EViews(Econometrics Views)由 MicroTSP 演化而来,1994 年由 QMS 公司以 C++ 重构,2010 年并入 IHS Markit。软件定位于计量经济分析的“全流程工作台”,以对象(Object)为核心理念,提供数据导入、建模、诊断、可视化到结果输出的一站式体验。
注记
“Views” 既指软件界面的所见即所得,也强调通过不同视图/对象来组织分析流程。
命令驱动流程适合于相对复杂、有一定重复性的分析任务。
可以(与菜单驱动流程)并行使用,也可以单独使用。
可以在命令窗口中逐行执行,也可以在.prg文件中批量执行。
.prg 文件可批量复现分析命令语法示例
进行线性回归分析的典型语法:
' 声明方程对象并估计
equation eq_main.ls gdp c pce investment government
' 估计并立即展示
show eq_main.ls gdp c pce investment government
' 估计并保存结果表
freeze(tab_output) eq_main.ls gdp c pce investment government
提示
正确安装后即自带全部帮助文件,可离线查阅;建议通过目录或搜索功能快速定位对象说明。
group_vars 组对象的描述统计与图形可视化重要
实验数据来自 data/lab1-basic-development.xlsx,覆盖 1980Q1–2012Q1 共 129 个季度样本。
| variable | label |
|---|---|
| year | 年 |
| quarter | 季度 |
| GDP | 国内生产总值(10亿美元) |
| PCE | 人均消费支出(美元) |
| Investment | 投资(10亿美元) |
| Government | 政府支出(10亿美元) |
lab1-basic-development.xlsxpicture/lab1-introduction/R/、.prg 模板,路径命名保持一致,实验文件集中管理macro_economic,page=gdp.xlsxtrend、log_gdp 等派生序列| 指数 | 图标 | 英文名 | 中文名 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| \(4^{\ast}\) | ![]() |
Alpha | 字母数字(序列型) | 表达包含字母数字的变量 |
| \(4^{\ast}\) | ![]() |
Coef | 系数(向量型) | 表示方程(Equation)或系统(System)的参数 |
| \(5^{\ast}\) | ![]() |
Equation | 方程 | 表示方程的估计、检验或预测 |
| \(5^{\ast}\) | ![]() |
Graph | 图形 | 表示图形输出结果 |
| \(5^{\ast}\) | ![]() |
Group | 组 | 表示序列型对象(包括Series/Alpha等)的一个集合体 |
| 指数 | 图标 | 英文名 | 中文名 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| \(4^{\ast}\) | ![]() |
Matrix | 矩阵 | 表示矩阵(二维数组) |
| \(4^{\ast}\) | ![]() |
Scalar | 标量 | 表示标量(也即一个数值) |
| \(5^{\ast}\) | ![]() |
Series | 序列(数值型) | 表示时间序列变量,其元素需为数值 |
| \(5^{\ast}\) | ![]() |
Table | 表格 | 表示表格输出结果 |
| \(4^{\ast}\) | ![]() |
Vector | 列向量(数值) | 表示数值类型的列向量 |
| 指数 | 图标 | 英文名 | 中文名 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
![]() |
Factor | 因子 | 表示因子分析结果 | |
![]() |
Logl | 对数似然 | 表示对数似然分析结果 | |
![]() |
Model | 模型 | 表示联立方程的预测、模拟等 | |
| \(3^{\ast}\) | ![]() |
Pool | 数据池 | 表示面板数据(同时含有时间和截面单元) |
![]() |
Rowvector | 行向量 | 表示行向量(一维数组) | |
| \(3^{\ast}\) | ![]() |
Sample | 样本 | 表示观测样本的集合体 |
![]() |
Spool | 对象池 | 表示包含各种输出对象的容器池 | |
![]() |
Sspace | 设置状态空间模型 | 表示状态空间模型分析结果 |
