计量经济学软件包 Eviews 上机内容讲稿
一、启动软件包
假定用户有 Windows95/98 的操作经验，我们通过一个实际问题的处理过程，使用户
对 EViews 的应用有一些感性认识，达到速成的目的。
（一）Eviews 的启动步骤：
1．进入 Windows/双击 Eviews 快捷方式 ，进入 EViews 窗口；
2．点击开始 /程序/EViews5/Eviews，进入 EViews 窗口。
（二）EViews 窗口介绍
1．标题栏：窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）
和关闭，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。
当 EVIEWS 处于活动状态时，标题栏将呈深蓝色，如果其处于非活动状态时，标题栏就呈
灰色。
2．菜单栏：标题栏下是主菜单栏。主菜单栏上共有 9 个选项： File，Edit，Objects，
View，Procs，Quick，Options，Window，Help。用鼠标点击可打开下拉式菜单（或再下一
级菜单，如果有的话），点击某个选项电脑就执行对应的操作响应（File，Edit 的编辑功能
与 Word, Excel 中的相应功能相似）。
（1）File 菜单
EViews
菜单栏
标题栏
命令窗口
控制按钮
信息栏
路径
状态栏
主显示窗口
（图一）
（2）Edit 菜单
（3）Objects 菜单
（4）View 菜单
（5）Procs 菜单
（6）Quick 菜单
（7）Options 菜单
（8）Window 菜单
（9）Help 菜单
3．命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后
通过键盘输入 EViews（TSP 风格）命令。如果熟悉 MicroTSP（DOS）版的命令可以直接
在此键入，如同 DOS 版一样地使用 EViews。按 F1 键（或移动箭头），键入的历史命令将
重新显示出来，供用户选用。
4．主显示窗口：命令窗口之下是 Eviews 的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称为子窗
口）均在此范围之内，不能移出主窗口之外。
5．状态栏：主窗口之下是状态栏，左端显示信息，中部显示当前路径，右下端显示当前状
态，例如有无工作文件等。
Eviews 有四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令
参数方式[(1)与（2）相结合)] ；（4）程序（采用 EViews 命令编制程序）运行方式。用户
可以选择自己喜欢的方式进行操作。
二、创建工作文件
工作文件是用户与 EViews 对话期间保存在 RAM 之中的信息，包括对话期间输入和建
立的全部命名对象，所以必须首先建立或打开一个工作文件用户才能与 Eviews 对话。工作
文件好比你工作时的桌面一样，放置了许多进行处理的东西（对象），像结束工作时需要
清理桌面一样，允许将工作文件保存到磁盘上。如果不对工作文件进行保存，工作文件中
的任何东西，关闭机器时将被丢失。
进入 EViews 后的第一件工作应从创建新的或调入原有的工作文件开始。只有新建或
调入原有工作文件， EViews 才允许用户输入开始进行数据处理。
建立工作文件的方法：点击 File/New/Workfile。选择数据类型和起止日期，并在出现
的对话框中提供必要的信息：适当的时间频率（年、季度、月度、周、日）；确定起止日
期或最大处理个数（开始日期是项目中计划的最早的日期；结束日期是项目计划的最晚日
期，非时间序列提供最大观察个数，以后还可以对这些设置进行更改）。
下面我们将以书上第二章第五节的实例(P49)来学习 Eviews 的应用。
下面的图片说明了具体操作过程。
1、打开新建对象类型对话框，选择工作文件 Workfile，见图二。
（图二）
2、打开工作文件新建对话框，要求在 Workfile Structure Type 对话框中选择数据结构类
型：（1）Dated—regular frequency（默认），见（图三）a；
（图三）a
（2）Unstructed/Undated，见（图三）b；
（图三）b
（3）Balanced Panel，见（图三）c。
（图三）c
3、点击 OK 确认，得新建工作文件窗口，见图四。
（图四）
工作文件窗口：工作文件窗口是 EViews 的子窗口。它有标题栏、控制按钮和工具条。标
题栏指明窗口的类型 workfile、工作文件名。标题栏下是工作文件窗口的工具条，工具条
