第一章:Eviews入门一.Eviews的安装Eviews对系统的环境要求1.一台386,486,奔腾或其他芯片的计算机,运行Window3.1,Window9x,Window2000或WindowNT操作系统。2.至少4M的内存。3.VGA,superVGA显示器。4.鼠标,轨迹球或写字板。5.至少10M以上的硬盘空间安装步骤准备好Eviews的安装盘,确保第一张盘没有写保护。1.运行Window程序,将其他应用程序关闭。2.在软驱(例如A盘)中插入第一张安装盘。3.开始运行A:setup4.在提示下依次插入其他的盘,安装完所有后续盘后,将再次要求插入第一张盘,最后给出安装成功的信息:“Eviewshasbeensuccessfullyinstalled”Eviews窗口简介主窗口简介软件安装后,启动Eviews3.1程序,进入主窗口。状态行命令行当前使用的数据库。当前使用的工作文件。当前的默认路径。工作区主菜单说明1File:有关文件的创立(New)打开(Open),保存(Save/Saveas),关闭(Close),程序运行(Run)等,选择下拉菜单中的Exit将退出Eviews软件。Edit:通常情况下仅提供复制(Copy)功能,应与粘帖(Paste)配合使用,对某些特定窗口,如查看模型估计结果的表达式时,可对窗口中的内容进行剪切(Cut),删除(delete)等工作选择(Undo)表示撤消上步操作。主菜单说明2View和procs:两者的下拉菜单的项目,随着当前的窗口不同而改变,功能也随之变化,主要涉及变量的多种查看方式和运算过程。Quick:提供快速分析过程,包括常用的统计分析方法,回归模型,时间序列模型以及各种重要的检验。Options:系统参数设定选项。与一般应用软件相同,Eviews运行过程中的各种状态,如窗口的显示模式,字体,图象,电子表格等都有默认的格式,用户可根据需要选择Optios下拉菜单中的项目对一些默认格式进行修改三.工作文件的创建和调用。工作文件的创建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。在主菜单中选择File/New/Workfile。在这里输入起始日期在这里输入终止日期在这里选择所使用的时间序列数据的频率各种时间频率对应的日期格式Annual1990,2000semi-annual1990:1,2000:2quarterly1990:1,2000:3monthly1990:1,2000:6,2000:12weekly/daily月:日:年(美国格式)undatedorirregular1,50Weekly数据格式的解释起始和终止日期都是一个日期。它们必须是不同星期中的同一天,否则会报错。一个星期中的任何一天都可以作为一周的起始日期。第二章一元线性回归模型第一节:一元线性回归模型的估计示例一:一元线性模型的OLS估计背景介绍分析1981到2001年国内生产总值与消费水平之间的相关关系。这两个时间序列数据存放在名为1的Excel工作簿中,序列gdp和xf分别代表国内生产总值和消费水平第一步:数据输入窗口方式命令方式数据导入数据输入:窗口方式建立空序列。在空序列中手工输入数据。在[object]菜单中选择[NewObject]建立新序列。点击OK!二、在对象名称栏中输入对象,也就是序列的名称。一、选择对象类型:序列窗口中出现了一个新序列gdp,双击这个图标,可以得到下面的窗口。点击这个快捷按钮开始编辑数据!用同样的方法建立xf序列并输入数据。数据输入:命令方式语法:data序列名1序列名2┄序列名n输入这个命令后,按回车键就可以得到下面的数据输入窗口,然后按照与刚才相同的方式输入数据。从外部文件导入数据较常见的是从Excel文件中导入数据。注意:Eviews未经汉化,所以在Excel中不能存在汉字,否则无法读入。首先,按照第一章中的方法建立一个时间为1981年到2001年的工作文件,然后在主菜单中选择File/Import/ReadIext-Lotus-Excel,找到该Excel的存储路径。双击文件名1,屏幕出现如下图所示对话框。序列名称或者文件中序列的个数Excel中的工作表名称。左上角单元格通过列还是通过行读取数据。第二步:作散点图把两个序列作为一个组打开。在这个组窗口中选View/Graph/Scatter/Simplescatter就可以得到一个散点图:从上图可以看出,两个序列之间存在着较好的线性相关关系。比较适合于使用最小二乘回归。第三步:(一元)线形回归的OLS估计选择[quick]菜单-[estimateequation][proc]快捷按钮-[makeequation]工作表中的变量名,用空格隔开,第一个变量为被解释变量,后面根解释变量列表。估计的样本区间。使用的估计方法。点击OK后得到OLS估计结果如下:得到估计结果之后,就可以根据输出统计量中表现出的特性,对模型进行一定的修正。得到满意结果后,可以使用模型进行预测。第二节:一元线性回归模型的预测要对一元线性模型进行预测,需要在已知解释变量值的条件下进行。要得到解释变量值的方法有很多,其中之一便是对时间T进行回归,再趋势外推得到解释变量的值,,即利用时间序列外推预测,在以后的章节中我们还会介绍高级时间序列外推预测法。下面仍以前面的例子输入时间变量T,从1981到2001年分别赋值1到21,建立时间序列模型(略去随机项)GDP=a+Bt进行回归得到的结果为:预测步骤选择Procs/changeworkefilerange把原来的工作文件扩展为1981到2010年扩展时间变量T的范围,在本例中扩展至30.GDP对时间变量T进行回归并选择Forcast,得到GDP的预测值。XF对GDP进行回归,同时选择Forcast,得到XF的值预测结果