Ewiews上机操作步骤附图详解

1、Eviews应用初步教学目的：介绍Eviews计量经济软件的基本指令教学重点、难点：同时处理异方差和自相关教学时数：3教学方法：多媒体演示作业：上机练习作业题主要内容：一、 打开Eviews: 开始 程序 eviews3 eviews3.1 回车二、 建立文件：File new workfile 年、季、月度数据 三、 输入数据：Quick Empty group Edit+/-四、 保存数据：File save 文件名（英文） 保存五、 调用文件：File open workfile文件名（英文）六、 显示与查看数据：选中X和Y 双击 open group 查看、修改数据七、 做散点图：选中

2、X和Y quick graph ok scatter option regression line ok八、 统计分析：quick group statistics descriptive statistics, covariances, correlation九、 回归分析：quick estimate equation Y C X ok十、 定义样本区间：quick sample 1 4 ok十一、 产生新序列：quick generate series 公式十二、 排序：Pross sort series 序列名 升降序十三、 曲线回归：log(y) c log(x)十四、 处理自相关：

3、ls y c x ar(1)根据某地区1987年2003年人均实际消费支出（单位：元）和人均实际可支配收入（单位：元）的资料完成以下工作：1建立该地区人均实际消费支出对人均实际可支配收入的回归模型并进行估计和检验。2请用戈德费尔德匡特检验方法判断该模型是否存在异方差性（去掉中间三年的数据），如果存在，请用加权最小二乘法消除异方差。3判断该模型是否存在自相关，如果存在，请用广义差分法消除自相关。 4设2004年可支配收入为6400元，对2004年的消费支出进行区间预测。5对结果作简要的经济意义解释。所需临界值如下：， F0.05(1,13) = 4.67。显著水平5%下，n=17，k=2的DW下

4、界为1.13，上界为1.38；n=16，k=2的DW下界为1.10，上界为1.37；n=15，k=2的DW下界为1.08，上界为1.36。年份19871988198919901991199219931994消费支出4754864975216007719491071可支配收入4925015295536718129881095199519961997199819992000200120022003127912911440158619072322330140644680123213751522169920802579372546265525一、 打开Eviews: 开始 程序 eviews3 evi

5、ews3.1 回车二、 建立文件：File new workfile 年、季、月度数据 FileNewworkfile workfile因为本例是年度数据，选择annual。起始年份 start date，填写 1987结束年份 end date， 填写 2003注意：若数据为季度或月度数据，起始或结束年份填写形式为，季度数据 如，1987年第一季度，应填写为1987.1月度数据 如，1987年1月，应填写为1987.01点击ok。 三、 输入数据：Quick Empty group Edit+/-Quick Empty group象操作EXCEL那样输入数据。如果无法输入，点击Edit+/-

6、，使之处于编辑状态，即可输入。若发现数据输入有误，可直接修改。也可以将EXCEL或WORD文件的数据直接拷贝粘贴至该数据表。为每列数据命名序列名（变量名），例如Y，X（注意不可使用字母C做序列名）。输入数据后的界面如下。四、 保存数据：File save 文件名（英文） 保存File Save命名文件名时注意，不可使用汉字，并且存储路径和文件名均应以英文字母打头，如F:Eviews3try点击保存。关闭文件。操作：File close YescloseYes五、 调用文件：File open workfile文件名（英文）File openworkfiletry打开六、 显示、查看数据：选中X

7、和Y 双击 open group 查看、修改数据选中X和Y（即鼠标点击X后，按住键盘上的ctrl键的同时，鼠标点击Y）将鼠标停留在蓝色区域内，并双击点击open group，此时可以查看和修改数据七、 做散点图：选中X、Y quick graph ok scatter option regression line ok选中X、Y quick注意两点：一是，做散点图只能选择两个变量，如X和Y；二是，先点击的变量（本例是X），被做为散点图中的横轴。选中graphok在Graph Type下拉菜单中，选中scatter diagramok点击show option在Scatter Diagram下选

8、中Regression line（见红圈标记）ok八、 统计分析：quick group statistics descriptive statistics, covariances, correlation数据描述统计分析：选中X和Y，quick group statistics descriptive statistics common sample回车ok变量方差、协方差分析：选中X和Y，quick group statistics covariances回车okyes变量间相关系数分析：选中X和Y，quick group statistics correlation0kyes九、 回归

9、分析：quick estimate equation Y C X okquick estimate equation在Equation Specification中键入：Y C X。字母可不区分大小写。注意，其中字母C表示所设定的回归模型形式含有常数项。ok解：1.Y = a + bX + u H0: b = 0 H1: b0 = 84.69873 2.131 = 拒绝假设H0: b = 0, 接受对立假设H1: b0 统计意义：在95置信概率下，与b =0之间距离充分大， 是显著地不等于0，不是由b =0这样的总体产生的。经济意义：在95置信概率下，可支配收入对消费支出的影响是显著的。 统计

10、意义：在Y的总变差中，有99.79%可以由X做出解释。回归方程对于样本观测点拟合良好。经济意义：在支出的总变差中，有99.79%是可以由收入做出解释的。 所以，拒绝假设 接受对立假设统计意义：在95的置信概率下，回归方程可以解释的方差显著地大于未被解释的方差，是显著地不等于0，不是由这样的总体产生的。经济意义：在95的置信概率下，收入对支出的解释作用是显著的。= = 0.997774统计意义：用方差而不用变差，考虑到自由度，剔除数目与样本容量的影响，使具有不同样本容量和解释变量数目的回归方程可以对拟合优度进行比较。2检验自相关DW = = 0.862186 5.05 = F0.05, 5,5