上有一些按钮。Views 观察按钮，Procs 过程按钮，Object 对象按钮，Print 打印选项按钮，
Save（保存）工作文件，Details+/-显示/不显示对象的相关信息，Show 用来生成对象的一
个显示窗口，Fetch（从磁盘上读取数据），Store（将数据存储到磁盘），Delete（删除）
对象，Gener（利用已有的序列生成新的序列），Sample（设置观察值的样本区间）。此
外，可以从工作文件目录中选取并双击对象，用户就可以展示和分析工作文件内的任何数
据。工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数序列 C（保存估计系数用），另
一个残差序列 RESID（实际值与拟合值之差）。小图标上标识出对象的类型，C 是系数向
量，曲线图是时间序列。用户选择 Views 对象后双击鼠标左建或直接使用 EViews 主窗口
顶部的菜单选项，可以对工作文件和其中的对象进行一些处理。
工作文件窗口中对象图标：
4、保存工作成果：将工作成果保存到磁盘，点击工具条中 save\输入文件名、路径\保存，
或点击菜单栏中 File\Save 或 Save as \输入文件名、路径\保存。
5、打开工作文件：我们可以打开一个已有的工作文件继续以前的工作，点击主菜单中的
File\Open\Workfile\选定文件\打开。
三、输入和编辑数据
建立或调入工作文件以后，可以输入和编辑数据。输入数据有两种基本方法：data 命
令方式和鼠标图形界面方式
1、data 命令方式：命令格式为：data <序列名 1> <序列名 2>......<序列名 n>，序列名
之间用空格隔开，输入全部序列后回车就进入数据编辑窗口，如图五所示。用户可以按照
Excel 的数据输入习惯输入数据。数据输入完毕，可以关闭数据输入窗口，点击工作文件窗
口工具条的 Save 或点击菜单栏的 File\Save 将数据存入磁盘。
2、鼠标图形界面方式——数组方式：点击 Quick\Empty Group(Edit Series)，进入数据
窗口编辑窗口，点击 obs 行没有数据的第一列，然后输入序列名，并可以如此输入多个序
列。输入数据名后，可以输入数据，方式同上。
3、鼠标图形界面方式——序列方式：点击 Objects\New object\选 Series\输入序列名称
\Ok,进入数据编辑窗口，点击 Edit+/-打开数据编辑状态，（用户可以根据习惯点击 Smpl+/-
改变数据按行或列的显示形式,）然后输入数据，方式同上。
（图五）
4、编辑工作文件中已有的序列：可以按照操作 Windows 的习惯在工作文件主显示窗
口选定一个或多个序列，点击鼠标右健打开一个或多个序列，进入数据编辑状态，可以修
改数据。
四、由组的观察查看组内序列的数据特征
按下数组窗口（也可以成为数组或数据编辑窗口）工具条上 Views 按钮，可以得到组
内数据的特征，见图六。具体介绍如下：
（图六）
输入命令
数据编辑窗口工具条
序列名称
输入的数据
Group Members 可用于增加组中的序列；SpreadSheet 以电子数据表的形式显示数
据；Dated Data Table 将使时序数据以表的形式显示；Graph 以各种图形的形式显示数据
的；Multi Graph 以多图的形式显示组中数据；Descriptive Stats 给出组中数据的描述统计
量，如均值、方差、偏度、峰度、J-B 统计量（用于正态性检验）等；Tests of equality…
给出检验组中序列是否具有同方差、同均值或相同中位数的假设检验结果；N-way/One-
way Tabulation…给出数组中序列观测值在某一区间的频数、频率和某一序列是否与组中
其他序列独立的假设检验结果；Correlations 给出数组中序列的相关系数矩阵；
Covariances 给出数组中序列的斜方差矩阵；Principal Components iew of the group displays
the Eugene-decomposition of the sample second moment of a group of seriesCorrelogram (1)给
出组内第 1 序列的水平序列及其差分序列的自相关函数和偏自相关函数；Cross
Correlation (2)给出组内第 1 和第 2 序列的超前几期和滞后几期值之间的互相关函数；
Cointegration Test 执行 Johansen cointegration 协整（或称为共积）检验；Unit Root Test...
