eviews

EViews软件它是一款专业的经济和金融数据分析软件,提供数据导入,数据分析,回归分析,时间序列分析,面板数据分析等功能。满足大规模数据的分析,建模和预测需求,并更直观地将数据显示为图标,以帮助用户更好地理解数据和结果如果感兴趣的话，不要犹豫了，赶快来下载试一试吧！

EViews软件特色

1. 数据导入：支持导入各种数据格式，包括Excel、TXT、CSV、MAT、SPSS和Stata等。此外，它还支持直接从数据库中获取数据。

2. 数据处理：提供了数据清理和处理功能，包括缺失值填充、离群值处理、数据转换等。

3. 数据分析：提供了多种数据分析工具，包括描述性统计、假设检验、相关性分析和时间序列特征分析等。

4. 回归分析：支持多元线性回归、逐步回归、岭回归、lasso回归等。

5. 时间序列分析：支持多种时间序列分析方法，包括ARMA、ARIMA、ARCH/GARCH、VAR、VECM等。

6. 面板数据分析：支持面板数据的汇总、平均值计算、OLS回归、随机效应和固定效应等。

7. 贝叶斯分析：还支持贝叶斯分析方法，包括Gibbs采样和Metropolis-Hastings算法等。

EViews功能介绍

1、EViews界面

交互式命令浏览器，用于查看对象及其文档的所有适用命令。

名称和命令自动完成。

基于价值的电子表格和Geomap着色。

2、数据处理

与Python集成。

重复分析。

分割观测的高到低频转换方法。

3、估算值

改进的贝叶斯VAR。

混合频率VAR。

切换VAR（Markov和简单）。

弹性网和LASSO机器学习。

功能系数和局部回归。

其他群集健壮标准错误。

EViews软件亮点

1.计量经济学基础分析：

回归分析、方差分析、协方差分析、贝叶斯统计等经济学分析基础技能。

2.面板数据分析：

面板数据的概念以及分析方法，如随机效应分析、固定效应分析、差分分析等。

3.宏观经济学分析：

基本宏观经济指标、宏观经济模型、货币市场模型、IS-LM模型、储蓄模型等宏观经济学模型的分析方法。

4.金融经济学分析：

股票市场分析、固定收益市场分析、金融风险评估等。

5.时间序列分析：

时间序列概念、时间序列模型、时间序列分解、时间序列平稳性等基本技能。

6.数据可视化：

数据可视化、数据绘图、动态可视化等。

7.模型建立和模型计算：

模型的定义、估计、验证以及建模子系统、黑箱模型、白箱模型建立等。

EViews使用说明

一、eviews怎么导入数据

1、首先需要你运行打开软件，然后找到“workfile”单击创建一个工作文件

2、创建好工作文件后我们需要建立一个新的数据组，具体创建方式如下

3、选择quick——empty group单击创建，记得在设置信息时设置起始时间及截止时间哦。如下：添加后，依次将需要的数据组复制粘贴进来即可！

二、eviews怎么取对数

1、首先我们需要创建一个新的数据组，并设置相应的时间段(2006~2015)

2、添加成功后你可以将你的数据整个完整的粘贴进来

3、然后我们设置对数lny，如下：genr iny=log(y)；在设置一个对数lnx，如下：genr iny=log(x)

4、如果你想做ols，可以直接在输入栏中输入：is iny c inx

EViews常见问题

1、标准差和标准误的区别在哪？

概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；

用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围,计算变异系数,计算标准误等.标准误用于估计参数的可信区间,进行假设检验等。

它们与样本含量的关系不同:当样本含量 n 足够大时,标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小,甚至趋于0 .联系:标准差,标准误均为变异指标,当样本含量不变时,标准误与标准差成正比。

2、变异系数到底有啥用？

简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。

复相关系数:又叫多重相关系数，复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。

偏相关系数：又叫部分相关系数，部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系，校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。 偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。 复相关系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。

可决系数是相关系数的平方。意义：可决系数越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。

3、如何最快速的输入数据？

直接导入啊~~支持多种格式的数据导入，大体操作步骤：点击file-new-workfile。