计量经济学软件包eviews简介ppt课件

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1、Eviews简介厦门大学经济学院计划统计系沈绿珠2012春季1经济学院计划统计系slzEViews是Econometrics Views的缩写，它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、运用模型进行预测、求解模型和运用模型。EViews是完成上述任务得力的必不可少的工具。正是由于EViews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为实用与严谨的经济学科。使用EViews软件包可以对时间序列和非时间序列的

2、数据进行分析，建立序列（变量）间的统计关系式，并用该关系式进行预测、模拟等等。EViews。Eviews软件是QMS（QuantitativeMicroSoftware）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（http://www.eviews.com）。2012春季2经济学院计划统计系slz虽然EViews是由经济学家开发的，并且大多数被用于经济学领域，但并意味着必须限制该软件包仅只用于处理经济方面的时间序列。EViews处理非时间序列数据照样得心应手。实际上，相当大型的非时间序列

3、（截面数据）的项目也能在EViews中进行处理。主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(regressionandforecasting)、时间序列(Timeseries)以及横截面数据(cross-sectionaldata)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，其详细功能见下页。目前人们普遍使用的是QMS公司1998年7月推出的Eviews5.0版本，Eviews5.0在功能上并无实质变化，只是增加了新的估计项、新定义了几个函数及其他新的特征。2012春季3经

4、济学院计划统计系slz第一章EViews的主要功能1.一个变量或多个变量的统计与图形(HistogramandStatisticsViewofaSingleSeriesandandMultipleSeries),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)、雅克-贝拉统计量（Jarque-BeraStatistic）等；2.相关分析（CorrelogramView），主要有：自相关（Autocorrelations）、偏自相关（PartialAutocorr

5、elations）、交叉相关（CrossCorrelation）、Q统计量（Q-Statistics）等；2012春季4经济学院计划统计系slz3.Regression(回归)准回归输出(StandardRegressionOutput)，主要有:回归系数（RegressionCoefficients）、T统计量（t-Statistics）、可决（判定）系数（）等；实际值、拟合值、残差（ActualandFittedValuesandResiduals），包括实际值（ActualValues）、拟合值（FittedValues

6、）、残差（Residuals）等；共线性（Collinearity）、异方差性（Heteroskedasticity）、加权最小二乘法（WeightedLeastSquares）、二段最小二乘法（Two-StageLeastSquares）、多项式分布滞后（PolynomialDistributedLags）、非线性最小二乘法（NonlinearLeastSquares）、对数概率单位模型（LogitandProbitModels）、葛兰杰因果检验（GrangerCausality）、预测方差（Forecast)2012春季5

7、经济学院计划统计系slz4.SerialCorrelation序列相关德宾-沃森统计量（Durbin-WatsonStatistic）；自回归求积移动平均模型（ARIMAModels）；单位根检验（UnitRootTests）；差分模型的估计（EstimationofDifferenceModels）；有自相关的二段最小二乘法(Two-StageLeastSquaresWithSerialCorrelation);2012春季6经济学院计划统计系slz5.Systems(系统方法)系统估计法（SystemEstimation）

8、;VAR向量自回归（VectorAutoregression）；向量误差校正模型与协整(积)检验(VectorErrorCorrectionModelsandCointegrationTests)等;2012春季7经济学院计划统计系slz6.SpecificationandD