2022年Eviews软件[操作指令] .pdf

1 Views 软件操作曾 康 华 编一、建立工作文件打开 Views 主窗口； 从 Views 主菜单中点击File 键，选择 ewWorkfile ，则打开一个Workfile Range 选择框，其中需做三项选择：Workfilefrequency； Start date； End date 。根据数据的性质做Workfilefrequency；Start date；End date 各项选择。点击 OK 键。这时会建立一个尚未命名的工作文件（Workfile ：UNTITLED ） 。点击 name键（起名，保存） 。二、关闭工作文件从 Views 主窗口右上方，点击。三、打开工作文件双击 Views 标识，从主窗口，点击FileopenWorkfile 工作文件名（工作文件名字符不得超过个）。四、输入数据从主窗口，点击Quick Empty Group用手工输入数据。输入好数据后，对时间序列数据name（起名） save（保存）。也可从 Ecxel 中把数据粘贴到Empty Group ，namesave。注意：如果输入数据错误，如何该？从views 主菜单中点击 Edit 键。五、用公式生成新序列从主窗口，点击QuickGenerate Series输入计算公式。最常用运算符号：加（+） ，减（ -） ，乘（ *） ，除（ /） ，乘方（ ） ，X 的一阶差分（ D（X） ，即 X-X （-1） ） ，对 X 取自然对数（ log（X） ） ，对 X 取自然对数后做一阶差分D(log （ X） ） ，下面是 函数及其含义：SUM （X）序列X 的和MEAN （X）序列X 的均值 VAR （X）序列X 的方差 SUMSQ （ X）序列X 的平方和 COV （X，Y）序列X 和序列 Y 协方差 COR（X，Y）序列X 和序列 Y R2 R2统计量RBA R2 调整的R2统计量 SE回归函数的标准误差 F F 统计量 MOV AV（X，n）序列X 的 n 期移动平均，其中 n 为整数六、改变工作文件区间从主窗口，点击procstructure/Resize Current Page改变区间。七、把各序列放到一起方法一：从主窗口，点击ObjectNew Object Group输入序列名OK namesave。方法二：从工作文件窗口，左键单击某一序列按住电脑左下方Ctrl 键不松再依次左键单击另外序列按鼠标右键 as Group namesave。八、单序列（ X）的直方图和描述统计量左键双击打开序列（X）View Descriptive statistic Histogram and stats九、多序列描述统计量左键双击打开序列组（Group） ViewDescriptive statistic Common stats十、序列的折线图左键双击打开序列（X） GraphlineOK十一、序列和的散点图从 Views 主窗口，点击Quick 键，选择 Graph 功能，这时将弹出一个对话框，要求输入图画所用的变量名。对于画散点图来说，应该输入两个变量。这里因为要画x，y 的散点图，所以输入x，y。点击 OK 键，会得到对话框，从GraphType 选项中选 Scatter Diagram，然后按OK 键，得到散点图。如要改变x，y 横纵轴的位置，改变x，y 顺序即可。十二、进行OLS 回归（以双变量回归模型为例）从 Views 主窗口，点击Quick点击 Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。在EquationSpecification 选择框中输入 y c x 或者 y=c（ 1）c（2）*x 。在 EstimateSetting 选择框中自动给出缺省选择LS 估计法和样本区间。点击OK键，即可得到回归结果。然后namesave。十三、预测操作：（1）打开工作文件（WorkFile ） ，从主窗口 Procsstructure/Resize Current Page改变区间。在打开的扩展范围选择框中分别输入预测区间。（2）编辑变量X 的数据（用鼠标右键激活），输入 X 的实际值。（3）在回归模型估计结果显示窗口的命令行中，单击Forecast，打开预测窗口，预测结果变量的缺省选择为YF，选择静态预测，点击OK 。在工作文件窗口，就会显示YF。（4）主窗口 Quick Graph，打开作图对话框输入Y FY，选择 Line Graph ，Singe Scale。十四、显示残差图在回归模型估计结果显示窗口的命令行中，单击resids 即可。十五、自相关练习的操作指令（以双变量回归模型为例）名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 6 页 - - - - - - - - - 2 操作：（1）用 OLS 方法估计模型的参数。从Views 主窗口，点击Quick 点击 Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。