EVIEWS软件简介.doc

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1、第一节 EVIEWS软件简介Eviews（Econometrics Views），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。一、Eviews基本简介1、Eviews是什么Eviews是专门开发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。我们以Eviews5.0版本为例，介绍时间序列分析使用的基

2、本方法和技巧。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。2、Eviews的窗口简介利用Eviews5.0安装包按提示安装完成后，使用Windows浏览器或从桌面上“我的电脑”定位Eviews目录，

3、双击“Eviews”程序图标，就进入了Eviews操作界面。Eviews的窗口上方按照功能划分9个主菜单选项（见图1.1），鼠标左键单击任意选项会出现不同的下拉菜单，显示该部分的具体功能，9个主菜单选项提供的主要功能如下：图1.1 Eviews5.0软件窗口File 有关文件（工作文件、数据库、Eviews程序等）的常规操作，如文件的建立（New）、打开（Open）、保存（Save/Save As）、关闭（Close）、读入（Import）、读出（Export）、打印（Print）、打印设置（Print Setup）、程序运行（Run）、退出（Exit）等，选择Exit将退出Eviews软件。

4、Edit 相关下拉菜单有撤消（Undo）、剪切（Cut）、复制（Copy）、 粘贴（Paste）、删除（Delete）、查找（Find）、替换（Replace）、合并（Merge）等功能，但通常情况下只提供复制功能，选择Undo则撤消上步操作。Object 提供关于对象的基本操作。包括建立新对象（New Object）、从数据库获取（Fetch from DB）、更新对象(Update from DB)、将工作文件中的对象存储到数据库（Store to DB）、复制对象（Copy Object）、命名（Name）、删除对象（Delete）、打印（Print）、视图选择（View Option）

5、等。View 和Proc 这两个主菜单的下拉菜单功能项随当前窗口不同而不同，主要涉及变量的多种查看方式和运算过程。Quick 主要提供快速分析过程，包括常用的统计过程如抽样（Sample）、产生序列（Generate Series）、统计图（Graph）等，描述统计如序列统计量（Series Statistics）、群统计量(Group Statistics)等以及方程估计（Estimate Equation）、估计向量自回归模型(Estimate VAR) 等。Options 系统参数设定选项。软件运行过程中的各种状态，如窗口的显示模式、字体、视图、表格等都有默认的格式，用户可以根据需要进行

6、选择和修改。Window 提供多种在打开窗口中进行切换的方式，以及关闭所有窗口(Close All) 和关闭所有对象（Close All Objects）等。Help 帮助选项。主窗口的主菜单下空白区域时交互模式下的命令输入区，每次允许键入一个操作命令。主窗口中大面积的空区域是留给其他子窗口显示所用。最下面是状态显示行，有程序路径、数据库和工作文件名称等相关内容。3、关闭Eviews关闭Eviews的方法很多：选择主菜单上的“File”“Exit”；按ALT-F4键；单击Eviews窗口右上角的关闭按钮；双击Eviews窗口左上角等。Eviews关闭总是警告和给予机会将那些还没有保存的工作保存

7、到磁盘文件中。二、创建时间序列Eviews软件 Workfile数据集 要使用Eviews分析数据，首先要将数据转换成Eviews系统能够分析的Eviews Workfile数据集。1、创建工作文件 Eviews要求数据的分析处理过程必须在特定的工作文件（Workfile）中进行，所以在录入和分析数据之前，应创建一个工作文件。鼠标左键单击主菜单选项File，在下拉菜单中选择New/Workfile（“/”表示下一步操作），此时屏幕会出现一个工作文件创建（Workfile Create）对话框，对话框中共有3个选项区（见图1.2）：工作文件结构类型（Workfile structure type

