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求计量经济学软件Eviews的使用方法
你好我可以传给你一份，Word版本的，QQ:195360957以下是前两章，太长了粘不下，呵呵……EViews 操作手册目 录第一章 序论第二章 EViews 简介第三章 EViews 基础第四章 基本数据处理第五章 数据操作第六章 EViews 数据库 第七章 序列第八章 组 第九章 应用于序列和组的统计图第十章 图、表和文本对象 第十一章 基本回归模型第十二章 其他回归方法 第十三章 时间序列回归第十四章 方程预测 第十五章 定义和诊断检验第十六章 ARCH和GARCH估计 第十七章 离散和受限因变量模型第十八章 对数极大似然估计 第十九章 系统估计第二十章 向量自回归和误差修正模型第一章 绪论EViews 为我们提供了基于WINDOWS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。
操作手册共分五部分：第一部分：EViews 基础介绍 EViews 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。
第二部分：基本的数据分析描述使用EViews 来完成数据的基本分析及利用 EViews 画图和造表来描述数据。
第三部分：基本的单方程分析讨论标准回归分析：普通最小二乘法、加权最小二乘法、二阶最小二乘法、非线性最小二乘法、时间序列分析、方程检验及预测。
第四部分：扩展的单方程分析介绍自回归条件异方差（ARCH）模型、离散和受限因变量模型、和对数极大似然估计。
第五部分：多方程分析描述利用方程组来估计和预测、向量自回归、误差修正模型、状态空间模型、截面数据/ 时间序列数据、及模型求解。
第二章 EViews 简介§2.1 什么是 EViews EViews 是在大型计算机的TSP (Time Series Processor)软件包基础上发展起来的新版本，是一组处理时间序列数据的有效工具。
1981年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP基础上直接开发成功 EViews 并投入使用。
虽然 EViews是由经济学家开发的并大多在经济领域应用，但它的适用范围不应只局限于经济领域。
EViews得益于WINDOWS的可视的特点，能通过标准的WINDOWS菜单和对话框，用鼠标选择操作，并且能通过标准的WINDOWS技术来使用显示于窗口中的结果。
此外，还可以利用EViews的强大的命令功能和它的大量的程序处理语言，进入命令窗口修改命令，并可以将计算工作的一系列操作建立成相应的计算程序，并存储，则可以通过直接运行程序来完成你的工作。
§2.2 启动和运行 EViews EViews 4提供了一张光盘。
插入光驱既可直接安装，并直接在桌面上建立图标。
但是在第一次使用前， EViews 4要求你在网上注册。
在WINDOWS下，有下列几种启动 EViews 的办法：单击任务栏中的开始按钮，然后选择程序中的EViews 4进入 EViews 程序组，再选择 EViews 4程序符号；双击桌面上的 EViews 图标；双击 EViews的workfile 或database文件名称。
§2.3 EViews 窗口EViews 窗口由如下五个部分组成：标题栏、主菜单、命令窗口、状态线、工作区。
标题栏：它位于主窗口的最上方。
你可以单击 EViews 窗口的任何位置使 EViews 窗口处于活动状态。
主菜单：点击主菜单会出现一个下拉菜单，在下拉菜单中可以单击选择显现项。
命令窗口：菜单栏下面是命令窗口。
把EViews 命令输入该窗口，按回车键即执行该命令。
状态线：窗口的最底端是状态线，它被分成几个部分。
左边部分有时提供EViews 发送的状态信息；往右接下来的部分是 EViews寻找数据和程序的预设目录；最后两部分显示预设数据库和工作文件的名称。
工作区：位于窗口中间部分的是工作区。
EViews 在这里显示各个目标窗口。
§2.4关闭 EViews在主菜单上选择File/Close或按ALT-F4键来关闭EViews ；可单击 EViews 窗口右上角的关闭方块。
计量经济学软件eviews6.0建模方法与操作技巧的数据哪里有
第一类是大家最为熟悉的关系数据库的三范式建模，通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。