| 指数 | 图标 | 英文名 | 中文名 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
![]() |
String | 字符串 | 表示标准字符串表达式(不同于字符串值) | |
![]() |
Svector | 列向量(字符串) | 表示字符串类型的向量 | |
| \(2^{\ast}\) | ![]() |
Sym | 对称矩阵 | 表示对称矩阵 |
![]() |
System | 系统 | 表示估计方程的系统(与Model类似,但不能用于模拟仿真分析) | |
![]() |
Text | 文本 | 表示任意文本信息 | |
![]() |
Userobj | 自定义对象 | 用于用户自主设置的对象 | |
| \(2^{\ast}\) | ![]() |
Valmap | 值映射 | 表示映射关系,给序列型对象(Series/Alpha)的值赋予标签 |
![]() |
Var | 向量自回归 | 表示向量自回归和误差矫正模型分析结果 |
group_vars → Quick → Group Statistics → Descriptive Statistics → Freeze tab_descriptivegraph_line| 序号 | 目的 | 示例 | 图形 | 特征 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 数据比较 | ![]() |
循环面积图(Circular Area Chart) | 时期间比较->时期数较多->周期性时期 |
| 2 | 数据比较 | ![]() |
折线图(Line Chart) | 时期间比较->时期数较多->非周期性时期 |
| 3 | 数据比较 | ![]() |
柱状图(Column Chart) | 时期间比较->时期数较少->分组较少 |
| 4 | 数据比较 | ![]() |
簇状-折线图(Line Chart) | 时期间比较->时期数较少->分组较多 |
| 5 | 数据比较 | ![]() |
不等宽柱状图(Variable Width Column Chart) | 条目间比较->每个条目有两个变量-> |
| 6 | 数据比较 | ![]() |
表格型嵌图(Table with Embedded Charts) | 条目间比较->每个条目有一个变量->分组较多 |
| 7 | 数据比较 | ![]() |
簇状-条形图(Bar Chart) | 条目间比较->每个条目有一个变量->分组较少->条目较多 |
| 8 | 数据比较 | ![]() |
簇状-柱状图(Column Chart) | 条目间比较->每个条目有一个变量->分组较少->条目较少 |
| 序号 | 目的 | 示例 | 图形 | 特征 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 数据构成 | ![]() |
饼形图(Pie Chart) | 构成无时期变化->简单占比构成 |
| 2 | 数据构成 | ![]() |
瀑布图(Waterfall Chart) | 构成无时期变化->累积构成或落差构成 |
| 3 | 数据构成 | ![]() |
百分比多层构成图(Components of Components) | 构成无时期变化->多层次子类的百分比构成 |
| 4 | 数据构成 | ![]() |
堆栈百分比柱状图(Stacked 100% column chart) | 构成有时期变化->时期较少->仅关心成分之间的相对差异 |
| 5 | 数据构成 | ![]() |
堆栈柱状图(Stacked Column Chart) | 构成有时期变化->时期较少->仅关心成分之间的绝对差异 |
| 6 | 数据构成 | ![]() |
堆栈百分比面积图(Stacked 100% Area Chart) | 构成有时期变化->时期较多->仅关心成分之间的相对差异 |
| 7 | 数据构成 | ![]() |
堆栈面积图(Stacked Area Chart) | 构成有时期变化->时期较多->仅关心成分之间的绝对差异 |
| 序号 | 目的 | 示例 | 图形 | 特征 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 数据分布 | ![]() |
柱状直方图(Column Histogram) | 一个变量的分布->数据点较少 |
| 2 | 数据分布 | ![]() |
线状直方图(Line Histogram) | 一个变量的分布->数据点较多 |
| 3 | 数据分布 | ![]() |
散点图(Scatter Chart) | 两个变量的分布 |