8、）、日期设定（Date specification）和命名项（Name，可选项）。图1.2 工作文件创建对话框图1.3 Workfile structure type选项区中共有3中类型，见图1.3。（1）非结构/非日期型（Unstructured/Undated）；（2）日期-规则频率型（Dated-regular frequency）；（3）平衡面板型（Balanced Panel）。默认状态是Dated-regular frequency型。在默认状态下，另一选项区Date specification（日期设定区）有8种可选的日期设定频率，见图1.4，分别是年度的（Annual）、半年的

9、（Semi-annual）、季度的（Quarterly）、月度的（Monthly）、周度的（Weekly）、5天一周以天计的（Daliy-5 day week）、7天一周以天计的（Daliy-7 day week）和整天数计的（Integer date）。需要注意的是，在输入季度、月度和周度数据时，都需要在年度后相应加上Q、M、W和相应的数字，比如数据范围从1999年第一季度到2008年第二季度，起始期（Start）应输入1999Q1，终止期（End）相应输入2008Q2。图1.4如果Workfile structure type选项区选择了Unstructured/Undated，对话框就变

10、成图1.5的模样，需要在Date range选择区输入观测值个数，即时间序列长度或样本数据个数。相应地，如果Workfile structure type选项区选择了Balanced Panel，对话框相应变成图1.6的样子，在面板设定区域（Panel specification）有4个选择区。数据频率（Frequency）选择区包含8 种与图1.4的选项。起始期（Start）和终止期（End）分别输入序列数据的开始时间和终止时间。个体个数（Number of cross）选择区要求输入面板数据中所包括的个体个数。按照数据分析要求设定完成后点击OK键，就建立了一个新工作文件。图1.5图1.62

11、、创建时间序列工作文件建立之后，应创建待分析处理的数据序列。在主窗口的菜单选项或工作文件窗口的工具栏中选择Object/New Object，屏幕会出现图1.7 的对话框。用户可以在左侧列表中选择希望生成的对象类型，对时间序列而言，通常选择Series，同时在右边对话框为新序列命名（默认为Untitled），如命名为a（Eviews软件不区分序列名字的字母大小写表示），定义完毕后单击OK。此时已经建立了一个名为a 的序列，打开它主要由三种方法：（1）双击序列a；（2）选中a，在工作文件窗口选择View/Open Selected/One Window；（3）在工作文件窗口中按Show或在主窗口

12、中选择Quick/Show后，在出现的对话框中输入序列名a，点击OK就建立了一个尚未录入数据的年度时间的时间序列a，序列对象窗口见图1.8。在给对象命名时需要注意，Eviews软件本身有很多保留字符不能使用：ABS ACOS AR ASIN C CON CNORM COEF COS D DLOG DNORM ELSE ENDIF EXP LOG LOGIT LPT1 LPT2 MA NA NRND PDL RESID RND SAR SIN SMA SQR 和THEN。图1.7 对象定义对话框图1.8 序列对象窗口3、时间序列数据录入、调用与编辑 Eviews5.0版本提供了多种导入数据的方法

13、，主要介绍两种：（1）手动录入数据 建立工作文件后，新生成或打开一个序列，都会出现图1.8的序列对象窗口。在工具栏上点击Edit+/-按钮进入编辑状态，用户可输入或修改序列观测值，录入或修改数据完毕后必须再次点击Edit+/-按钮恢复只读状态；Smpl+/-按钮可在显示工作文件时间范围内全部数据和只显示样本数据之间切换；Label+/-按钮在是否显示对象标签两种模式间进行切换。（2）导入已有数据文件Eviews5.0允许导入三种格式的数据：Text-ASC、Lotus和Excel工作表。有三种方式可以导入：（1）主菜单File/Import/Read Text-Lotus-Excel；（2）主

14、菜单Proc/Import/Read Text-Lotus-Excel；（3）工作文件工具栏Proc/Import/Read Text-Lotus-Excel。无论选择哪种导入方式，选择后找到并打开目标文件，对应于不用类型的文件会出现不同的对话框，时间序列分析通常以Excel工作表数据的读入最为常见，但要求Excel工作表中的序列名称一定不能出现汉字，因为Eviews没经过汉化，现举例说明。例1、有个关于1949-1998年北京市每年最高气温序列的Excel工作表，见图1.9，现将其读入Eviews。图1.9 数据的Excel工作表 第一步，按上面所介绍的方法建立一个时间范围为1949到199

