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文档简介
1、建立工作文件 建立新的工作文件时,单击EViews主菜单中的File/New/Workfile,出现一个对话框,输入必要的信息.2、改变工作文件的数据范围 需要增加数据或对工作文件范围外的数据进行预测时,要改变工作文件的数据范围。在工作文件窗口激活的情况下,选择主菜单或工作文件工具栏中Procs功能键下的Change Workfile Range功能,或者双击工作文件状态信息栏中的“Range:”,这时将打开一个对话框,可以在该对话框中输入新的起始期和终止期。 注意,如果新的范围没有涵盖原来的数据范围,EViews将弹出对话框警告用户未涵盖部分的数据会丢失,并要求用户确认。数据处理使用EViews可以处理时间序列数据和截面数据。将数据输入EViews可以通过多种方法,其中,用键盘输入是最为费时的。另外,数据可以从数据表文件或文本文件中提取,也可以从Internet或其他在线服务中获取。 1、用键盘输入序列数据 当输入一个或多个序列数据时,可从主菜单中选择Quick/Empty Group功能,此时将打开一个数据组窗口。输入的第一个数据将进入左上角与1相对应的数据格,然后可以使用方向键将光标移至下一个待输入的数据格。输入完后将光标移动到“obs”行可以更改序列名,并按回车键确认。2、剪切和粘贴 用剪贴板移动数所是一种简便的方式。例如:从Excel里复制数据。假设在Excel 表格里存有年销售量和销售价格数据,并想要转化成EViews文件。第一步,从Excel数据中选择要输入EViews文件的数据。第二步,启动EViews,并创建一个新的年度数据工作文件,从主菜单中单击Quick/Empty Group,打开一个空白数据表格,将光标移至左上角的空格处,从主菜单里选择Edit/Paste功能,这样就可将Excel数据转化为EViews数据。注意: 1、EViews文件的样本范围必须与Excel文件中被复制的观测值个数相一致;2、如果将序列名一起复制,光标要移到“obs”右边的单元格内;3、如果表格处于非编辑状态,就要点击Edit+/-键,如处于编辑状态则不必点击。图形(Graph)1、在工作文件中双击要画的序列名称,会弹出一个有数据表的窗口,单击View功能键,选择与Graph有关的项,可以得到不同的图形。Line Graph折线图;Bar Graph条形图;Scatter Diagram散点图2、在工作文件中的主菜单中,单击Quick/Graph,会弹出对话框,输入需要画图的序列名称,点击OK键,再选择图形类型,就可得到需要的图形。3、双击图形内任何位置就会弹出一个对话框,有许多选项,最基本的选项位于左上角的图形类型,在此可以改变图形的类型,其它选项暂时可选择默认值(即保持不变)。4、在激活图形窗口的条件下点击主菜单中的Edit/Copy,就会弹出一个对话框,选择将图形复制到剪贴板,就可将图形复制到所需要的Word文档中。描述统计量1、单序列统计量 在序列窗口(Series)选择View/Descriptive Statistics (描述统计量) /Histogram and Stats(直方图和统计量),则窗口左边显示的是直方图(该序列中观测值的频率分布),右边显示的依次是均值、中位数、最大值、最小值、标准差、偏度、峰度、JB统计量与其相应的概率。 Mean均值 Median中位数 Maximum最大值 Minimum最小值 Std.Dev. 标准差 Skewness偏度 Kurtosis峰度 Jarque-BeraJB统计量 ProbabilityJB统计量的对应概率2、序列组统计量在序列组窗口(Group)选择View/Descriptive Statistics /Common Sample,将得到一个含有均值、中位数、最大值、最小值、标准差、偏度、峰度、JB统计量与其相应的概率、观测值个数等统计量的显示窗口。 Common Sample要求各个序列在当前样本范围内有同样多的观测值(不包含NA)。与之对应的是Individual Sample.在Individual Sample的计算中各个序列包含的观测值数目可以不同。如果在当前样本范围内没有数据丢失的话,两种方式计算的结果是一样的。3、相关系数矩阵 在序列组窗口,点击View/Correlation可在窗口中得到当前序列组的相关系数矩阵,点击View/covariance将得到当前序列组的协方差矩阵。模型预测 p38回归模型的OLS估计1、估计参数 点击Quick/Estimate Equation后,将会弹出一个对话框,在上部的(Equation Specification)选择区中,可以填写所要估计的方程。最简单的方法是列出方程中所包含的变量,被解释变量要在前面。如键入y c x表示一个一元线性回归方程。中部(Estimation Settings)的选择项为估计方法,LS表示最小二乘法。最底部为样本范围选择(Sample),可在此改变样本范围。点击OK键,EViews即给出估计结果。2、标准回归输出结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/02/10 Time: 10:21Sample: 1914 1917Included observations: 4VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C281.818277.858743.6196090.0686X0.1181820.4020610.2939400.7965R-squared0.041411 Mean dependent var302.5000Adjusted R-squared-0.437883 S.D. dependent var55.60276S.E. of regression66.67424 Akaike info criterion11.54437Sum squared resid8890.909 Schwarz criterion11.23751Log likelihood-21.08873 F-statistic0.086401Durbin-Watson stat0.737405 Prob(F-statistic)0.796502以下是对输出结果的解释说明。Coefficient回归系数 Std.Error标准误差 t-Statistic t统计量 Prob概率 R-squared可决系数 Adjusted R-squared 调整的可决系数 S.E. of regression回归的标准误差 Sum squared resid残差平方和 Log likelihood对数似然估计值 Durbin-Watson statDW统计量 Mean Dependent Var被解释变量的均值 S.D. Dependent Var被解释变量的标准差 Akaike info criterion赤池信息准则 Schwarz Criterion施瓦茨准则 F-StatisticF统计量 Prob(F-Statistic)F统计量对应的概率异方差1、 White检验 在OLS回归估计式窗口中点击View键,选Residual Tests/W
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