第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模，它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。
Inmon的数据仓库建模方法分为三层，第一层是实体关系层，也即企业的业务数据模型层，在这一层上和企业的操作型数据库系统建模方法是相同的；第二层是数据项集层，在这一层的建模方法根据数据的产生频率及访问频率等因素与企业的操作型数据库系统的建模方法产生了不同；第三层物理层是第二层的具体实现。
第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模，我们一般也称之为星型结构建模，有时也加入一些雪花模型在里面。
维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法，也是笔者比较喜欢的一种建模方式。
第四类是更为灵活的一种建模方式，通常用于后台的数据准备区，建模的方式不拘一格，以能满足需要为目的，建好的表不对用户提供接口，多为临时表。
关于计量经济学,关于EVIews模型
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。
应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
与一般的数学方法相比，计量经济学方法有十分重要的特点和意义：研究对象发生了较大变化。
即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。
因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。
研究方法发生根本变化。
计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。
学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。
研究的结果发生了变化。
我们应该知道，计量经济学模型的结论是概率意义上的，也可以说是不太确定的。
但真正要理解其不确定性的含义，并不那么简单，学习中需要始终关注这一点。
理论计量经济学和应用?计量经济学 理论计量经济学（Theoretical Econometrics）以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。
理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验模型。
应用?计量经济学（Applied Econometrics）则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。
求一篇计量经济学的论文,最好用到EVIEWS软件分析的,很急！希望...
一元线性回归模型的置信区间与预测 多元线性回归模型的置信区间问题包括参数估计量的置信区间和被解释变量预测值的置信区间两个方面，在数理统计学中属于区间估计问题。
所谓区间估计是研究用未知参数的点估计值（从一组样本观测值算得的）作为近似值的精确程度和误差范围，是一个必须回答的重要问题。
一、参数估计量的置信区间 在前面的课程中，我们已经知道，线性回归模型的参数估计量 是随机变量 的函数，即： ，所以它也是随机变量。
在多次重复抽样中，每次的样本观测值不可能完全相同，所以得到的点估计值也不可能相同。
现在我们用参数估计量的一个点估计值近似代表参数值，那么，二者的接近程度如何？以多大的概率达到该接近程度？这就要构造参数的一个区间，以点估计值为中心的一个区间（称为置信区间），该区间以一定的概率（称为置信水平）包含该参数。
即回答 以何种置信水平位于 之中，以及如何求得a。
在变量的显著性检验中已经知道 （2.5.1） 这就是说，如果给定置信水平 ，从t分布表中查得自由度为（n-k-1）的临界值 ，那么t值处在 的概率是 。
表示为 即 于是得到：在（ ）的置信水平下 的置信区间是 i=0,1 (2.5.3) 在某例子中，如果给定 ，查表得 从回归计算中得到 根据（2.5.2）计算得到 的置信区间分别为 和（0.1799,0.2401） 显然，参数 的置信区间要小。
在实际应用中，我们当然希望置信水平越高越好，置信区间越小越好。
如何才能缩小置信区间？从（2.5.3）式中不难看出：（1）增大样本容量n。
在同样的置信水平下，n越大，从t分布表中查得自由度为（n-k-1）的临界值 越小；同时，增大样本容量，在一般情况下可使估计值的标准差 减小，因为式中分母的增大是肯定的，分子并不一定增大。