15、8年的 工作文件；第二步，按导入数据的三种方法之一找到相关Excel文件存储路径后，双击此文件名，屏幕会出现图1.10的对话框。对话框左上角有两个选项，分别表示数据在Excel工作簿中的排列方式：按观测值排列（By Observation）正如图1.9，每个变量的观测值分别在不同列上；按序列排列（By Series）表示每个特定变量的观测值在一横行上。选项右边Upper-left data cell下的空格应填Excel工作簿中左上方第一个有数据的单元格地址，若把time也作为一个变量的话，第一个数据出现在A2，则把B2改成A2；最右边的选项Excel 5+ sheet name下空格指定读入

16、数据的工作表名称，若不指定，则默认从当前工作表读入数据，我们这里采用默认形式。对话框中间较大空白区域要求输入读入变量的名称或个数，如果采用原序列名，则输入time和temperature（中间用空格隔开）或2；若对序列重新命名，则输入自定义序列名，第一个输入的序列名为原文件的第一列变量。对话框最下面空白是建立工作文件时定义的欲调入序列的时间范围，用户可以修改对应的样本期，如输入1949到1980则生成的序列从1981后均没有观测值。定义完毕后，工作文件窗口出现新读入的time和temperature序列。图1.10 读入Excel电子表格对话框4、新序列的建立 在数据分析时，从原序列选取样本进

17、行分析或利用已有序列生成新序列和修改原序列值都很常见，下面介绍样本的产生和新序列的生成。（1）产生样本 样本（sample）通常是工作文件序列观测值的一个子集。在建立工作文件时，系统默认为整个观测期。当需要对某段时间按或符合某种条件的观测值分析时，需要更改样本期。有四种实现方式：在工作文件窗口的工具栏点击Sample；在主菜单或工作文件窗口工具栏点击Proc/Set Sample；在主菜单点击Quick/Sample，屏幕会出现如图1.11的对话框。在Sample range pairs下的空白区域需给出成对的日期，每对数值分别表示在新样本期中一个子集的起止点，如输入1949 1970 198

18、0 1989，表示选择1949到1970年和1980到1989年的观测值构成样本进行操作。对话框下半部分If condition是附加条件输入区域，若不需要对序列值进行限制可省略。Eviews5.0将取用户输入的样本区间和附加条件的交集作为最终的样本期。样本期的定义也可用命令完成，格式为：smpl start1 end1 start2 end2 if_condition图1.11 样本期定义对话框（2）生成新序列 建立好工作文件后，在主菜单选择Quick/Generate Series或Object/Generate Series或点击工作文件窗口工具栏中的Object/Generate Se

19、ries或直接点击工具栏中的Generate按钮，屏幕会出现如图1.12对话框。用户可以在Enter equation编辑区域中输入赋值语句，在下面Sample中输入样本期。比如对例1产生的temperature序列进行一阶差分生成一个新序列x，则可键入如下赋值语句：x=d(temperature)，就产生了一个新序列x了。生成或修改一个序列，也可用命令方式，格式为Series name=formula比如上面生成的序列x，在命令区域可键入Series x=d(temperature)图1.12 生成序列对话框3、创建群 在数据分析时，通常需要针对多个序列操作以观察序列间的关系。和创建序列操作

20、相同，在图1.7种选择Group，命名后就出现图1.13的对话框，输入欲建立的群所包含的序列名称后，点OK。也可以使用命令方式生成群，格式为Group group-name ser1 ser2 ser3 ser4图1.13 群定义对话框第二节 上机指导一、绘制时间序列图 时序图可以大致看出序列的平稳性，平稳序列的时序图应该显示出序列始终围绕一个常数值波动，且波动的范围不大。如果观察序列的时序图显示出该序列有明显的趋势或周期，那它通常不是平稳序列，现以例子来说明。例1、绘制1964-1999年中国纱年产量序列时序图（） 按照第一章的方法建立工作文件和导入外部Excel文件，点击主菜单Quick/