11、在95置信概率下，认为存在异方差。4将样本区间恢复为1987-2003 smpl 1987 2003 回车再一次进行全部数据的回归分析 ls y c x 回车由Ls y c x命令得到的回归结果，通过了统计检验，但自相关检验和异方差检验均未通过。需要作进一步处理。十一、产生新序列：quick generate series 公式 1利用回归分析结果得到的残差序列数据（resid），产生一个序列名为E的新序列数据，使得E为resid的绝对值。操作步骤：quick generate series e = abs(resid)注意resid纪录的总是最近一次回归分析得到的残差序列数据。quick g

12、enerate series回车e = abs(resid)ok2察看新序列E的数据。点兰y x resid e双击open group3利用序列E，消除异方差，进行加权最小二乘法估计。利用序列E加权的模型：（1）需产生新序列ye、xe和ce，使得ye = y/e、xe = x/e、ce = 1/e操作：在命令行输入 genr ye = y/e 回车 genr xe = x/e 回车 genr ce = 1/e 回车（2）察看数据操作：点兰y ye x xe ce resid e 双击open group yes（3）使用变换后的序列数据ye xe 进行回归分析操作：命令行输入ls ye ce

13、 xe yes4回归结果分析（1）统计检验 H0: b = 0 H1: b0 = 146.4510 2.131 = 拒绝假设H0: b = 0, 接受对立假设H1: b0；在95置信概率下，通过检验。 所以，拒绝假设 接受对立假设统计意义：在95的置信概率下，回归方程可以解释的方差显著地大于未被解释的方差，是显著地不等于0，不是由这样的总体产生的。通过检验。= = 0.999582统计意义：用方差而不用变差，考虑到自由度，剔除数目与样本容量的影响，使具有不同样本容量和解释变量数目的回归方程可以对拟合优度进行比较。（2）检验自相关DW = = 0.338544 1.13 = dL0.05, 17

14、, 2 在95置信概率下，认为存在自相关。 需要处理自相关。十二、排序：Procs sort series 序列名 升降序在应用G-Q方法检验异方差时，需要将每个变量数据都按照某一解释变量数据大小排序，而现有数据是按照时间顺序排序的，因此需要对现有数据按照某一解释变量数据大小排序。1首先需要新建一个纪录时间顺序的序列变量T。以便每个变量在进行各种排序后，仍能恢复为按时间顺序排列的原状。操作：QuickEmpty group1987年2003年分别相应输入1 2 3 17定义该序列名为T2按照解释变量XE排序点兰ce e t x xe y ye操作：Procs sort series回车键入XE

15、ok ok察看数据3利用G-Q法，检验异方差（1）重新定义样本区间，smpl 1997 2003进行回归分析， ls ye ce xe（2）重新定义样本区间，smpl 1987 1993进行回归分析， ls ye ce xe（3） F = = / = 2.609397 / 0.799107 = 3.265391 2.145 = 拒绝假设H0: b = 0, 接受对立假设H1: b0 在95置信概率下，通过检验。 0.999879统计意义：在Y的总变差中，有99.9879%可以由X做出解释。回归方程对于样本观测点拟合良好。 所以，拒绝假设 接受对立假设统计意义：在95的置信概率下，回归方程可以解

16、释的方差显著地大于未被解释的方差，0.999879是显著地不等于0，0.999879不是由这样的总体产生的。= = 0.99987统计意义：用方差而不用变差，考虑到自由度，剔除数目与样本容量的影响，使具有不同样本容量和解释变量数目的回归方程可以对拟合优度进行比较。2检验自相关DW = = 1.008931 1.10 = dL0.05,16,2 在95置信概率下，认为存在自相关。 需要处理自相关。3检验异方差（1）先对数据做相应的差分变换：产生新序列数据：ye2t = yet - yet-1 xe2t = xet - xet-1ce2t = cet - cet-1操作：genr ye2 = ye

17、 0.923576 *ye(-1) genr xe2 = xe 0.923576 *xe(-1) genr ce2 = ce 0.923576 *ce(-1) 察看新产生的序列数据：ye2 xe2 ce2操作：点兰ye2 xe2 ce2 t双击open group（2）按照解释变量xe2排序。操作：sort xe2（3）G-Q检验smpl 1988 1993ls ye2 ce2 xe2smpl 1998 2003ls ye2 ce2 xe2F = = / = 0.617493 / 0.130288 = 4.739446 2.16 = t0.025, 13 拒绝假设H0: b = 0, 接受对立

18、假设H1: b0 在95置信概率下，通过检验。 0.999932统计意义：在Y的总变差中，有99.9879%可以由X做出解释。回归方程对于样本观测点拟合良好。 所以，拒绝假设 接受对立假设统计意义：在95的置信概率下，回归方程可以解释的方差显著地大于未被解释的方差，0.999879是显著地不等于0，0.999879不是由这样的总体产生的。通过检验。= = 0.999927统计意义：用方差而不用变差，考虑到自由度，剔除数目与样本容量的影响，使具有不同样本容量和解释变量数目的回归方程可以对拟合优度进行比较。2检验自相关DW = = 1.854800 1.36 = dL0.05,16,2 在95置信概率下，认为不存在自相关。 3检验异方差（1）首先对数据做差分变换：产生新数据：ye3t = ye2t - y2et-1 xe3t = xe2t - xe2t-1ce3t