（2）更主要的是提高模型的拟合度，以减小残差平方和 。
设想一种极端情况，如果模型完全拟合样本观测值，残差平方和为0，则置信区间也为0。
(3)提高样本观测值的分散度。
在一般情况下，样本观测值越分散，标准差越小。
置信水平与置信区间是矛盾的。
置信水平越高，在其他情况不变时，临界值 越大，置信区间越大。
如果要求缩小置信区间，在其他情况不变时，就必须降低对置信水平的要求。
二、预测值的置信区间 1、 点预测 计量经济学模型的一个重要应用是经济预测。
对于模型 ， 如果给定样本以外的解释变量的观测值 ，有 因 是前述样本点以外的解释变量值，所以 和 是不相关的。
引用已有的OLS的估计值，可以得到被解释变量 的点预测值： （2.5.4） 但是，严格地说，这只是被解释变量的预测值的估计值，而不是预测值。
原因在于两方面：一是模型中的参数估计量是不确定的，正如上面所说的；二是随机项的影响。
所以，我们得到的仅是预测值的一个估计值，预测值仅以某一个置信水平处于以该估计值为中心的一个区间中。
于是，又是一个区间估计问题。
2、 区间预测 如果已经知道实际的预测值 ，那么预测误差为 显然， 是一随机变量，可以证明 而 因为 由原样本的OLS估计值求得，而 与原样本不相关，故有： ， 可以计算出来： （2.5.5） (2.5.6) 因和 均服从正态分布，可利用它们的性质构造统计量，求区间预测值。
利用 构造统计量为： 将 用估计值 代入上式，有 这样，可得显著性水平 下 的置信区间为 （2.5.7） (2.5.7)式称为 的均值区间预测。
同理，利用 构造统计量，有 将 用估计值 代入上式，有： 根据置信区间的原理，得显著性水平 下 的置信区间： （2.5.8） 上式称为 的个值区间预测，显然，在同样的 下，个值区间要大于均值区间。
（2.5.7）和（2.5.8）也可表述为： 的均值或个值落在置信区间内的概率为 ， 即为预测区间的置信度。
或者说，当给定解释变量值 后，只能得到被解释变量 或其均值 以 的置信水平处于某区间的结论。
经常听到这样的说法，“如果给定解释变量值，根据模型就可以得到被解释变量的预测值为……值”。
这种说法是不科学的，也是计量经济学模型无法达到的。
如果一定要给出一个具体的预测值，那么它的置信水平则为0；如果一定要回答解释变量以100%的置信水平处在什么区间中，那么这个区间是∞。
在实际应用中，我们当然也希望置信水平越高越好，置信区间越小越好，以增加预测的实用意义。
如何才能缩小置信区间？从（2.5.5）和（2.5.6）式中不难看出：（1）增大样本容量n。
在同样的置信水平下，n越大，从t分布表中查得自由度为（n-k-1）的临界值 越小；同时，增大样本容量，在一般情况下可使 减小，因为式中分母的增大是肯定的，分子并不一定增大。
（2）更主要的是提高模型的拟合优度，以减小残差平方和 。
设想一种极端情况，如果模型完全拟合样本观测值，残差平方和为0，则置信区间长度也为0，预测区间就是一点。
（3）提高样本观测值的分散度。
在一般情况下，样本观测值越分散，作为分母的 的值越大，致使区间缩小。
置信水平与置信区间是矛盾的。
置信水平越高，在其他情况不变时，临界值 越大，置信区间越大。
如果要求缩小置信区间，在其他情况不变时，就必须降低对置信水平的要求。
四、一元线性回归模型参数估计实例 为了帮助读者理解一元线性回归模型参数估计...
怎样才能在网上下载到中文版的Eviews计量经济学软件呢？
展开全部 只说我用过的吧，没用过的不敢品评1.spss具有非常强的统计分析功能，适合于为计量分析做事前处理，比如多元变量降维，即数据收集、整合、假设检验等等工作，做回归分析spss的能力不是十分全面和方便。
2.excel是常用的数据收集软件，它普及率高，一般人都用过，使用方便，数据收集只需要添写表格即可，有些数据下载就是用excel文档保存的。
至于数据分析与回归，excel只能做比较简单的，稍微复杂一点就要自己编写程序，有点麻烦，当然如果你觉得编写程序是小事的话excel是功能最全面的了（程序编写容易掌握）3.EViews是专门的计量经济学软件，专用于回归分析。
ols以上两种软件也可以轻松完成，但是gls、间接ols、两阶段和三阶段ols、面板数据回归分析、时间序列模型调整等等操作，在EViews里面只需要点选，而不需要很麻烦的手动换算。
如果能够熟练使用EViews的话，可以说这么人的计量水平已经相当不错了。
其他两种软件只听过没用过，不敢多说...
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