计量经济学eviewsEviews常用命令对于和变量名不区分大小写

Eviews常用命令（对于命令和变量名，不区分大小写 createa semi-annual：creates createq1951：1 mmonthly： createm1952：011954：11wweekly: createw 2/15/943/31/94，自动认为第一天为周一，和正常的周不ddaily(5dayweek):created3/15/20083/31/2008，和日历上周末一致，自动 daily(7dayweek):create73/03/20083/31/2008。 undated:createu1 创建工作文件时可直接命名文件，即在create后面直接键入“文件名”，如createmyfilenamea1952 2000或者workfilemyfilenamea cresid创建数组datawordexcel粘贴；或者用Import从其它已有文件中直接导入数据。dataxy，…可以同时建立几个变量序列，变量值按列排列，同时在表单上出现新建的通过已有序列建立一个需要的组：groupmygroupx可以在组中直接加入滞后变量groupmygroupyx(0to1)scalarval10showval则在左下角显示该标量的值创建变量序 seriesseriesydataxseriesz=x+seriesfit=Eq1.@coef(1)+Eq1.@coef(2)*创建变量序 genr变量名=表达genrxx= genryy=val*genrzz=x*y(对应分量相乘) genrzz=log(x*y)(各分量求对数)genrlnx=log(x) genrx1=1/xgenrDx=D(x) genrvalue=3(注意与标量的区别)genrhxx*(x>=330，其余数值不变)D(X):XD(X，n):XnLOG(X)：DLOG(X)：自然对数增量LOG(X)-LOG(X(-EXP(X)：指数函数ABS(X)：绝对值SQR(X)：平方根函数RND：0、1@SUM(X):序列X的和@MEAN(X):序列X的平均数@VAR(X):序列X的方差@SUMSQ(X):序列X的平方和@OBS(X):序列X@COV(X,Y):序列XY@COR(X,Y):序列XY@CROSS(X,Y):序列X，Y的点积genrXX@PCH(X):X（X-X(-1)）/X(-@INV(X):X的倒数1/X@LOGIT(X):逻辑函数@FLOOR(X):转换为不大于X的最大整数@CEILING(X)X@DNORM(X):标准正态分布密度函数@CNORM(X):累计正态分布密度函数@TDIST(X,n):自由度为nX的t@FDST(X,n,m):自由度为（n，m）XF@CHISQ(X,n):自由度为n，不小于x的分布的概率如EQ1.@DW，则返回EQ1方程的D-W统计量。如果在函数前不使用方程名，则返回统计函数见下面：@R2…@NCOEF列向量对象vector、行向量对象rowvector、系数向量对象coeffvectorvect：定义了一个一维且取值为0的列向量vector(nvect：n0vect.fill1,3,5,7,9：定义了分量的值vector(nvect=100：n100行向量对象rowvector、系数向量对象coeff类似matrixmat：10matrix（m,n）matm，n0matr.Fill1234598765matrix（m,n）mat=5：m，n5matrix（m,n）mat=5*matr：matr5Covxy：协方差矩阵。Corxy：相关矩阵。plotxy：出现趋势分析图，观察两个变量的变化趋势或是否存在异常值。双击图形scatxy：观察变量间相关程度、相关类型（线性、非线性）。仅显示两个变量。如workfileprocs/sortseries，可选择升序或降序：Sortx：则y随之移动，即不破坏对应关系。sort(d)x：按降序排序，注意所有的其它变量值都会随之相应移动。5）取 smpl1 smpl19902000smpl@all：重新定义数据范围，如果修改过，现在改回。6）追加记录，扩展样本：Expand20012007Jarque-Bera统计量:，用于检验变量是否服从正态分布。在变量服从正态分布的原假设下，JB2JB或对应概率值较小，则该变量服从正态分布的假设（whereSistheskewness,Kisthekurtosis,andkrepresentsthenumberofestimatedcoefficientsusedtocreatetheseries）回归结果与变量表示：XY Std. 变 系数标准差:小好T检验值:大好概率（越小越好 - - Meandependent （拟合优度）=1-(RSS/TSS):大好（因变量均值＝ AdjustedR- S.D.dependent （调优）1-:大好（Y） S.E.ofregression Akaikeinfocriterion （回归标准差Sumsquaredresid 信息准则:小好Log F- （对数似然估计值 （总体F检验值）:大Durbin-Watson （D-W检验值 （F检验概率）:小@REGOBS7。@ncoef：估计系数总个数2。注意：系数这样计算genrb1=@cross(x-@mean(x),y-@mean(y))/@sumsq(x-@mean(x))@cross计算交叉乘积和，@mean计算均值，@sumsq计算平方和。genrb0=@mean(y)-b1*@mean(x)。＝0.01，1）lsycx，使内存中存在方程- 2）假设故总体个别均值的预测值的置信区间为：（372.03，975.65）yf的yyf，实际上，yf＝；同时还得到一张预测图形：图中实线是因变量y的预测值，上下两条虚线给出的是近似95％的置绝对指标RMSE均误差，其大小取决于因变量的绝对数值和预测值MAEMAPE若MAPE的值小于10，则认为预测精度较高；不等系数：，不等系数总是介于0-1之间，数值越小，表明拟合值和真实值间的差异越小，预测精度越高；5)均方误差MPE可分解为其中是预测值的均值，是实际序列的均值，分别是预测值和实际值的标准差，r在0-1之间，并且这三项指标之和等于1，计算是：偏差率（OLS中，故BP＝0）、方差率、协变率。BPVP准差的差异，CP则衡量了剩余的误差。当预测比较理想时，均方误差大多数集中在协变CPFunctionsthatreturnscalarvalues:@r2R-squaredstatistic@rbar2adjustedR-squaredstatistic@sestandarderroroftheregression@ssrsumofsquaredresiduals@dwDurbin-Watsonstatistic@fF-statistic@loglvalueofthelog-likelihoodfunction@aicAkaikeinformationcriterion@scSchwarzinformation@jstatscalarcontainingtheJ-statistic(forGMM)@regobsnumberofobservationsinregression@meandepmeanofthedependentvariable@sddepstandarddeviationofthedependentvariable@ncoeftotalnumberofestimatedcoefficients@coefs(i)coefficienti,whereiisgivenbytheorderinwhichthecoefficientsappearintherepresentationsview standarderrorforcoefficienti@tstats(i)t-statisticvalueforcoefficienti@cov(i,j)covarianceofcoefficientsiandjFunctionsthatreturnvectorormatrixobjects:@coefsvectorofcoefficientvalues@stderrsvectorofstandarderrorsforthecoefficients@tstatsvectorof