在EquationSpecification 选择框中输入y c x 或者 y=c（1） c（2）*x 。在 EstimateSetting 选择框中自动给出缺省选择LS 估计法和样本区间。点击OK 键，即可得到回归结果。然后namesave。（2）检验自相关图示法。由OLS 估计结果，得到残差resid，并把残差resid 转换成 E，即从主窗口 QuickGenerate Series生成序列（ E=resid） 。再从从主窗口QuickGraph，在图形对话框中键入E E（-1） ，再单击 Scatter Diogram ，得到散点图。DW 检验。由 OLS 估计结果，得到DW ，给定显著性水平，查 DW 统计表， n 表示样本观测值的个数，k 是解释变量的个数，得到DW 统计量的下限临界值dl和 du，再根据 DW 检验的判断法则，进行判断。（3）自相关的修正根据 DW 统计量，利用公式=1-DW/2 ，计算。对 Y 序列作广义差分。点击QuickGenerate Series 输入计算公式（DY=Y-Y（-1） ） 。对 X 序列作广义差分。点击QuickGenerate Series 输入计算公式（DX=X-X（-1） ） 。（4）再用OLS 方法估计模型的参数。从Views 主窗口，点击Quick点击Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。在 EquationSpecification 选择框中输入dy c dx 或者 dy=c（1）c（2）*dx 。在 EstimateSetting 选择框中自动给出缺省选择LS 估计法和样本区间。点击OK，即可得到回归结果。然后namesave。（5）再进行DW 检验。（6）消除了自相关的模型即为所求模型。十六、异方差练习的操作指令（以双变量回归模型为例）操作：（1）用 OLS 方法估计模型的参数。（ 2）异方差检验。图示法。从Equationresid，得到残差图。还可把resid 变换为 e，再作 e 与序列 x 的散点图。G-Q 检验。从主窗口点击ProcsSort Current page yes，出现排序对话框后，键入x，选升序（ ascending） ，单击 OK 。假定样本数据为n，去掉中间c（n/4）个数据，然后分成两组数据，分别做两个回归，得到两个残差平方和。构造 F 统计量，取显著性水平0.05，查 F 分布表，得到F 临界值，如果F 统计量大于F 临界值，则存在异方差。（ 3）异方差的修正。 用加权最小二乘法，具体操作： 在工作文件单击方程标识，打开回归方程， 在方程窗口单击EstimateOptionsWeighted LS/TSLS Weight（输入权数）OK （4）为了分析异方差的校正情况，利用WLS 估计出模型以后，还需要利用怀特检验再次判断模型是否存在异方差性。具体操作：在方程窗口单击View Residual TestWhite Heteroskedasticity 。（5）取显著性水平0.05，查)2(2，n 为辅助方程解释变量的个数，如果nR2)2(2,则修正后的方程不存在异方差。十七、多重共线性练习的操作指令操作：（1）运用 OLS 法对方程估计参数。从Views 主窗口，点击Quick点击 Estimate Equation 功能。（2）做 F 检验，由方程得到F 统计量，在给定显著性水平0.05 下，查 F0.05（k，n-k-1） ，这里 k 为变量出个数，n 为样本点数。如果F0.05（k，n-k-1）F 统计量。则表明从整体上看，被解释变量和解释变量之间线性关系显著。（3） 检验。先计算被解释变量和解释变量之间的相关系数，Views 操作如下：在主窗口点击QuickGroup StatisticsCorrelation Series Line（输入被解释变量和解释变量）OK，判断解释变量之间的相关程度。（4）多重共线性的修正（逐步回归法）。运用 OLS 方法逐一求Y（被解释变量）对各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的双变量回归方程为基础，在此基础上，再添加其他解释变量，直到选出最佳的回归模型。十八、有限分布滞后模型练习的操作指令设定模型：uxxxxxxYtttttttta55443322110操作：建立Workfile ，从 Views 主窗口，点击Quick 点击 Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。在EquationSpecification 选择框中输入Y c x x（-1） x（-2）x（-3）x（-4）x（-5） ，点击OK 。或者在EquationSpecification选择框中输入Y c x（0 to -5） 。