co.，⽹址为/doc/8e38170bbed126fff705cc1755270722192e59b1.html ）开发的运⾏于Windows环境下的经济计量分析软件。
Eviews常用命令集
武汉大学实践教改项目Eviews命令集武汉大学经济学系数量经济学教研室《教改项目组》编译本命令集几乎涵盖了Eviews中所有命令，视图和过程的完整列表，我们分为基本命令，矩阵和字符串函数以及编程语言三个面加以介绍，在每一个面的列表按照字母顺序排列。
每条记录包括该命令关键词，关键词的各种用法，其功能描述和语法，在大多数记录中，我们还提供了附加参数的列表和示例。
一、基本命令addadd group过程| pool过程向组添加一个序列或者向pool中添加截面元。
语法group过程：group_name.add ser1 ser2 ser3group过程：group_name.add grp1 grp2pool过程：pool_name.add id1 id2 id3列出要添加到组中的序列名称或者序列组，或者列出要添加到pool中的截面标识符。
示例dummy.add d11 d12向组DUMMY中添加两个序列D11和D12。
countries.add us gr向pool对象COUNTRIES中添加US和GR两个截面元素。
addtextaddtext图过程在图中放置文本。
语法图过程：graph_name.addtext(options) text在addtext命令后跟随要放置到图中的文本。
选项t 顶部（在图的上部并居中）。
l 左旋转。
r 右旋转。
b 下方并居中。
x 把文本包含在框中。
要在图中放置文本，可以明确的使用座标来指定文本左上角的位置。
座标由一个数对h，v设定，单位是虚英寸。
单独的图通常是43虚英寸（散点图是33虚英寸），不管它们当前的显示大小。
座标的原点位于图的左上角。
第一个数值h指定从原点向右偏离的虚英寸距离。
第二个数值v指定从原点向下偏离的虚英寸距离。
文本的左上角将被放置在指定的座标上。
●座标可以于其他选项一起使用，但是它们必须位于选项列表的前两个位置。
座标受指定位置的其他选项控制。
●当addtext对多重图使用时，文本应用于整个图，而不是每个单独的图。
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Eviews常用命令（对于命令和变量名，不区分大小写）1．创建时间序列的工作文件a annual：create a 1952 2000s semi-annual：create s 1952 1960q quarterly：create q 1951：1 1952：3m monthly：create m 1952：01 1954：11w weekly: create w 2/15/94 3/31/94，自动认为第一天为周一，和正常的周不同。
d daily (5 day week): create d 3/15/2008 3/31/2008，和日历上周末一致，自动跳过周末。
7 daily (7 day week): create 7 3/03/2008 3/31/2008。
u undated: create u 1 33。
创建工作文件时可直接命名文件，即在create 后面直接键入“文件名”，如create myfilename a 1952 2000 或者workfile myfilename a 1952 2000系统自动生成两个序列：存放参数估计值c和残差resid。
2．创建数组（group）多个序列组合而成，以便对组中的所有变量同时执行某项操作。
数组和各个序列之间是一种链接关系，修改序列的数据、更改序列名、删除序列等操作，都会在数组中产生相应的变化。
1）创建完文件后，使用data建立数据组变量；若有word表格数据或excel数据，直接粘贴；或者用Import 从其它已有文件中直接导入数据。
data x y，…可以同时建立几个变量序列，变量值按列排列，同时在表单上出现新建的组及序列，且可以随时在组中添加新的序列。
利用组的优点：一旦某个序列的数据发生变化，会在组中和变量中同时更新；数组窗口可以直接关闭，因为工作文件中已保留了有关变量的数据。
2）通过已有序列建立一个需要的组：group mygroup x y 可以在组中直接加入滞后变量group mygroup y x(0 to -1) 3．创建标量：常数值scalar val = 10 show val 则在左下角显示该标量的值4．创建变量序列series xseries ydata x yseries z = x + yseries fit = Eq1.@coef(1) + Eq1.@coef(2) * x利用两个回归系数构造了拟合值序列5．创建变量序列genr 变量名= 表达式genr xx = x^2 genr yy = val * ygenr zz = x*y (对应分量相乘) genr zz = log(x*y) (各分量求对数) genr lnx = log(x) genr x1 = 1/xgenr Dx = D(x) genr value = 3(注意与标量的区别) genr hx = x*(x>=3)(同维新序列，小于3的值变为0，其余数值不变) 1）表达式表示方式：可以含有>,<,<>,=,<=,>=,and,or。
2）简单函数：D(X):X 的一阶差分 D(X ，n):X 的n 阶差分 LOG(X)：自然对数DLOG(X) ：自然对数增量LOG(X)-LOG(X(-1)) EXP(X) ：指数函数 ABS(X) ：绝对值 SQR(X) ：平方根函数 RND ：生成0、1间的随机数 NRND ：生成标准正态分布随机数。
3）描述统计函数：eviews 中有一类以@打头的特殊函数，用以计算序列的描述统计量，或者用以计算常用的回归估计量。
大多数@函数的返回值是一个常数。
@SUM(X):序列X 的和 @MEAN(X): 序列X 的平均数@VAR(X): 序列X 的方差2()/i X X n =-∑ @SUMSQ(X): 序列X 的平方和 @OBS(X): 序列X 的有效观察值个数 @COV(X,Y): 序列X 和序列Y 的协方差 @COR(X,Y): 序列X 和序列Y 的相关系数@CROSS(X,Y): 序列X ，Y 的点积 genr val=@cross(x,y) 当X 为一个数时，下列统计函数返回一个数值；当X 时一个序列时，下列统计函数返回的也是一个序列。
