EVIEW操作指南文档格式.docx

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01

周和天：

8：

10：

1997表示1997年8月10号—美式

8：

1997表示1997年10月8号—欧式

如何选择欧式和美式呢？

从Eviews窗口点击Options再点击Frequencyconversion-dates…

图F1-4建立了一个频率是月度数据的workfile。

填写完后点OK,一个新Workfile就建好了。

见图F1-5。

保存该workfile，单击workfile窗口的save命令，选择保存位置即可。

F1-5Workfile窗口

打开一个已经存在的Workfile，见图F1-6

图F1-6打开已经存在的Workfile

2输入输出数据，如果是新建立的workfile，第二件事就是输入数据。

1）直接输入数据，见F1-7

在Eviews窗口下，单击Quick，再单击Emptygroup（editseriest），直接输数值即可。

最后单击“ser01”，输入希望的名字，按回车键；

F1-7直接输入数据

注意在该窗口中命令行有一个Edit+/-，如图F1-7，1997：

07后面的单元格是蓝色的则不能输入数据，这时可以点一下Edit+/-就可以变成如图所示的空白格，输完数据后，为了避免不小心改变数据，可以再点一下Edit+/-，这时数据就不能被修改了。

2）从文本文件和数据表输入数据，见图F1-8

在Workfile窗口下，单击Procs/import/readtex-lotus-excel

F1-8文本文件和数据表输入数据

选择需要输入数据的文件。

如图F1-9，

我们选择的数据在移动存储上，名字是ssec-mtable，类型文本文件，点击打开命令，会得到窗口F1-10；

如果是数据表文件会得到窗口F1-12。

F1-10读文本文件

F1-11数据读入后的图形

窗口F1-10左下方的最大的白框中是对数据的预览，可以看到有7个变量，数据按列排列，用逗号隔开。

第一行是变量名，从第二行开始是数据。

我们要作的工作是在左上方填入变量名，名称可以与数据源中的名称不同，变量名用空格隔开。

然后是左变中间的白框，填入数据前的说明文字占的行数，默认是1，如本例，如果还有一些其他说明例如数据来自统计局等，可能会有2行说明文字，这时把1修改成2。

总之要数据前面的文字部分所占的行数填写在此。

其他的就按照默认的基本就可以。

按OK数据已经输入该工作文件

F1=12数据表文件窗口

我们需要填写的是数据表中，你想输入变量的第一个数据的位置，通常在B2的位置。

然后在左边中间的白框填写变量名，这里填写的变量名是在Eveiws中的名称，可以与数据表的变量名不同。

不同变量用空格隔开，输几个变量名，会输入几列相邻排列的数据

从Eviews中输出数据

F1-13输出数据

选择需要输出的数据的名称，单击Procs/export/writetext-lotus-excel，见图F1-13

按OK。

出现窗口F1-14

F1-14输出数据窗口

对窗口F1-14一般不要进行什么修改，按照默认的形式，然后点OK键即可。

存成数据表比较简单方便。

3对数据进行描述性分析

建立了workfile，并且输入了数据。

可以进行你想作的工作了。

本章主要是对数据进行描述统计，了解数据的统计特征，以方便后面的建模。

下面我们结合描述统计介绍对Eviews的基本操作。

描述统计的全部的工作就是点击workfile窗口的不同命令。

见F1-11。

改变样本区间

有时我们会分阶段对数据进行分析，例如希望比较2000年前的数据与2000年后的数据的不同，所以不总是对工作窗口中的所有数据进行分析，这时可以改变样本长度。

单击Sample，输入希望的区间，按OK。

改变变量名称

单击需要改变名称的变量选中该变量，变量名变色说明已经选中，把光标放在该变量上右击，输入希望的名字即可。

改变workfile的区间

有时会发现因为偶然的错误或需要预测，workfile的长度不够用。

例如我们想对2004：

09到2004：

12进行预测，可是一开始设计的区间是到2004：

08，因此必须扩展区间。

点击Eviews窗口的procs，选择changeworkfilerange，见图F1-15

F1-15改变workfile的区间

对变量进行变换

输入的原始数据经常需要变换形式，例如我们例题中的数据是月度上证指数，在分析中我们可能希望对收益率进行研究，所以要得到指数收益率数据。

点击genr命令，得到窗口F1-16

F1-16变换数据

在窗口中输入公式，下面是经常用到的一些运算

加减乘除+-*/

差分d（）求自然对数后差分dlog（）自然对数log（）指数exp（）平方sqr（）

滞后运算：

price（-1）表示变量名是price的一阶滞后

