【正文】 2；星期：月/日/年；日：月/日/年；非時間序列或不規(guī)則數(shù)據(jù)：樣本個數(shù)。十一、顯示方式通過View/Display Comments(Label + )可以在標(biāo)準(zhǔn)顯示方式和詳細(xì)顯示方式之間切換。四、對象類型除了序列對象和方程對象外還有許多其他類型的對象，每種對象在對象集合中都有一個特定的圖標(biāo)表示。十三、凍結(jié)對象 另一種復(fù)制對象中信息的方法是凍結(jié)對象。編輯序列：點擊序列名稱或Show可以顯示序列數(shù)據(jù)，然后點擊Edit+/按鈕，可切換編輯狀態(tài)。2．粘貼輸入 通過主菜單中的Edit/Copy和Edit/Paste功能復(fù)制—粘貼數(shù)據(jù)，注意粘貼數(shù)據(jù)的時間區(qū)間要和表單中的時間區(qū)間一致。為了觀察序列或組，在Show命令后輸入序列或組的名字：show logy為了打開輸入對話框，在Read命令后輸入需要導(dǎo)入文件的完整名字（包括文件擴(kuò)展名）：read c:\date\為了打開輸出對話框，在Write命令后輸入需要導(dǎo)出文件的完整名字（包括文件擴(kuò)展名）：write a:\us 見命令和程序參考部分，關(guān)于EViews 中命令和可利用選項的完整列表。D函數(shù)和DLOG函數(shù)就可以實現(xiàn)此功能。amp。例如：log(y)=x則按 y=exp(x) 計算。還有一些函數(shù)可以得到組中序列的個數(shù)及每個序列的名字。數(shù)據(jù)庫不同于工作文件另一方面在于它能支持功能其強(qiáng)大的查詢功能。167。兩個樣本的檢驗可參考下面的分類的相等檢驗（Equality test by classification）。如果這種自相關(guān)的形式可由滯后小于k階的自相關(guān)表示，那么偏相關(guān)在k期滯后下的值趨于零。每一部分包括一行，只有Remarks and History包括20行，注意如果填入了一行（在20行中），最后一行將被刪除。④ ARIMA估計樣本區(qū)間 (ARIMA Estimation Sample)3．貿(mào)易日和節(jié)假日影響選擇4．外部影響(Outlier Effects)5．診斷（Diagnostics）二、X11方法X11法是美國商務(wù)部標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)整方法(乘法模型、加法模型)，乘法模型適用于序列可被分解為趨勢項與季節(jié)項的乘積，加法模型適用于序列可被分解為趨勢項與季節(jié)項的和。五、季節(jié)循環(huán)可以改變每年的季節(jié)數(shù)（缺省值為每年12個月、4個季度）。組窗口內(nèi)的view下拉菜單分為四個部分：第一部分包括組中數(shù)據(jù)的各種顯示形式。三、表的設(shè)定：單擊Taboption鈕,顯示table options對話框，對話框的上半部分控制表一般形式。高、低值之間用豎線連接。這一部分的原假設(shè)是組內(nèi)所有的序列具有相同的均值、中位數(shù)或方差（詳見第七章）。如果你想對其它外生變量（如季節(jié)dummy變量或線性趨勢）進(jìn)行Granger causalilty檢驗，直接用方程進(jìn)行檢驗回歸。 命令利用命令也可對組進(jìn)行操作。有Normal(正態(tài))分布、Uniform(一致)分布、Exponential(指數(shù))分布、Logistic(螺線)分布、Extreme value(極值)分布。局部核回歸擬合通過選取參數(shù)β使總體二乘殘差最小。167。amp。Legend鍵，編輯圖的說明。Font允許你從標(biāo)簽中選擇字體。Add shading to all graphs...為對象中的每個圖繪制線或添加陰影。InsertDelete(InsDel)在指定位置進(jìn)行插入刪除操作。一些文字處理程序提供了將內(nèi)容作為非格式化文件粘貼到剪切板中的選項。二、公式法 EViews 中的公式是一個包括回歸變量和系數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式。