@PCH(X): X 的增长率（X-X(-1)）/ X(-1)@INV(X): X的倒数1/X@LOGIT(X): 逻辑斯特函数@FLOOR(X): 转换为不大于X的最大整数@CEILING(X): 转换为不小于X的最小整数@DNORM(X): 标准正态分布密度函数@CNORM(X): 累计正态分布密度函数@TDIST(X,n): 自由度为n，取值大于X的t统计量的概率@FDST(X,n,m): 自由度为（n，m）取值大于X的F分布的概率@CHISQ(X,n): 自由度为n，不小于x的分布的概率4）回归统计函数回归统计函数是从一个指定的回归方程返回一个数。
调用方法：方程名后接.再接@函数。
如EQ1.@DW，则返回EQ1方程的D-W统计量。
如果在函数前不使用方程名，则返回当前估计方程的统计量。
统计函数见下面：@R2…@NCOEF常用。
6．向量列向量对象vector、行向量对象rowvector、系数向量对象coeff vector vect：定义了一个一维且取值为0 的列向量vector(n) vect：定义一个n维且取值为0的列向量vect.fill 1, 3, 5, 7, 9 ：定义了分量的值vector(n) vect=100：定义一个n维且取值为100的列向量行向量对象rowvector、系数向量对象coeff 类似7．矩阵matrix mat ：定义一个行和列均为1取值为0的矩阵matrix （m,n ） mat ：定义一个行和列分别为m ，n 取值为0的矩阵 matr.Fill 1 2 3 4 5 9 8 7 6 5，┅默认按列输入数据matrix （m,n ） mat=5：定义一个行和列分别为m ，n 取值为5的矩阵 matrix （m,n ） mat=5*matr ：定义和matr 同维但取值为5倍的矩阵8．常用命令：1）Cov x y ：cov(,)()()/i i x y x x y y n =--∑协方差矩阵。
Cor x y ：co (,)()()i i r x y x x y y =--∑相关矩阵。
2）plot x y ：出现趋势分析图，观察两个变量的变化趋势或是否存在异常值。
双击图形可改变显示格式。
3）scat x y ：观察变量间相关程度、相关类型（线性、非线性）。
仅显示两个变量。
如果有多个变量，可以选取每个自变量和因变量两两观察，虽然得到切面图，但对函数形式选择有参考价值。
4）排序：在workfile 窗口，执行主菜单上的procs/sort series ，可选择升序或降序：Sort x ：则y 随之移动，即不破坏对应关系。
sort(d) x ：按降序排序，注意所有的其它变量值都会随之相应移动。
5）取样 smpl 1 11 smpl 1990 2000smpl @all ：重新定义数据范围，如果修改过，现在改回。
6）追加记录，扩展样本：Expand 2001 2007 6）“'”后面的东西不执行，仅仅解释程序语句。
7）Jarque-Bera 统计量: 22(3)46N k JB S K -⎡⎤=+-⎣⎦，用于检验变量是否服从正态分布。
在变量服从正态分布的原假设下，JB 统计量服从自由度为2的卡方分布。
如果JB 统计量大于卡方分布的临界值，或对应概率值较小，则拒绝该变量服从正态分布的假设（where S is the skewness, K is the kurtosis, and k represents the number of estimated coefficients used to create the series ）9. 回归结果 与 变量表示：VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.变量 系数估计值 系数标准差:小好 T 检验值:大好 概率（越小越好）C -103.171717172 98.4059798473-1.04842934679 0.3250794560460ˆβ 0ˆS β=ˆ00ˆ/t S ββ= @coefs(1)或c(1) @stderrs(1) @tstats(1)X 0.77701010101 0.0424850982476 18.2890032755 8.2174494e-081ˆβ 1ˆS β=1ˆ11ˆ/t S ββ= R-squared 0.97664149287Mean dependent var1567.4（拟合优度2R ）/ESS TSS =1-(RSS/TSS) :大好 （因变量均值）Y -＝22ˆ()/()i iy y y y --∑∑@R2 @mean(y) Adjusted R-squared 0.973721679478 S.D. dependent var 714.1444（调优）1-(/(1))/(/(1))RSS t k TSS n ---:大好 （Y @RBAR2 @sqr(@var(y)*n/(n-1))，var(y)2()/i Y Y n =-∑@sddep （被解释变量的标准差）S.E. of regression115.767020478 Akaike info criterion 12.5178932/(2)ie n -=∑115.7670^2=13402 赤池信息准则 22(1)ln i e k AIC n n ⎛⎫+=+ ⎪ ⎪⎝⎭∑ （回归标准差）μσ=@seSum squared resid 107216.024242Schwarz criterion 12.5784099883（残差平方和）2i RSS e =∑ 施瓦兹信息准则21ln ln i e k SC n n n ⎛⎫+=+ ⎪ ⎪⎝⎭∑:小好@sumsq(resid)Log likelihood-60.5894648487 F-statistic334.487640812（对数似然估计值） （总体F 检验值）:大好/1/(2)ESS F RSS n =-＝2859.544＝@FDurbin-Watson stat3.12031968783 Prob(F-statistic) 0.0000（D-W 检验值） （ F 检验概率）:小好21221()ni i i nii e e d e-==-=∑∑=@DW@REGOBS ：返回观察值的个数7。