例如用price表示价格指数，

差分d（price）=price-price（-1）

连续收益率

r=dlog（price）

虚拟变量如果收入超过10000，则负值为1，

high_inc=income>

10000

描述统计

进行描述性分析：

双击变量，打开一个新窗口；

单击View见F1-17：

1）Spreadsheet数据以列表形式出现；

Line直线图；

Bar柱图

2）DescriptiveStatistics/HistogramandStats做直方图和计算各样本统计量

3）DistributionGraphs/CDF-Survivor-Quantile/Quantile画分位数图

4）DistributionGraphs/Quantile-Quantile画Q-Q图

F1-17描述统计

作线图如F1-18

F1-18折线图

DescriptiveStatistics/HistogramandStats做直方图和计算各样本统计量结果如图F1-19

F1-19描述统计结果

对图形可以进行修改：

单击Series窗口中的Freeze,得到一个图形文件F1-20，可以对图形进行修改

1）Procs/Options设置图形的形式

2）AddText增加说明文字

3）AddShade增加阴影，以突出重点

4）Remove去掉不想要的东西，选中希望去掉的内容，单击该命令

F1-20修改图形

使用Eviews估计ARMA模型

点view-correlogram见图F3-1,可以得到ACF,PACF图形和数值，见图F3-2。

图F3-1:

view-correlogram

图F3-2：

ACF,PACF

objects-equation,给方程取一个名字，弹出方程窗口，见图F3-3。

在窗口中输入方程有两种输入方法

例如建立一个AR

（1）模型可以如下输入，用r表示被解释变量

rcr（-1）

rcar

（1）

唯一的区别是后者的c是r的均值，而前者的c是截距项。

建立ARMA（1,1）模型可以如下输入

rcar

（1）ma

（1）

如果滞后长度比较长，例如AR（6）模型可以如下输入

lrcr（-1to–6）

上面的输入被解释变量都是收益率，如果希望对价格进行预测可以如下输入

d（lp）cd（lp（-1））

最后预测时对求自然对数后的价格lp进行预测

建立乘法季节模型

yar

（1）ar

（2）sar（4）

等价于下面的模型

yma

（1）ma

（2）sma（4）

图F3-3建立方程命令

对AR

（1）进行估计分别用两种表示法结果如图F3-4。

图F3-4表示法1估计结果

其中Akaikeinfocriterion是AIC准则，Schwarzcriterion是BIC准则

表示方法2，结果如图F3-5。

这两种方法的区别还在于，使用ar

（1）的表示方法，最后一行给出特征方程的解。

而按照回归方法没有列出特征方程的解

图F3-5表示法2估计结果

然后对残差进行检验，见图F3-6。

view-actual,fitted,residual看残差图形

procs-makeresidual保存残差

view-residualtests-Qtest

图F3-6Q检验命令

预测，点击估计结果窗口中的forecast，见图F3-7，就可以得到预测结果，见图F3-7。

预测不同变量的计算公式如下：

1）预测对数收益率

2）预测对数价格

3）测价格

图F3-7：

预测结果

模拟随机过程的程序

初始值赋值为0，模拟过程yt=0.2yt－1＋t

smpl@first@first

seriesy=0

smpl@first+1200

seriesy=0.2*y（-1）+nrnd

smpl@first@last

使用EVIEWS建立条件异方差模型。

点击object然后选择newobject再选择equation，给出equation的名称，点击ok。

在method一栏点击右边的小三角，得到上面的下拉框，见图F4-1。

点击ok得到窗口F4-2。

图F4-2

看窗口左边中间的位置，EVIEWS可以直接估计5个条件异方差模型。

选择GARCH,然后在ARCH和GARCH中填写滞后长度。

窗口左边大白框中填写条件均值方程，可以是前面学过的ARMA模型的形式。

右边有ARCH-M标志，有三个选择，在条件均值方程中可以不包括条件方差，可以是条件标准差，也可以是条件方差。

下面是几种模型的估计结果

图F4-3：

ARCH模型估计结果

对应下面模型

图F4-4：

GARCH（1,1）估计结果

图F4-5：

GJR模型估计结果

图F4-6：

EGARCH估计结果

点击procs选择makeGARCHvarianceseries得到ht的数据，然后选择view选择画图得到图形F4-7。

图F4-7