eviews上機實習[1]new

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1、第一部分Eviews基本操作?第一章預備知識一、什么是Eviews（全稱EconometricViews）Eviews軟件是QMS（QuantitativeMicroSoftware）公司開發(fā)的基于Windows平臺下的應用軟件，其前身是DOS操作系統(tǒng)下的TSP軟件，最新版本是Eviews4.0。該軟件是由經(jīng)濟學家開發(fā)，主要應用在經(jīng)濟學領域，可用于回歸分析與預測(regressionandforecasting)、時間序列(Timeseries)以及橫截面數(shù)據(jù)(cross-sectionaldata)分析。與其他統(tǒng)計軟件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，Eview

2、s功能優(yōu)勢是回歸分析與預測，其詳細功能見圖1.1。目前人們普遍使用的是QMS公司1998年7月推出的Eviews3.1版本，且Eviews4.0在功能上并無實質(zhì)變化，只是增加了新的估計項、新定義了幾個函數(shù)及其他新的特征，因此本文以Eviews3.1為藍本介紹該軟件的使用。二、Eviews安裝Eviews文件大小約11MB，可在網(wǎng)上下載，主要網(wǎng)站有計量經(jīng)濟園地（http://minixi.top263.net/）、復旦計量金融網(wǎng)（http://ysdxf.myetang.com）。下載完畢后，點擊SETUP安裝，安裝過程與其他軟件安裝類似。安裝完畢后，將快捷鍵發(fā)送的桌面，

3、電腦桌面顯示有Eviews3.1圖標，整個安裝過程就結(jié)束了。雙擊Eviews按鈕即可啟動該軟件。（圖1.2.1）圖1.2.1三、Eviews工作特點初學者需牢記以下兩點。一、Eviews軟件對對象（objects）的具體操作是在Workfile中進行，也就是說，如果想用Eviews進行具體的操作，必須先新建一個或打開一個已經(jīng)存在在硬盤（或軟盤）上的Workfile，在此Workfile中進行輸入數(shù)據(jù)、建造模型等操作；二、Eviews處理的對象及運行結(jié)果都稱之為objects，如序列（sereis）方程(equations)、模型（models）、系數(shù)（coefficie

4、nts）等objects。objects可以不同形式瀏覽（views），比如表格（spreadsheet）、圖（graph）、描述統(tǒng)計（descriptivestatistics）等，但這些瀏覽（views）不是獨立的objects，他們隨原變量序列（views）的改變而改變。如果想將某個瀏覽（views）轉(zhuǎn)換成一個獨立的objects，可使用freeze按鈕將該views“凍結(jié)”，從而形成一個獨立的objects，然后可對其進行編輯或存儲。四、一個作示例在這里，我們通過一個簡單的回歸分析例子來顯示一個Eviews過程，不對Eviews的功能展開討論，目的是使讀者先對E

5、views有個概括了解。該例子是四川省人均可支配收入與人均年消HistogramandStatisticsViewofaSingleSeriesMultipleSeries一個變量或多個變量的統(tǒng)計與圖形主要有：圖形包括線型圖、條形圖、多種散點圖等；指標有均值、方差、偏度（Skewness）、峰度(Kurtosis)、Jarque-BeraStatistic（雅克-貝拉統(tǒng)計量）???CorrelogramView（相關分析）主要有：Autocorrelations（自相關）、PartialAutocorrelations（偏自相關）、CrossCorrelation（交叉

6、相關）、Q-Statistics（Q統(tǒng)計量）等????Regression回歸StandardRegressionOutput標準回歸輸出RegressionCoefficients（回歸系數(shù)）t-Statistics（T統(tǒng)計量）（判定系數(shù)）等ActualandFittedValuesandResiduals實際值、擬合值、殘差ActualValues（實際值）、FittedValues（擬合值）、Residuals（殘差）Collinearity（共線性）、Heteroskedasticity（異方差性）、WeightedLeastSquares（加權(quán)最小二乘法）、T

7、wo-StageLeastSquares（二段最小二乘法）、PolynomialDistributedLags（多項式分布滯后）、NonlinearLeastSquares（非線性最小二乘法）、LogitandProbitModels（對數(shù)概率單位模型）、GrangerCausality（葛蘭杰因果檢驗）、ForecastVariances（預測方差）、ExponentialSmoothing（指數(shù)平滑）等????????????SerialCorrelation序列相關Durbin-WatsonStatistic（德賓-沃森統(tǒng)計量）AR