21、Graph就可作图，共有5个选项，见图2.1，分别是折线图（Line graph）、条形图（Bar graph）、散点图（Scatter）等，也可双击序列名，出现显示电子表格的序列观测值，然后点击工具栏的View/Graph。如果选择折线图，出现图2.2的对话框，在此对话框中键入要做图的序列，点击OK则出现折线图，横轴表示时间，纵轴表示纱产量，见图2.3，选择图2.3上工具栏options可以对折线图做相应修饰，比如显示出各数据点并用“*”表示，把背景色调成白色，默认为黄色，点击主菜单的Edit/Copy，然后粘贴到文档就变成了如图2.4的折线图。图2.1 Eviews作图图2.2 图2.3

22、纱产量折线图1图2.4 纱产量折线图2 从图2.4可以看出，纱产量呈现波动中上升的趋势，显然不平稳，所以不是一个平稳序列，还可以通过平稳性统计检验来进一步说明。二、平稳性检验和随机性检验 双击序列名sha出现序列观测值的电子表格工作文件，点击View/Correlogram，出现图2.5的相关图设定对话框，上面选项要求选择对谁计算自相关系数：原始序列（Level）、一阶差分（1st difference）和二阶差分（2nd difference），默认是对原始序列显示相关图。下面指定相关图显示的最大滞后阶数k，若观测值较多，k可取或；若样本量较小k一般取（表示时间序列观测值个数，表明不超过其的

23、最大整数），默认是16阶，在此我们取9。若序列是季节数据，一般k取季节周期的整数倍。设定完毕点击OK就出现图2.6的序列相关图和相应的统计量。图2.5 相关设定图图2.6 序列sha样本相关图相关图的左半部分是自相关和偏自相关分析图，垂立的两道虚线表示2倍标准差。右半部分是滞后阶数、自相关系数、偏自相关系数、Q统计量和相伴的概率。从自相关和偏自相关分析图可以看出自相关系数趋向0的速度相当缓慢，且滞后6阶之后自相关系数才落入2倍标准差范围以内，进一步表明序列是非平稳的。一个时间序列是否有分析价值，要看序列观测值之间是否有一定的相关性，若序列各项之间不存在相关，即相应滞后阶数的自相关系数与0没有显

24、著性差异，序列为白噪声序列，则图2.6中Q统计量正是对序列是否是白噪声序列即纯随机序列进行的统计检验，该检验的原假设和备择假设分别为： 至少存在某个由每个Q统计量的伴随概率可以看出，都是拒绝原假设的，说明至少存在某个k，使得滞后k期的自相关系数显著非0，也即拒绝序列是白噪声序列的原假设。进行时间序列分析，我们希望序列是平稳的，且非随机的，若随机，前后观察值之间没有任何关系，没有信息可以提取。所以我们在研究时间序列之前，首先要对其平稳性和随机性进行检验，目的是对平稳且非随机序列进行研究。第三章 平稳时间序列分析的上机指导某企业201个连续生产数据的建模分析1、时序图看出平稳图3.1滞后14（）阶

25、的相关图（自相关系数迅速衰减为0，说明平稳），白噪声检验的Q统计量和相应的伴随概率表明序列存在相关性，因此序列为平稳非白噪声序列。图3.22、模型识别：由图3.2看出，偏自相关系数在k=3后很快趋于0即3阶截尾，尝试拟合AR（3）；自相关系数在k=1处显著不为0，当k=2时在2倍标准差的置信带边缘，可以考虑拟合MA（1）或MA（2）。 在序列工作文件窗口点击View/Descriptive Statistics/Histogram and States对原序列做描述统计分析见图3.3，可见序列均值非0，我们通常对0均值平稳序列做建模分析，所以需要在原序列基础上生成一个新的0均值序列。点击主菜单