| 序号 | 目的 | 示例 | 图形 | 特征 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 数据关系 | ![]() |
3D面积图(3D Area Chart) | 三个变量间的分布 |
| 2 | 数据关系 | ![]() |
散点图(Scatter Chart) | 两个变量间的关系 |
| 3 | 数据关系 | ![]() |
泡泡图(Bubble chart) | 三个变量间的关系 |
Graph Type、Frame & Size、Axes & Scaling、Legend、Graph Elements 是最常用的微调面板Freeze、AddText、Update 完成美学改版| 序号 | 英文名 | 中文名 | 示例 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | line & Symbol | 线图 | ![]() |
表现变化趋势,包含1个序列对象,数据点较多 |
| 1 | line & Symbol | 线图 | ![]() |
表现变化趋势,包含4个序列对象,数据点较多 |
| 2 | Bar | 条形图 | ![]() |
表现分组差异,水平条形,包含1个序列对象,数据分组较少 |
| 2 | Bar | 条形图 | ![]() |
表现分组差异,垂直条形,包含1个序列对象,数据分组较少 |
| 2 | Bar | 条形图 | ![]() |
表现分组差异,垂直条形,包含若干序列对象,数据分组较少 |
| 3 | Spike | 钉形图 | ![]() |
表现数值大小,包含1个序列对象,数据分组较少 |
| 4 | Area | 面积图 | ![]() |
表现覆盖面积,包含1个序列对象,数据点较多 |
| 4 | Area | 面积图 | ![]() |
表现覆盖面积,包含4个序列对象,数据点较多 |
| 5 | Area Band | 带形图 | ![]() |
表现面积差异,包含2个序列对象,数据点较多 |
| 6 | Mixed | 混合图 | ![]() |
表现多样信息,包含多个序列对象,数据点较多 |
| 7 | Dot Plot | 点图 | ![]() |
表现数值大小,包含1个序列对象,数据点较多 |
| 序号 | 英文名 | 中文名 | 示例 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 8 | Error Plot | 误差图 | ![]() |
表现数值差异,包含2个序列对象,数据点较少 |
| 8 | Error Plot | 误差图 | ![]() |
表现数值差异,包含3个序列对象,数据点较少 |
| 9 | High-Low | 高低图 | ![]() |
表现数值位置关系,包含2个序列对象(最高价、最低价),数据点较少 |
| 9 | High-Low | 高低图 | ![]() |
表现数值位置关系,包含3个序列对象(开盘价、最高价、最低价),数据点较少 |
| 10 | Scatter | 散点图 | ![]() |
表现变量关系,包含2个序列对象,数据点较多 |
| 10 | Scatter | 散点图 | ![]() |
表现变量关系,包含多个序列对象,数据点较多 |
| 11 | Bubble Plot | 泡泡图 | ![]() |
表现变量关系,包含3个序列对象,数据点较多 |
| 12 | XY Line | 路径图 | ![]() |
表现数据变化路径,包含2个序列对象,数据点较多 |
| 13 | XY Area | 二维面积图 | ![]() |
表现2D覆盖面积,包含个序列对象,数据点较多 |
| 14 | XY Bar | 不等宽柱状图 | ![]() |
表现分组差异,垂直条形,包含若干个序列对象,数据分组较少 |
| 15 | Pie | 饼图 | ![]() |
表现数据构成关系,包含1个序列对象,数据分组较少 |
| 16 | Distribution | 密度图 | ![]() |
表现数据分布密度,直方图,包含1个序列对象,数据点较多(自动分组) |
| 17 | Quantile-Quantile | 正态图 | ![]() |
表现数据分布密度,正态QQ图,包含1个序列对象,数据点较多 |
| 18 | Boxplot | 箱线图 | ![]() |
表现数据分布形态,包含若干序列对象,数据点较多 |
| 19 | Seasonal Graph | 季节图 | ![]() |
表现数据循环关系,包含1个序列对象,数据点较多,分组较少(在同一月份不同年份上的变化) |
| 19 | Seasonal Graph | 季节图 | ![]() |
表现数据循环关系,包含1个序列对象,数据点较多,分组较少(在同一年份不同月份上的变化) |
gdp c pce investment governmenteq_main,可复制对比其他模型
