计量经济学软件包Eviews简介

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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数据进行分析,建立序列(

2、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(截面数据)的项目也能在EViews中进行处理。

3、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

4、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(PartialAutocorrelations)、交叉相关(CrossCorrelation)、Q统计量(Q-Statisti

5、cs)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)、残差(Residuals)等;共线性(Collinearity)、异方差性(Heteroskedasticity)、

6、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

7、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);VAR向量自回归(VectorAutoregression);向量误差校正模型与协整(积)检验(VectorErrorCorrectionModelsandCoint

8、egrationTests)等;2012春季7经济学院计划统计系slz6.SpecificationandD

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