eviews自相关系数
一Eviews简单操作与应用罗婷
建立工作文件和对象后就会出现工作文件 窗口，如图所示：
（如图1）
假如，选择Series（序列）对象后点 击OK键，将会看到如图所示的未 命名的序列对象的视图。
对象的命名
要给对象命名，可以点击该对象窗口工具栏中的Name键， 或选择工具栏中的Object/Name,然后在如图的对话框中输 入名称，点击OK键即可
给对象命名后，该名称会出现在工作文件的目录中，并且 对象将作为工作文件的一部分保存下来，未命名的对象在 退出Eviews时不予保存
本文件、Excel。 （8）Print（打印）：打印激活窗口的图形或表格 （9）Print Setup（打印设置） （10）Run（运行）：运行Eviews程序（program）文
件
（11）Exit（退出）：关闭所有窗口并退出
2、Edit（编辑）
Edit子菜单显示见图 （1）Undo（撤销）：撤销最近一次的编辑 （2）Cut（剪切）：删除选中部分并将其放入
（5）Backup Files（备份文件) （6）Error Message Display（出错信息显示） （7） Series Auto Labels（生成新序列的记录） （8）Graphics Defaults（图形的默认形式） （9）Spreadsheet Defaults（默认数据表显示） （10）Program Execution（程序执行方式） （11）Print Setup（打印设置）
的字符串
（9）Merge(合并）：将文件并入被编辑的程序、 模型或系统
3、Object （对象）
Object功能键中包含有很多功能来对对象进行操 作。根据当前激活的窗口不ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ， Object中的功能 稍有不同。
单位根检验的EViews操作
继续讨论:
对GDP的一阶差分进行检验
在10％的显著性水平下，单位根检验的临界值为 -3.2602，上述检验统计量值-3.62511小于相应DW临界值， 从而拒绝H0，表明我国1978——2003年D(GDP)序 列是平稳序列.
年度数据一般选择1或2年，月度数据一般选择6个月、12个月或者18个月， 季度数据一般4或者8。
单位根检验的 EViews操作
利用EViews进行单位根检验
（ADF、DF检验的操作步骤基本相同）
在主菜单选择Quick / Series Statistics / Unit Root Test 输入待检验的序列名/单击OK / 出现单位根检验对话框 单位根检验对话框(由三部分构成) （1）检验类型（Test Type) (A)DF检验 PP检验 （2）检验对象 Level（水平序列） 1st difference（一阶差分序列）
• 我们老师说样本较大时，选用bic ，较小 时用aic • 先找出最小的AIC和SIC（不是绝对值）， 在此基础上看ADF检验是否通过，即判 断是否是平稳序列。 • 我一般是根据ＶＡＲ模型的最优滞后阶 数－１作为协整的最优滞后阶数
• 根据赤池信息准则或舒瓦茨信息准则 • adf检验是在残差存在自相关时用的，滞 后阶数可以根据序列自相关和偏自相关 图确定
方法3: 单位根检验
Quick
Series Statistics
Unit Root Test
输入变量名（本例：GDP）
选择ADF检验 / Level（水平序列）/ Trend and Intercept （趋势项和漂移项）/ 滞后期数：2
在原假设 H 0 : 1或 H 0 : =0 下，单位根的t检验统计量的值为：
EVIEWS11软件介绍
EVIEWS软件介绍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”。
另外Eviews也是美国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。
1、简介EViews是EconometricsViews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。
2、软件信息Eviews是专门为大型机构开发的、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。
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经济时间序列。
即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。
Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。
Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。
2014年上机实习指导书eviews8
河北工业大学经济管理学院《计量经济学》课程上机指导书（2014年春季学期）班级：学号：姓名：2014年3月上机实习指导书1——EViews的基本使用一、实验目的1．认识计量经济学软件包EViews82．掌握EViews8的基本使用3．建立工作文件并将数据输入存盘二、实验要求熟悉E Views的基本使用三、实验数据四、实验内容（一）怎样启动EViews 8？安装软件后，开始==>程序==> Eviews 8==>Eviews 8。
