EViews中信息保存在对象中,每个对象中包含特定类别 的信息。每个对象都有给定的类型,例如,一个序列对象是关 于一个随机变量的观测值,一个方程对象是关于一些变量之间 关系的信息。 一个对象中包含的信息不止一种,例如一个方程对象中包 含了所有估计得到的结果的信息,如方程形式、检验结果及残 差等。所有需要的数据及结果都集中在一个对象中,简化了 EViews中信息组织管理工作

EViews的核心就是对象。简言之,对象是相关信 息和操作的集合体,它被捆绑成一个容易使用的单元。 实际上,应用 EViews的所有工作都会涉及使用和操作 各种各样的对象。 EViews在对象集合中包含所有的对象。可以把对 象集合认为是各种各样数据的档案柜或者是组织者。在 EViews中最重要的对象集合是工作文件和数据库

EViews的核心是对象,对象是指有一 定关系的信息或算子捆绑在一起供使用的单 元,用 EViews工作就是使用不同的对象。 对象都放置在对象集合中,其中工作文件( workfile)是最重要的对象集合

EViewsWindows能为我们提供基于平台 的复杂的数据分析、回归及预测工具, 通过 EViews能够快速从数据中得到统计 关系,并根据这些统计关系进行预测。 EViews在系统数据分析和评价、金融分 析、宏观经济预测、模拟、销售预测及 成本分析等领域中有着广泛的应用

EViews编程的特征允许用户在程序中创建和存储命令,程序能 自动执行每个命令,或生成研究项目的结果。例如,用户可以编写一 个分析某个工业数据的程序,然后便可以用该程序分析其他工业的数 据。用户也可以创建一个程序,通过对最后结果的计算和图形表格的 表示结构来把用户从创建工作文件和读取原始数据中解脱出来

在经典计量经济学模型中,所利用的数据(样本观测值)的一个特征是 ,或者只利用时间序列数据(time series),或者只利用截面数据(cross section) 。我们经常遇到在同一时间包含不同截面成员信息的数据,或在若时间区 间观测到相关的一些截面成员的数据。例如许多欧洲国家的GDP时间序列数 据,或者是一段时间不同地区的失业状态数据。我们称这些数据为联合利用 时间序列/截面数据(Pooled time series, cross section)有的书中也称这类 数据为面板数据(panel data),指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同 时选取样本观测值所构成的样本数据

联立方程组的结构性方法是用经济理论来建立变量之间关系的模型。但 是,经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明。并 且,内生变量既可以出现在等式的左端又可以出现在等式的右端使得估计和 推断更加复杂

EViews的用途:统计、计量分析和预测。 除菜单操作外,EViews还提供命令语言 矩阵语言和程序设计。 共分六个部分: ·第一部分: EViewsEViews基础介绍 的基本用法。另外对基本的 Windows操作系 统进行讨论,解释如何使用 EViews来管理数 据。(1-10章)

EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模 型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件 方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因:首先,我们 可能要分析持有某项资产的风险;其次,预测置信区间可能是时变性 的,所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间;第三,如果 误差的异方差是能适当控制的,我们就能得到更有效的估计

本章描述了对一个单方程进行预测或计算拟合值的过程 。这里描述的技术是利用通过回归方法估计得到的方程来进 行预测