《计量经济学》
Views上机
基本操作E
前 言
《计量经济学》作为经济学类各专业的核心课程已开设多年。多年的教学实践中，我们深感计量经济学软件在帮助同学们更好地学习、理解《计量经济学》基本思想、提高解决实际问题的能力等方面有着重要的作用。在过去的教学中曾采用过多种版本的软件，包括TSP、Eviews、SPSS、SAS等。从1998年以来， Eviews逐渐成为计量经济学本科教学的基本软件。实践证明，Eviews具有自身的特色和优良的性能。为此，西南财经大学统计学院数量经济教研室组织编写了《计量经济学》Eviews上机基本操作，主要介绍Eviews的基本功能和基本操作，以供读参考。
按照教材体系和各章教学的要求，对Eviews的具体操作已经在《计量经济学》教材各章中结合案例作了介绍，所以这里并未包括Eview的全部具体操作。
西南财经大学统计学院
数量经济教研室
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Eviews基本操作
第一部分 预备知识
一、什么是Eviews
Eviews (Econometric Views)软件是QMS（Quantitative Micro Software）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。Eviews软件是由经济学家开发，主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时间序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，Eviews功能优势是回归分析与预测，其功能框架见表1.1。
从多方面的因素考虑，本手册不对最新版本的Eviews软件进行介绍，而只是以目前人们使用较为广泛的Eviews3.1版本为蓝本介绍该软件的使用。Eviews3.1版本是QMS公司1998年7月推出的。
二、Eviews安装
Eviews文件大小约11MB，可在网上下载。下载完毕后，点击SETUP安装，安装过程 与其他软件安装类似。安装完毕后，将快捷键发送的桌面，电脑桌面显示有Eviews3.1图标，整个安装过程就结束了。双击Eviews按钮即可启动该软件。（图1.2.1）
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图1.2.1
三、Eviews工作特点
初学者需牢记以下两点。
（一）、Eviews软件的具体操作是在Workfile中进行。如果想用Eviews进行某项具体
的操作，必须先新建一个Workfile或打开一个已经存在硬盘（或软盘）上的Workfile，然后才能够定义变量、输入数据、建造模型等操作；
（二）、Eviews处理的对象及运行结果都称之为objects，如序列（series）、方程(equations)、
表1.1 Eviews功能框架
Descriptive statistics 描述统计
Histogram and Statistics View of a Single Series Multiple Series 一个变量或多个变量的统计与图形 主要有：图形包括线型图、条形图、多种散点图等；指标有均值、方差、偏度（Skewness）、峰度(Kurtosis)、Jarque-Bera Statistic（雅克-贝拉统计量） Correlogram View（相关分析） 主要有：Autocorrelations（自相关）、Partial Autocorrelations（偏自相关）、Cross Correlation（交叉相关）、Q-Statistics（Q统计量）等 3 Durbin-Watson Statistic（德宾-沃森统计量） Collinearity（共线性）、Heteroskedasticity（异方差性）、Weighted Least Squares（加权最小二乘法）、Two-Stage Least Squares（二段最小二乘法）、 Polynomial Distributed Lags（多项式分布滞后）、Nonlinear Least Squares（非线性最小二乘法）、Logit and Probit Models（对数概率单位模型）、Granger Causality（葛兰杰因果检验）、Forecast Variances（预测方差）、Exponential Smoothing（指数平滑）等 Standard Regression Output 标准回归输出 Regression Coefficients（回归系数）t-Statistics（T统计量）R（判定系数）等 2Regression 回归 Actual and Fitted Values and Residuals 实际值、拟合值、残差 Actual Values（实际值）、Fitted Values（拟合值）、Residuals（残差） Serial Correlation 序列相关
ARIMA Models（自回归求积移动平均模型） Unit Root Tests（单位根检验） Estimation of Difference Models（差分模型的估计） Two-Stage Least Squares With Serial Correlation（有自相关的二段最小二乘 4
EViews基本操作指导