tab_descriptive、graph_line 等xmerit)生成四行式或三线表.prg) – 逻辑清晰、可重复回归分析的典型语法
equation eq_main01.ls gdp c investment pce government
show eq_main02.ls gdp c investment pce government
freeze(tab_output) eq_main03.ls gdp c investment pce government
EViews 命令示例
vector(2) vec_fitness(1)=eq_main.@r2
vec_fitness(2)=eq_main.@rbar2
EViews 命令示例
scalar t_value=@qtdist(0.975,125)
.prg 文件用于批量式命令驱动,可管理、维护、运行和分析EViews代码。
.prg 支持 Run/Run Selected,可添加注释 ' 管理脚本结构,利于课堂演示与批量复现。
prg 文件示例
' my_first_program.prg
wfcreate(wf=development,page=gdp) q 1980/1 2012/1
import d:\economitrics\macro-economic.xlsx
group group_vars gdp pce investment government
freeze(tab_descriptive) group_vars.stats
graph graph_line.line(s) group_vars
equation eq_main.ls gdp c pce investment government
vector(2) vec_fitness(1)=eq_main.@r2
vec_fitness(2)=eq_main.@rbar2
scalar t_value=@qtdist(0.975,125)
action(action_opt) object.view_or_proc(options)equation eq_main.ls ...:声明方程对象并估计show eq_main.ls ...:估计并立即展示freeze(tab_output) eq_main.ls ...:估计并保存结果表| 序号 | 分类 | 函数命令 | 作用 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 运算符 | + |
加 | |
| 2 | 运算符 | - |
减 | |
| 3 | 运算符 | * |
乘 | |
| 4 | 运算符 | / |
除 | |
| 5 | 运算符 | ^ |
幂次 | |
| 6 | 运算符 | = |
等于 | |
| 7 | 常数 | @pi |
圆周率\(\pi\) | \(3.14159 \cdots\) |
| 8 | 基础数学函数 | @abs(x) |
绝对值 | \(\mid{X}\mid\) |
| 9 | 基础数学函数 | @exp(x) |
自然数e的幂次 | \(e^X\) |
| 10 | 基础数学函数 | @inv(x) |
倒数 | \(1/X\) |
| 11 | 基础数学函数 | @log(x) |
自然对数 | \(log_e(X)\) |
| 12 | 基础数学函数 | @log10(x) |
10为底的对数 | \(log_{10}(X)\) |
| 13 | 基础数学函数 | @recode() |
重新编码 | |
| 14 | 基础数学函数 | @round(x) |
取整 |
| 序号 | 分类 | 函数命令 | 作用 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 15 | 基础数学函数 | @sqrt(x) |
平方根 | \(\sqrt{X}\) |
| 16 | 时间序列函数 | @d(x) |
一阶差分 | \(\Delta\) |
| 17 | 时间序列函数 | @lag(x,n) |
n阶滞后 | \(X_{t-n}\) |
| 18 | 时间序列函数 | @trend() |
构造趋势序列 | \({0,1,2,\cdots}\) |
| 19 | 描述性统计函数 | @cor(x,y) |
相关系数 | \(r\) |
| 20 | 描述性统计函数 | @cov(x,y) |
协方差 | \(Cov(X,Y)\) |
| 21 | 描述性统计函数 | @gmean(x) |
几何平均数 | \(\bar{X}_G\) |
| 22 | 描述性统计函数 | @hmean(x) |
调和平均数 | \(\bar{X}_H\) |
| 23 | 描述性统计函数 | @max(x) |
极大值 | Max |