执行单位根检验；Granger Causality 检验组内各个配对间的 Granger 因果关系；Lable 给出
数组的名称及修改时间等信息。
五、回归分析--估计消费函数
1．在经济理论指导下，利用软件包的“观察（View）”功能对数据进行“火力侦察”，观
察消费性支出与可支配收入的散点图(见图七)。
（图七）
依据凯恩斯理论，设定理论模型：
rconsumer=C+(rgdp)
２．作普通最小二乘法估计：在主菜单选 Quick\Estimate Equations，进入输入估计方程
对话框,输入待估计方程，选择估计方法—普通最小二乘法，如图八所示。点击 OK 进行估
计，得到估计方程(1)及其统计检验结果，如图九所示。
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
0 1000 2000 3000 4000
RGDP
R
C
O
N
S
U
M
E
R
（图八）
（图九）
· (1)
() ()
rconsumer rgdp
t
L
3．利用图九中给出的统计检验结果对模型的可靠性进行统计学检验，由统计结果可以
看出该模型拟合优良，误差项不存在一阶正自相关。
4、利用图九中估计方程显示窗口中工具条 View，可以显示估计方程、估计方程的统
计结果、以图或表的形式显示数据的实际值、预测值和残差。
六、单方程预测
预测是我们建立经济计量模型的目的之一,其操作如下：进入方程估计输出窗口（可以
选定一个已有的方程建打开或估计一个新方程）如图九，点击其工具栏中的 Forecast 打开
对话框（图十），
（图十）
输入序列名（Forecast name），这名称通常与方程中被解释变量的名字不同，这样就不会
混淆实际值和预测值；作为可选项，可给预测标准差随意命名[(optional)]，命名后，指
定的序列将存储于工作文件中；用户可以根据需要选择预测区间（sample range for
forecast）；Method 中的 Static forecast 是利用滞后左手变量的实际值来计算预测值（该选
项只有在实际数值可以得到时使用）；用 Output 可选择用图形或数值来看预测值，或两
者都用以及预测评价指标（平均绝对误差等）。将对话框的内容输入完毕，点击 OK 得到
用户命名的预测值序列。
注意：在进行外推预测之前应给解释变量赋值。例如我们根据 1978~2000 年数据得到中
国人均生活费支出与人均可支配收入关系的回归方程，希望预测 2001 年的人均生活费支
出。为此，我们首先需要给出 2001 年人均收入可支配的数据，如果我们从历史数据中得不
到 2001 年人均收入可支配的数据，就应利用其他方法估计出这些数据，把 2001 年人均收
入可支配的数据（可能是估计值）输入解释变量中就可以预测出这三年的人均生活费支
出。
此时，我们需要工作文件窗口点 Group01，而后点其窗口工具条上的 Proc 按钮，选
Structure/Resize current Page...（见图十一），即可得到图十二的对话框。
（图十一）
（图十二）
在对话框中将 End 改为 2001，点 OK 确定。这时，工作文件 CH1 中的 Group01 窗口中的
rgdp 和 rconsumer 就扩展到 2001 年，我们在 rgdp 中输入其 2001 年的值 。之后再进
行上述步骤，就可得到 2001 年 rconsumer 预测（见图十三）。
（图十三）
在这一过程中，生成了一个名 rconsumerf 的新序列，其给出了 rconsumer 的预测值（见图
十四）。
（图十四）
七、异方差检验及修正(课本 P101 的案例)
0
400
800
1200
1600
2000
78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00
RCONSUMERF
Forecast: RCONSUMERF
Actual: RCONSUMER
Forecast sample: 1978 2001
Included observations: 23
Root Mean Squared Error
Mean Absolute Error
Mean Abs. Percent Error
Theil Inequality Coefficient
Bias Proportion
Variance Proportion
Covariance Proportion
检验异方差的步骤是先在同方差假定下估计回归方程，然后再对得到的的回归方程的
残差进行假设检验，判断是否存在异方差。Eviews 提供了怀特(White)的一般异方差检验功
能。
零假设：原回归方程的误差同方差。
备择假设：原回归方程的误差异方差
我们利用第四章第一节的实例数据进行分析。
具体步骤：
1．OLS 拟合：在工作文件主显示窗口选定需要分析的回归方程\打开估计方程及其统计检
验结果输出窗口(见图十五)。
（图十五）
2．图示法：点击图十五工具栏中的 View\Actual,Fitted,Residual\Actual,Fitted,Residual Graph