26、Quick/Generate Series，在对话框中输入赋值语句Series x=production-84.11940，点击ok则生成新序列x，这个序列是0均值的平稳非白噪声序列，新序列的描述统计量见图3.4，相当于在原序列基础上作了个整体平移，所以统计特性没有发生根本改变。我们对序列x进行分析。图3.3图3.43、模型参数估计 （1）尝试AR模型。经过模型识别所确定的阶数，可以初步建立AR (3)，可用菜单或命令两种方式分别建立。在主菜单选择Quick/Estimate Equation，出现图3.5的方程定义对话框，在方程定义空白区键入x ar(1) ar(2) ar(3) ，其中ar

27、(i)（i=1,2）表示自回归系数；估计方法选择项见图3.6，有最小二乘估计（LS）、两阶段最小二乘估计（TSLS）等，我们选择LS。也可通过命令方式实现，在主窗口输入ls x ar(1) ar(2) ar(3)。图3.5 方程定义对话框图3.6 估计方法设定图3.7 AR（3）建模结果模型估计结果和相关诊断统计量见图3.7。由伴随概率可知，AR（i）（i=1，2，3）均高度显著，表中最下方给出的是滞后多项式的倒数根，只有这些值都在单位圆内时，过程才平稳。利用复数知识可知表中的三个根都在单位圆内。AIC、SC准则都是选择模型的重要标准，在做比较时，希望这两个指标越小越好。DW统计量是对残差的自

28、相关检验统计量。得到的自回归模型见下:（2）尝试MA模型。按上面介绍方法，方程定义空白区键入x ma(1) ma(2)（其中ma(j),j=1,2代表移动平均系数）或在主窗口输入ls x ma(1) ma(2) 。模型输出结果见图3.8。从MA（2）估计结果的相伴概率可知，该系数不显著，故剔除该项，继续做模型估计，结果见图3.9。表中最下方是滞后多项式的倒数根，只有这些值都在单位圆内，过程才平稳，可以发现过程是 符合要求的即平稳。图3.8 ma（2）建模结果图3.9 ma（1）建模结果4、模型检验 参数估计后，应对拟合模型的适应性进行检验，实质是对模型残差序列进行白噪声检验。若残差序列不是白噪

29、声，说明还有一些重要信息没被提取，应重新设定模型。可以对残差进行纯随机性检验，也可用针对残差的检验。 通常有两种方法进行检验。当一个模型估计完毕之后，会自动生成一个对象resid，它便是估计模型的残差序列值，对其进行相关图分析便可看出检验结果；另一种方法是在方程输出窗口中点击View/Residual Tests/Correlogram-Q-Statistics，输入相应的滞后阶数14，即出现残差的相关图。（1）AR（3）模型残差检验结果见图3.10。可以看出，Q统计量的伴随概率在显著性水平为0.05下均不显著，说明残差序列不再有相关性，可认为残差为白噪声，模型AR（3）拟合很好。（2）MA（

30、1）模型残差检验结果见图3.11。同样可以得出残差在显著性水平0.05下为白噪声的结论。说明两个模型都是有效模型，但我们通常会只选择一个模型进行推断，根据两个模型的AIC、SC值，综合考察待估参数的多寡，得出：MA（1）模型略优于AR（3）模型。因此可以用MA（1）模型进行短期预测。图3.10 AR（3）模型残差检验图3.11 MA（1）模型残差检验5、模型预测 我们用拟合的模型进行短期预测，因为MA（q）序列自相关函数的q步截尾性质，从理论上来说，只能用对MA（q）序列预测q步之内的序列走势，超过q步预测值恒等于序列均值，因此我们只能做1期未来预测，原序列有201个观测值，需要对工作文件的时间范围进行调整。