或者，在桌面双击"EVIEWS"图标，或者双击Eviews8工作文件，进入EVIEWS，启动“EVIEWS”软件。
（二）怎样用EViews 8开始工作进入Eviews8 窗口以后，用户必须创建一个新的工作文件或者打开一个已经存在的工作文件，才能开始工作。
1、创建一个新的工作文件在主菜单上选择File，并点击其下的New，然后选择Workfile。
Eviews将弹出Workfile Creat 窗口。
要求用户输入工作文件的workfile structure type: 如果你的数据是非日期型的截面数据或时间间隔不一致的时间序列数据选unstructured/undated，然后在data specification的Observations 中输入观测值个数；如果你的数据是日期型的选dated——regular frequency，然后在data specification中选择数据的频度，如：年度，季度，月度，周等，最后输入开始日期和结束日期：如果数据是月度数据，则按下面的形式输入（从Jan. 1950 到 Dec. 1994）： 1950:01 1994:12，如果数据是季度数据，则按下面的形式输入（从1st Q. 1950到3rd Q. of 1994）：1950:1 1995:3，如果数据是年度数据，则按下面的形式输入（从1950 到 1994） 1950 1994，如果数据是按周的数据，则按下面的形式输入（从2001年1月第一周到2010年1月第四周）： 2001 1 2010 4；如果你的数据是平衡的面板数据选balanced panel，然后在data specification中输入起始日期（同时间序列数据）及观测对象的个数（同截面数据）。
eviews操作及案例-简版
■ 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
实验七 ___________________________________________________________67
1
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第一部分 EViews 基本操作
第一章 预 备 知识
一、什么是 EViews
EViews (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
自 结合课程论文，自拟上机内容（不低于 定 10 学时上机）。
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(完整版)Eviews中的ARMA模型操作
最简单的自回归移动平均模型是ARMA(1，1)，其具
yt 1 yt1 ut 1ut1
模型ARMA(p,q)
(13.4.1)
yt 1 yt 1 2 yt 2 p yt p ut 1ut 1 2 ut 2 q ut q
(13.4.2) 显然，ARMA(0,q)=MA(q)，ARMA(p,0)=AR(p)， 因此，MA(q)和AR(p)可以分别看作ARMA(p,q)， 当p=0和q=0
§13.4 自回归移动平均模型ARMA(p,q) 一、自回归移动平均模型的概念 如果平稳随机过程既具有自回归过程的特性又具有移 动平均过程的特性，则不宜单独使用AR(p)或MA(q)模 型，而需要两种模型混合使用。由于这种模型包含了 自回归和移动平均两种成分，所以它的阶是二维的， 由p和q两个数构成，其中p代表自回归成分的阶数， q代表移动平均成分的阶数，记作ARMA(p, q)，称作 自回归移动平均混合模型或称为自回归移动平均模型。
那么，是建立AR模型、MA模型还是ARMA模型？这 就需要确定p和q的数值各是多少，为此需要计算样 本数据的自相关系数和偏自相关系数。而这个计算是 一个复杂的过程，为了实际应用的方便我们采用直接 利用计算机软件EViews来判断p和q的数值各是多少， 从而就确定了模型和模型的阶数。 在样本数据窗口，点击View/Correlogram 然后在对 话框中选择滞后期数，我们这里选取12，再点击 “OK”得到自相关系数和偏自相关系数及其图形，如 图13.4.1所示：
图13.4.2
由图13.4.2可以知道模型为：
yˆ t =0.0134yt-1+ut+0.945ut-1
图13.4.1
由图13.4.1可以看出p = 1和q = 1，即样本数据具有 ARMA(1,1)模型利 用EViews软件计算:
eviews下的VIF值检验分析报告
eviews下的VIF值检验分析报告【实验目的与要求】熟练使用EViews软件进行计量分析，理解自相关的检验和估计的基本方法【实验准备】1.自相关的基本概念：若Cov(ui,uj)=E(uiuj)=0(i≠j)不成立，即线性回归模型扰动项的方差—协方差矩阵的非主对角线元素不全为零，则称为扰动项自相关，或序列相关（serial correlation）2.自相关的后果：（1）在扰动项自相关的情况下，尽管OLS估计量仍为无偏估计量，但不再具有最小方差的性质，即不是BLUE。
（2）OLS估计量的标准误差不再是真实标准误差的无偏估计量，使得在自相关的情况下，无法再信赖回归参数的置信区间或假设检验的结果。
3.检验自相关的基本方法：残差检验、D.W检验、Q检验4.自相关的修正方法：广义差分法。