| 24 | 描述性统计函数 | @mean(x) |
简单平均数 | \(\bar{X}\) |
| 25 | 描述性统计函数 | @median(x) |
中位数 | \(M_e\) |
| 26 | 描述性统计函数 | @min(x) |
极小值 | Min |
| 27 | 描述性统计函数 | @obs(x) |
样本数 | \(n\) |
| 28 | 描述性统计函数 | @quantile(x,q) |
分位数 | \(Q_1; Q_3\) |
| 序号 | 分类 | 函数命令 | 作用 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 29 | 描述性统计函数 | @skew(x) |
偏度 | |
| 30 | 描述性统计函数 | @stdev(x) |
标准差 | \(S\) |
| 31 | 描述性统计函数 | @sum(x) |
求和 | \(\sum{X_i}\) |
| 32 | 描述性统计函数 | @sumsq(x) |
平方和 | \(\sum{X_i^2}\) |
| 33 | 描述性统计函数 | @var(x) |
方差 | \(S^2\) |
| 34 | 密度;概率函数 | @cchisq(x,f) |
累积卡方分布函数 | \(G_{\chi^2}(X,f)\) |
| 35 | 密度;概率函数 | @dchisq(x,f) |
卡方分布的密度函数 | \(g_{\chi^2}(X,f)\) |
| 36 | 密度;概率函数 | @qchisq(p,f) |
卡方值 | 右侧大值\(\chi^2_{(1-\alpha)}(p,f)\) |
| 37 | 密度;概率函数 | @cfdist(x,f1,f2) |
累积F分布函数 | \(G_{F}(X,f1,f2)\) |
| 38 | 密度;概率函数 | @dfdist(x,f1,f2) |
F分布的密度函数 | \(g_{F}(X,f1,f2)\) |
| 39 | 密度;概率函数 | @qfdist(p,f1,f2) |
F值 | 右侧大值\(F_{(1-\alpha)}(p,f1,f2)\) |
| 40 | 密度;概率函数 | @ctdist(x,f) |
累积t分布函数 | \(G_{t}(X,f)\) |
| 41 | 密度;概率函数 | @dtdist(x,f) |
t分布的密度函数 | \(g_{t}(X,f)\) |
| 42 | 密度;概率函数 | @qtdist(p,f) |
t值 | 右侧正值\(t_{(1-\alpha/2)}(p,f)\) |
| 序号 | 分类 | 函数命令 | 作用 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 43 | 密度;概率函数 | @cnorm(x) |
累积t分布函数 | \(G_{N}(X)\) |
| 44 | 密度;概率函数 | @dnorm(x) |
t分布的密度函数 | \(g_{N}(X)\) |
| 45 | 密度;概率函数 | @qnorm(p) |
t值 | 右侧正值\(N_{(1-\alpha/2)}(p)\) |
| 46 | 特定表达式 | ar |
自回归误差设置项 | p阶自回归\(AR(p)\) |
| 47 | 特定表达式 | ma |
移动平均误差设置项 | q阶移动平均\(MA(q)\) |
| 48 | 特定表达式 | @expand |
自动产生的虚拟变量 | \(Edu_{D1};Edu_{D2};\cdots\) |
| 49 | 矩阵函数 | @ones(n,k) |
生成元素全为1的\(n*k\)维矩阵 | \(\mathbf{1}_{n,k}\) |
| 50 | 矩阵函数 | @identity(n,n) |
生成\(n*n\)维单位矩阵 | \(\mathbf{I}_{n,n}\) |
| 51 | 矩阵函数 | @transpose(X) |
对矩阵\(\mathbf{X}\)进行转置 | \(\mathbf{X'}\) |
| 52 | 矩阵函数 | @det(X) |
得到方阵\(\mathbf{X}\)的行列式 | \(\mathbf{\mid{X}\mid}\) |
| 53 | 矩阵函数 | @eigenvalues(X) |
得到对称矩阵的特征值向量 | |
| 54 | 矩阵函数 | @inverse(X) |
对方阵\(\mathbf{X}\)求逆 | \(\mathbf{X}^{-1}\) |
| 55 | 矩阵函数 | @ediv(X,Y) |
两个矩阵对应元素点除 | \(X_{ij}/Y_{ij}\) |
| 56 | 矩阵函数 | @getmaindiagonal(X) |
得到矩阵\(\mathbf{X}\)的主对角线元素(向量) |

Lab 01: EViews入门 | Hu Huaping (胡华平)