十九、多项式分布滞后模型的阿尔蒙估计法（Almon method of Polynomizl Distributed Log Models ）（一）阿尔蒙估计法（1）名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 6 页 - - - - - - - - - 3 设定模型：uxxxxxxxYttttttttt6655443322110)6, 5,4 ,3 , 2, 1 ,0(2210jajaajj注意：这里k=6，r=2。则原模型可变为：uwawawaYttttt221100其中：xxxxxxxwtttttttt6543210 xxxxxxwttttttt6543211654321xxxxxxwttttttt654321236251694Views 操作： （ 1）建立 Workfile ，注意： namesave。（2）生成新变量，从主窗口点击QuickGenerate Series 输入计算公式（W0=x+x （-1）+x（-2）+x（-3）+x（-4）+x（-5）+x（-6） ；W1=x（-1）+2*x （-2）+3*x （-3）+4*x （-4）+5*x（-5）+6*x （-6） ；W2=x （-1）+4*x （-2）+9*x （-3）+16*x （-4）+25*x （-5）+36*x （-6） ） 。（3）用 OLS 法做 Y 对 W0，W1，W2 回归。从 Views 主窗口，点击Quick 点击 Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。 在 EquationSpecification 选择框中输入y c W0 W1 W2。 点击 OK。可以得到,210aaa的估计值。（4）利用)6, 5,4, 3,2, 1 , 0(2210jjjaaaj，计算：a00；aaa2101；aaa422102aaa932103；aaa1642104；aaa2552105aaa3662106（5）最后得到分布滞后模型的估计式。（二）阿尔蒙估计法（2）操作：（1）建立 Workfile ，注意： namesave。（2）运用 Views 程序中阿尔蒙估计法，可以直接进行，从主窗口点击Quick 点击 Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。在EquationSpecification 选择框中输入y c PDL（x，k，r） ， （应输入命令：y c PDL（x，6，2） ） ，点击 OK。可以得到的估计值。注意： Views 程序中， PDL（x， k，r） ，PDL 是 Polynomizl Distributed Log Models的简写， x 表示为自变量，k 表示滞后期， r 表示系数多项式的阶数，在这个例子中，应输入命令：PDL（x，6，2）（3） 用 “PDL ” 估计分布滞后模型时，Views 所采用的滞后多项式变换不是形如)6 , 5 ,4,3 , 2, 1 ,0(2210jjjaaaj，而是阿尔蒙多项式的派生形式：)6,5 ,4, 3,2, 1 ,0()2/()2/(2210jkjkjaaaj，其中 k 为滞后期数，并且滞后期数为偶数。在本例中取k=6，这样，系数多项式应是：)3(2210)3(jaaajj（j=0 ，1，2，3，4， 5，6）（4）利用)3(2210)3(jaaajj计算j（j=0 ，1， 2，3，4，5，6） 。（5）最后得到分布滞后模型的估计式。二十、用经验权数法估计有限分布滞后模型的参数设定模型：uxxxxYtttttta3322110名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 6 页 - - - - - - - - - 4 操作：（1）建立 Workfile 。注意： namesave。（2）运用检验加权法，选择下列三组权数分别表示递减滞后、A 型滞后、不变滞后。1，1/2，1/4，1/8； 1/4，1/2，2/3， 1/4； 1/4，1/4，1/4，1/4。（3）生成新的三个序列操作：从主窗口，点击Quick Generate Series 输入计算公式z1t=xt+1/2*xt-1+1/4*xt-2+1/8*xt-3；z2t=1/4xt+1/2*xt-1+2/3*xt-2+1/4*xt-3z3t=1/4xt+1/4*xt-1+1/4*xt-2+1/4*xt-3。（4） 回归分析。从 Views 主窗口，点击 Quick点击 Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。 在 EquationSpecification选择框中输入Y c z1t，用 Z2t、Z3t替换 z1t，重复前面回归过程，可得到另外两个经验加权模型的回归结果。（5）对三个模型，要检验自相关、t 检验和 R2，从中选出最佳的分布滞后模型。注意： 有限分布滞后模型中滞后期数的判定：Akaike info criterion （赤池准则） 和 Schwarz criterion（施瓦茨准则） 最小。