得到残差变化图（图十六）。
（图十六）
3．White 检验：View\Residual Tests \White Heteroskedasticity (no cross terms)或 White
Heteroskedasticity (cross terms)，可得到辅助回归方程和怀特检验统计量－即 F 统计量、
统计量的值及其对应的 p 值（图十七）。由显示结果可以看出：在 5％显著水平下我们拒
绝原假设（p 值小于给定的显著水平），回归方程的误差项是异方差的。值得重申的是：
虽然图十五中的信息告诉我们回归方程拟和优度，但我们还应该对其进行经济计量学检
验，以确定其是否满足古典假设。
注意：White Heteroskedasticity(no cross terms)与 White Heteroskedasticity(cross terms)选
项的区别在于：在 no cross terms 选项下得到的辅助回归方程中不包含原回归方程左手变量
的交叉乘积项作为解释变量；而 cross terms 选项下得到的辅助回归方程中包含原回归方程
左手变量的交叉乘积项作为解释变量。在我们使用的一元回归例子中，这两个选项的作用
没有区别。当我们分析多元回归模型的异方差问题时，因为所选辅助回归方程的解释变量
不同，这两个选项的作用就不同了。
.0
.2
.4
.6
5 10 15 20 25 30
Residual Actual Fitted
2
（图十七）
4．White 异方差校正功能和加权最小二乘法
（1）White 异方差校正功能：我们使用案例 ch4-1 的数据，点工具栏上点 Proc\make
Equations，选择估计方法—普通最小二乘法，点击 Options 按钮进入方程估计选择对话
框，在 LS\TSLS Options 选项框中选择 Heteroskedasticity Consistent
Covariance\White\OK，回到估计方程对话框，点击 OK 得到校正后的回归方程（见图十
八）。同学们可以比较图十八中的方程与普通最小二乘法得到的方程（图十五）。
（图十八）
（2）加权最小二乘法：我们使用案例 ch4-1 的数据，点工具栏上点 Proc\make
Equations，选择估计方法—普通最小二乘法，点击 Options 按钮进入方程估计选择对话
框，在 LS\TSLS Options 选项框中选择 Weighted LS/TSLS\在对话框内输入权重 resid^（-
1/2）\OK 应用，回到估计方程对话框，点击 OK 得到加权最小二乘法回归方程（见图十
九，并与图十五中的方程比较）。
（图十九）
Eviews 中进行加权最小二乘估计的过程为：选定一个与残差标准差的倒数成比例的序
列作为权数，然后将权数序列除以该序列的均值进行标准化处理，将经过标准化处理的序
列作为权数进行加权作最小二乘估计，这种做法不影响回归结果。但应该注意，Eviews 的
这种标准化处理过程对频率数据不适用。
八、一阶（高阶）序列相关校正（课本 P115 的案例）
当线性回归模型中的随机扰动项是序列相关时，OLS 估计量尽管是无偏的，但却不是
有效的。当随机扰动项有一阶序列相关时，使用 AR(1)可以获得有效估计量。
的估计，其结果见图二十：
（图二十）
2．序列相关检验（残差图），点 View \Actual, Fitted, Residual \Residual Graph 得到（见图
二十一）：
（图二十一）
-400
-300
-200
-100
0
100
200
300
400
78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00
M Residuals
3．G-B 检验（拉格朗日乘数检验），点 View\Actual,Fitted,Residual\Residual Test\Serial
Correlation LM Test，Lag 取 2，得到（见图二十二）：
(图二十二)
之后再重复一次，Lag 取 3，得到（见图二十三），可以发现残差项滞后三期的系数影响不
显著，说明不存在着 3 阶序列相关。
（图二十三）
4．运用广义差分法进行自相关的处理
（1）杜宾两步法过程
第一步：先将组 mgdp 打开（双击），点 Proc\Make Equations…在 specification 中输入如图
二十四的变量，点确定得到估计结果，见图二十五。
（图二十四）
（图二十五）
第二步，作差分变换：点对象窗口工具栏上的 genr 按钮，在对话框中输入如下图（图二十
六）的等式 1 和等式 2，
（图二十六）
再对新得到的 mnew 关于 gdpnew 进行 OLS 估计，其结果见图二十七。
（图二十七）
（2）科克伦-奥科特迭代法
将组 mgdp 打开（双击），点 Proc\Make Equations…在 specification 中输入如图二十八的变
量，点确定得到结果（见图二十九）。
（图二十八）
（图二十九）