EViews 計算的公式為： =1，（2）調(diào)整使用作為衡量工具存在的一個問題，即在你增加新的自變量時不會減少。四、方程的殘差缺省方程的殘差存儲于RESID的序列對象中。加權(quán)最小二乘估計量為：要使用加權(quán)最小二乘法估計方程，首先到主菜單中選Quick/Estimate Equation…,然后選擇LSLeast Squares(NLS and ARMA),然后按Options鈕。在二階段最小二乘估計中有兩個獨(dú)立的階段。要察看初始值，雙擊系數(shù)向量。與序列相關(guān)相聯(lián)系的主要問題有：一、一階自回歸模型最簡單且最常用的序列相關(guān)模型是一階自回歸AR(1)模型定義如下：參數(shù)是一階序列相關(guān)系數(shù)，實際上，AR(1)模型是將以前觀測值的殘差包含到現(xiàn)觀測值的回歸模型中。5．AR估計輸出含有AR項的模型有兩種殘差：第一種是無條件殘差，通過原始變量以及估計參數(shù)算出。二、季節(jié)ARMA項對于帶有季節(jié)移動的季度數(shù)據(jù)，Box and Jenkins(1976)建議使用季節(jié)自回歸SAR和季節(jié)動平均SMA。可以使用多項式分布滯后（PDLS）來減少要估計的參數(shù)個數(shù)，以此來平滑滯后系數(shù)。，差分平穩(wěn)序列稱為單整，記為I(d)，d為單整階數(shù)。在檢驗回歸中包括常數(shù)，常數(shù)和線性趨勢，或二者都不包含。因為發(fā)散序列沒有經(jīng)濟(jì)學(xué)含義，所以備選假設(shè)為單邊假設(shè)。如果一個序列的均值和自協(xié)方差不依賴于時間，就說它是平穩(wěn)的。 167。 ARIMA理論ARIMA（自回歸單整動平均）模型是AR模型的一般化，EViews使用三種工具來為干擾項的序列相關(guān)建模：自回歸AR、單整I、動平均MA。如果想估計一個有15階自回歸的模型 應(yīng)輸入：cs c gdp ar(1) ar(2) ar(3) ar(4) ar(5) 3．存在序列相關(guān)的非線性模型EViews可以估計帶有AR誤差項的非線性回歸模型。第十三章 時間序列回歸本章討論含有ARMA項的單方程回歸方法，這種方法對于分析時間序列數(shù)據(jù)（檢驗序列相關(guān)性，估計ARMA模型，使用分布多重滯后，非平穩(wěn)時間序列的單位根檢驗）是很重要的。選擇參數(shù)初始值沒有通用的法則。NeweyWest估計量為： 其中要使用NeweyWest方法，在估計對話框中按Options鈕。這里的大多數(shù)方法在第十八章的方程系統(tǒng)中也適用。 三、缺省方程 我們可以包方程的結(jié)果儲存起來以便在以后的大量計算中使用。（3）t統(tǒng)計量 t統(tǒng)計量是由系數(shù)估計值和標(biāo)準(zhǔn)差之間的比率來計算，它是用來檢驗系數(shù)為零的假設(shè)的。 在 EViews中對方程進(jìn)行說明一、列表法 即列出你在方程中要使用的變量列表（因變量，表達(dá)式和自變量）。可以將一個表剪切粘貼到電子表格或文字處理軟件中。首先，擊活這個圖的對象窗口，然后點擊 EViews主菜單上Edit/Copy，就會出現(xiàn)Copy Graph as Metafile對話框。對多個圖進(jìn)行操作的方法有兩種。添加和編輯文本 添加新的文本，只需點擊工具欄中的AddText鍵或選擇Procs/Add text….修改一個已有文本，只需雙擊該文本。改變圖的大小、軸、尺度和說明 General鍵控制圖的基本的顯示屬性。改變圖的類型 Type允許你改變圖的類型。第十章 圖、表和文本對象EViews 的對象（序列、組、方程等）可以用圖、表、文件等形式表現(xiàn)出來。1．Method操作你可以選擇在樣本中的每一個數(shù)據(jù)點作局部回歸或在數(shù)據(jù)點的子集中作局部回歸。167。指定VAR表達(dá)式及估計見第19章。當(dāng)你選擇了Granger Casuality，在對話框輸入滯后階數(shù)。顯示組內(nèi)序列的簡單統(tǒng)計量。XY線（XY Line）：顯示組中序列的XY線圖。 