二十一、随机自变量模型（Random Regressors Models ）的参数估计（工具变量法）若线性回归模型的假定cov（ GDP u）=0 不满足， 即自变量 x 是随机解释变量，用OLS 法估计量将失去无偏性和一致性，为此，必须对随机项是否与自变量强相关进行检验。操作：（1）建立 Workfile 。注意： namesave。（2）检验 GDP 与 u 是否存在强相关（省略） 。假定 GDP 与 u 存在强相关，而储蓄变量与随机误差项u 不相关（这里只是为了说明方法的应用，不去计较储蓄变量与随机误差项u 实际上是否相关） ，可以作为自变量GDP 的工具变量。（3）以储蓄（ Chuxu）作为 GDP 的工具变量。从Views 主窗口，点击Quick 点击 Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。 在 EquationSpecification 选择框中输入Chukou c GDP，在 Instrument list 框内添入Chuxu，选择“TSLS”方法（ Two Stage Least Squares） ，点击 OK 。二十二、虚拟变量模型（1）练习的操作指令只 含 一 个 定 性 变 量 的 回 归 模 型 ， 在 这 个 模 型 中 ，Yi= 初 职 年 薪UDYiii2110大学毕业其他（非大学毕业生）Di操作：建立Workfile ，从 Views 主窗口，点击Quick 点击 Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。在EquationSpecification 选择框中输入Y c D1，点击 OK 。二十三、虚拟变量模型（2）练习的操作指令包括一个定量变量,一个两分定性变量的回归模型UXDYiiii321操作：建立Workfile ，namesave。再从 Views 主窗口，点击Quick点击 Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。在 EquationSpecification 选择框中输入Y c D1 x，点击 OK 。二十四、虚拟变量模型（3）练习的操作指令测量斜率变动的模型，以乘法形式引入虚拟解释变量，是在所设定的计量模型中，将虚拟解释变量与其他解释变量相乘作为新的解释变量，以达到其调整模型斜率系数的目的。UDXXYiiiii210这个模型等价于：iiiiixxY10210)(操作： （1） 建立 Workfile ， namesave。 （2） 生成新变量，从主窗口点击QuickGenerate Series 输入计算公式 （Z=XD1 ）（ 3）做回归。从Views 主窗口，点击Quick点击Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。在EquationSpecification 选择框中输入Y c x x D1，点击 OK。二十五、虚拟变量模型（4）练习的操作指令测量斜率和截距都变动的模型，如果斜率和截距都变动，适合采用以下模型：UDXDXYiiiiii3210操作：（1）建立 Workfile ，namesave。（2）生成新变量，从主窗口点击Quick Generate Series 输入计算公式（Z=XD1 ）名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 6 页 - - - - - - - - - 5 （3）做回归。从Views 主窗口，点击Quick 点击 Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。在EquationSpecification 选择框中输入Y c x D1 x D1 ，点击 OK 。二十六、虚拟变量模型（5）练习的操作指令分段线性回归，当在模型中使用虚拟变量时，回归函数就不再是连续的了。那么，能否可以用虚拟变量描述出模型结构的变化，又使回归函数保持连续呢？可以。考虑模型：UDXXXYiibiiii)(210其中Xb1表示结构发生变化的t=b1时刻的X1值。），（），（TtbbtD111101当 D1=0 时，UXYEiii10)(当 D1=1 时，UXXYiibiiE)()()(2120操作：（1）建立 Workfile ，namesave。（2）生成新变量，从主窗口点击Quick Generate Series输入计算公式（Z=（X-Xb ）D1）（3）做回归。从Views 主窗口，点击Quick点击Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。在EquationSpecification 选择框中输入Y c x （X-Xb ）D1，点击 OK。