【实验内容】1.利用实验数据建立实际有效汇率REER对名义有效汇率NEER的一元回归模型，根据残差检验、D.W检验、Q检验判别是否存在自相关。
2.利用实验数据，建立中国出口EX对中国进口IM的一元回归模型，根据残差检验、D.W检验、Q检验判别是否存在自相关。
3.如果检验结果为存在自相关，根据残差检验和D.W检验估计一阶自相关系数。
4.根据估计出的一阶自相关系数，利用广义差分法估计模型。
5.对利用广义差分法估计得到的模型，根据残差检验、D.W检验、Q检验判别是否存在自相关。
6.对实际有效汇率REER对名义有效汇率NEER和中国出口EX对中国进口IM的一元回归模型，根据残差检验和Q检验判别是否存在高阶自相关。
7.如果检验结果为存在高阶自相关，根据残差检验估计高阶自相关系数。
8.根据估计出的高阶自相关系数，利用广义差分法估计模型。
9.对利用广义差分法估计得到的模型，根据残差检验和Q检验判别是否存在高阶自相关。
10.对在同样数据基础上得到的不同模型进行比较分析。
【实验数据】以下实验数据为1980-2003年人民币名义有效汇率（NEER）和实际有效汇率（REER）的数据（来源于国际货币基金组织出版的国际金融统计（IFS））和1982-2002年中国出口（EX）和进口（IM）（单位：亿美元）的数据.。
Eviews 软件的基本操作
Eviews软件的基本操作一、EViews的启动、退出和主界面（一）启动EViews：单击Windows的[开始]按钮，选择[程序]项中的[EViews 3]，单击[EViews 3]中的[EViews 3.1]。
（二）EViews的主界面：图附-1 EViews主界面1．标题栏EViews窗口的顶部是标题栏，标题栏左边是控制框。
标题命令窗口栏的右边是控制按钮，有[最小化]、[最大化（或还原）]和[关闭]三个按钮：。
2．菜单栏标题栏下面是菜单栏。
菜单栏上共有9个主菜单项，即[File（文件）]、[Edit（编辑）]、[Objects（对象）]、[View（视图）]、[Procs（过程）]、[Quick（快速）]、[Options（选项）]、[Window（窗口）]、[Help（帮助）]。
单击主菜单项时将拉下其子菜单项。
3．命令窗口菜单栏下面是命令窗口（Command Window），窗口闪烁的“|”是光标。
用户可在光标位置用键盘输入各种EViews命令，并按回车键执行该命令。
4．工作区窗口命令窗口下面是EViews的工作区窗口。
操作过程中打开的各子窗口将在工作区内显示。
5．状态栏EViews主窗口的底部是状态栏，从左到右分别为：信息栏、路径框、当前数据库框和当前工作文件框。
（三）退出EViews选择[File]=>[Exit]1将退出EViews，如果工作文件没有保存，系统将提示用户保存文件。
1这里把菜单选择简记为[ ]=>[ ]，如[File]=>[Exit]表示：先单击主菜单的[File]项，然后在其下拉菜单项中单击[Exit]菜单项。
二、EViews基本对象EViews软件的核心是对象的概念。
使用EViews进行计量分析就是使用和操纵各种各样的对象。
本节将介绍对象容器——工作文件（Workfile）和最基本的对象——序列对象（Series）、组对象（Group）和标量对象（Scalar）。
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eviews自相关系数
Eviews自相关系数
自相关系数是一种用于研究时间序列数据中自变量和因变量之间关系的统计指标。
在Eviews软件中，自相关系数可以通过自相关函数来计算和分析。
自相关函数是衡量时间序列数据与其自身滞后版本之间相关性的统计函数。
它可以帮助我们了解时间序列数据中的趋势和周期性。
在Eviews软件中，我们可以通过选择“Quick/Estimate Equation”来进行自相关系数的计算。
在这个窗口中，我们可以选择需要进行自相关系数分析的变量，并设置滞后阶数。
自相关系数的计算是基于以下假设的：数据是平稳的，即均值和方差不随时间变化。
如果数据不平稳，我们需要进行差分运算，将其转化为平稳序列，然后再进行自相关系数的计算。
在Eviews中，自相关系数的取值范围是-1到1之间。
当自相关系数接近1时，表示变量之间存在正相关关系；当自相关系数接近-1时，表示变量之间存在负相关关系；当自相关系数接近0时，表示变量之间不存在线性相关关系。
在实际应用中，自相关系数可以用于判断时间序列数据是否存在自相关性。
如果自相关系数显著不等于0，则可以认为数据存在自相
关性。
通过分析自相关系数，我们可以了解时间序列数据中的趋势和周期性，从而预测未来的变化趋势。
Eviews软件还提供了自相关系数的图表展示功能。
我们可以选择“View/Graphs/Residual Diagnostics”来查看自相关系数图。
在这个图表中，横坐标表示滞后阶数，纵坐标表示自相关系数的值。
通过观察图表的走势，我们可以进一步了解时间序列数据中的自相关性。
Eviews是一款强大的统计分析软件，可以帮助我们计算和分析时间序列数据中的自相关系数。
通过对自相关系数的计算和分析，我们可以了解时间序列数据中的趋势和周期性，从而进行未来的预测和决策。
希望本文对你理解Eviews自相关系数的计算和分析有所帮助。
如果你有任何问题或需要进一步了解，请随时提问。