數(shù)據(jù)表一、數(shù)據(jù)表（Dated Data Table）：數(shù)據(jù)表用來建立表以顯示數(shù)據(jù)、預(yù)測值和模擬結(jié)果。如果要用HP濾波光滑序列GDP，參數(shù)為1600，并且光滑后的序列保存為GDP_HP,(1600) gdp_hp。在填充區(qū)內(nèi)輸入?yún)?shù)值，所有參數(shù)值在01之間。①數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（Data Transformation）② ARIMA說明(ARIMA Spec)允許你在2種不同的方法中選擇你的ARIMA模型。更多的留在13章討論。如果在小的滯后階數(shù)下趨于零，表明序列服從低階動平均過程。如果該值很小，則拒絕原假設(shè)。 摘要EViews 的數(shù)據(jù)庫有些類似于一個工作文件，它就是EViews中的對象集合。③處理組中的列強(qiáng)調(diào)的是組中存放的是構(gòu)成這個組的序列的名字或是自動序列，而不包含序列中的數(shù)據(jù)。如果等號右端是一個常量表達(dá)式，例如：Y=3 則把樣本空間中的所有觀測值用常量代換。、amp。滯后的數(shù)字用負(fù)號表示，先行的用正數(shù)表示。從低頻率數(shù)據(jù)向高頻率數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，有6種插值方法：常數(shù)——與平均值相匹配；常數(shù)——與和相匹配；二次函數(shù)——與平均值相匹配；二次函數(shù)——與和相匹配；線性函數(shù)——與最后的值相匹配；三次函數(shù)——與最后的值相匹配。命令方式改變當(dāng)前樣本區(qū)間如Smpl 1980:1 2000:4 IF RCamp。例如：Save test2為保存工作文件test2的命令。十、對象命名對象窗口工具條中的Name可以給對象命名，其中Display Name是對象在圖形或表格中顯示的名字。很多過程還創(chuàng)建新的對象。對象類型和對象名稱可作為限制條件。對象都放置在對象集合中，其中工作文件（workfile）是最重要的對象集合。但是在第一次使用前， EViews 4要求你在網(wǎng)上注冊。EViews在系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析和評價、金融分析、宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測、模擬、銷售預(yù)測及成本分析等領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。167。167。通過單擊菜單Procs/Sortseries，可以把工作文件中的所有序列以序列中的數(shù)據(jù)值大小排序。利用序列的視圖還可以進(jìn)行簡單的假設(shè)檢驗和統(tǒng)計分析。假如在對話框中輸入單個對象的名字就會打開該對象窗口；如果輸入多個對象的名字，EViews會打開一個窗口顯示結(jié)果在必要的時候還會創(chuàng)建一個新的對象。 命令可以用命令方式建立工作文件。167。 頻率轉(zhuǎn)換工作文件中的數(shù)據(jù)都是一個頻率的，但是從一個工作文件窗口向另一個不同數(shù)據(jù)頻率的工作文件窗口拷貝數(shù)據(jù)，或者從數(shù)據(jù)庫提取數(shù)據(jù)，就有一個頻率轉(zhuǎn)換的問題。六、邏輯表達(dá)式、樣本描述的一部分或在程序中作為if判斷的一部分。gt?；镜姆峙浔磉_(dá)式你可以寫一個序列的名字后加一個=，然后再寫一個表達(dá)式。創(chuàng)建自動序列可以單擊“show”按鈕或選擇主菜單上的“quick/show…”EViews 會以表格打開一個序列窗口。如果想知道數(shù)量對象的值，可以使用show命令。167。JarqueBera 檢驗序列是否服從正態(tài)分布。一、自相關(guān)（AC）序列y滯后k階的自相關(guān)由下式估計是樣本y的均值，這是相距k期值的相關(guān)系數(shù)。