二十七、联立方程模型的练习GICYuYbbIuCSaYaaCSttttttttttt收入方程：投资方程：消费方程：211011210其中：CSt t 期的消费额，It t 期的投资额，Yt t 期的国民收入Gt t 期的政府支出额，Yt 1 t-1 期的国民收入经过检验，消费方程是过度识别，适合用二阶段最小二乘法估计。操作：（1）第一步，作为解释变量的内生变量Y 的简化方程为vCSYGYttttt131210（2）估计 Y 的简化式方程（3）生成新序列：EY=Y-Resid （ 4）利用 Y 的拟合值Y，在消费方程中用Y代替 Y，再次应用OLS 法，估计替代后的结构方程即消费方程。注意：上述步骤可以直接使用二阶段最小二乘法估计命令，即在Estimate Equation 对话筐中，键入CS C Y CS（-1） C Y(-1) CS(-1) G ，在估计方法方框中选择TSLS，点击 OK。（5）投资方程显然满足古典假设，可直接应用OLS 法。二十八、模型的诊断和检验本部分练习指令所用例子见教材。(一 )相关系数矩阵显示系数矩阵步骤：在数据表窗口view correlation comon sample(二 ) Wald 参数约束检验在（ 11.7）式输出结果窗口中点击View Coefficient TestWald Coefficient Restrictions 功能（Wald 参数约束检验） ，在随后弹出的对话框中输入c（3）=c（4）=0 可得如图11.3 结果。其中F=537.5。(三 )似然比检验在（ 11.7）式输出结果窗口中点击View ，选 Coefficient Tes ，Redundant Variables-Likelihood Ratio功能（模型中是否存在多余的不重要解释变量），在随后弹出的对话框中填入GEF，REPAY。可得图11.4。计算结果同样是F=537.5。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 6 页 - - - - - - - - - 6 (四 ) 似然比检验在（ 11.8）式输出结果窗口中点击View ，选 Coefficient Tes ，Omitted Variables-Likelihood Ratio功能（模型中是否丢掉了重要的解释变量） ，在随后弹出的对话框中填入拟加入的解释变量GEF，REPAY。可得如图11.5 的结果。 同样是 F=537.5。（五）邹突变点检验邹突变点检验的EViews 操作是在（ 11.34）式输出结果窗口中点击View，选 Stability Tests，Chow Breakpoint 功能，在随后弹出的对话框中填入31，得结果如下图11.10。其中 F=13.59，与上面的计算结果相同。（六） JB 检验JB 正态分布检验的EViews 操作是点击数据组窗口中的View 键，选 Descriptive Statistics/Histogram and Stats 功能，或者点击 Quick 键，选 Series Statistics/Histogram and Stats 功能，都能得到上述计算结果。（七）格兰杰（ Granger ）因果性检验如果两组数据经过协整检验存在协整关系，就可以对这两组数据进行格兰杰（Granger）因果性检验。通过 EViews 计算的 Granger 因果性检验的两个F 统计量的值。打开数据组窗口，点击View 键，选 Granger Causility功能。在随后打开的对话框口中填上滞后期数2，点击 OK 键。二十九、协整分析的练习EViews 操作： （ 1） Augmented Dickey-Fuller Test（ADF ）检验（即单位根检验） 。检验消费序列是否为平稳序列。在工作文件窗口，打开时间序列，在时间序列单击左上方的“Viem”键并选择 “Unit Root Test ” ，依据检验目的确定要检验的模型类型，则有单位根检验结果。（2）单整。检验消费时间序列一阶差分（SCt）的平稳性。（3）判断两变量的协整关系。第一步：求出两变量的单整的阶第二步：进行协整回归第三步：检验et的平稳性对 et进行单位根检验，如果et是平稳序列，则存在协整关系。第四步：得出两变量是否协整的结论（ 4）误差修正模型的估计第一步：估计协整回归方程yt=b0+b1xt+ut得到协整的一致估计量（1，- b0 -b1） ，用它得出均衡误差 ut的估计值et。第二步：用OLS 法估计下面误差修正模型方程 yt=a+byt+ECMt-1+vt三十、非线性模型回归设定模型为： Y=a+bx2+u 从 Views主 窗 口 ， 点 击Quick 点 击Estimate Equation 功能。弹出一个对话框。 在 EquationSpecification选择框中输入y=c（1） c（2）*x2 。点击 OK 键，即可得到回归结果。(注意：对于非线性模型，只能输入公式) 名师资料总结 - 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