167。④存調(diào)整后的分量序列名（Component Series to save）X12將加上相應(yīng)的后綴存在工作文件中。選擇Procs/Exponential Smoothing ，提供以下信息：一、 平滑方法 在5種方法中選擇一種方法。167。通過單擊Transpose鍵，可以使表格的行列互換。要單獨(dú)顯示各個序列，參照第205頁 “Multiple graphs”。二、復(fù)合圖（Multiple graphs）圖（Graph）用一張圖顯示所有序列，復(fù)合圖（Multiple Graphs）為每個序列顯示一張圖。167。你可以隨意改變方程的表達(dá)式。對的分位數(shù) 滿足：且 All選項包括CDF，Survivor和Quantile函數(shù)。二、Scatter with Regression(回歸散點圖) 就是在組中對第一個序列及第二個序列進(jìn)行總體變換來進(jìn)行二元回歸，選擇Regression Robustness lterations(穩(wěn)健疊代)最小二乘法對一些無關(guān)觀測值的存在非常敏感，穩(wěn)健疊代操作就是產(chǎn)生一種對殘差平方的加權(quán)形式，使無關(guān)的觀測值在估計參數(shù)時被加最小的權(quán)數(shù)。(yl,d=3)對Y軸上的序列經(jīng)對數(shù)變換，且次數(shù)取3來擬合X軸上的序列。另一個組合圖的方法是選擇Quick/Show...然后鍵入這些圖的名字。Stack lines amp。Bars amp。輸入這個圖對象的名字。雙擊Add Printer,點擊Next, Local，選擇PostScript打印機(jī)，然后選擇FILE：命令Windows打印文件，告訴Windows你是否想用缺省打印機(jī)。Title在表頂部的中間加標(biāo)題。167。這些選項允許你進(jìn)行以下操作：對估計方程加權(quán)，計算異方差性等，控制估計算法的各種特征。 167。多重共線性 如果自變量具有高度共線性， EViews在計算回歸估計時會遇到困難。接著，單擊異方差一致協(xié)方差(Heteroskedasticity Consistent Covariance),選擇White 鈕，接受選項估計方程。只要選擇Object/New Object/Equation, 然后輸入方程并單擊OK。要用GMM法估計方程，或者用Object/New Object/Equation創(chuàng)建新方程，或者在已有的方程基礎(chǔ)上選Estimate鈕。有時，在回歸方程中添加不應(yīng)被排除的變量會消除序列相關(guān)。這種方法的優(yōu)點在于：易被理解，應(yīng)用廣泛，易被擴(kuò)展為非線性定義的模型。這意味著殘差中應(yīng)不存在序列相關(guān)。定義一個PDLs有三個元素：滯后長度k，多項式階數(shù)（多項式最高次冪數(shù)）p和附加的約束。如果的絕對值大于1，序列發(fā)散。PP檢驗參數(shù)的t統(tǒng)計量來修正AR(1)的序列相關(guān)。 167。常數(shù)僅用來避免共線性引起的數(shù)值問題，不影響的估計。非線性估計方法對所有系數(shù)估計都要求初值。第二種殘差是估計的一期向前預(yù)測誤差。在使用估計方程進(jìn)行統(tǒng)計推斷（如假設(shè)檢驗和預(yù)測）之前，一般應(yīng)檢驗殘差（序列相關(guān)的證據(jù)），Eviews提供了幾種方法來檢驗當(dāng)前序列相關(guān)。只需輸入關(guān)鍵詞PARAM，然后是每個系數(shù)和想要的初值：param c(1) 153 c(2) .68 c(3) .15 167。第二個階段是對原始方程的回歸，所有變量用第一個階段回歸得到的擬合值來代替。（HAC）當(dāng)異方差性形式未知時，使用加權(quán)最小二乘法不能得到參數(shù)的有效估計。 六、存儲和獲取一個方程方程可以和其他對象一起以數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)庫文件形式存放在磁盤中。計算方法如下： ，（4）殘差平方和 殘差平方和可以用于很多統(tǒng)計計算中：