EViews 统计计量软件主要功能介绍（一）

时间：2020-12-18

EViews是一款简单实用的统计、计量和经济建模软件包。提供给学术研究人员、企业、**机构和学生强大的统计、预测功能，以及创新的建模工具，易于使用的界面。EViews融合了现代软件技术和*特性，其结果是一个较先进的程序，在一个灵活的面向对象的界面中提供了**的功能。

主要功能包括

直观友好的用户界面

强大的分析工具

先进的数据管理

演示级别质量的导出功能

传统命令行与编程接口

EViews详细功能列表

EViews为数据处理、统计和经济计量分析、预测和模拟、数据表示以及编程提供了一系列强大的功能。虽然我们不可能列出所有内容，但下面的列表提供了一些重要的EViews功能：

基础数据处理

• 数字、字母数字（字符串）和日期序列；值标签。

• 丰富的运算符库以及统计、数学、日期和字符串函数库。

• 使用运算符和函数进行表达式处理以及转换现有数据的强大语言。

• 样本和样本对象有助于处理数据子集。

• 支持复杂的数据结构，包括定期日期数据、不定期日期数据、带有观测标识符的横截面数据、已日期和未日期的面板数据。

• 多页工作文件。

• EViews基于磁盘的本机数据库提供了强大的查询功能，并与EViews工作文件集成。

• 在EViews与各种电子表格，统计及数据库格式之间转换数据，包括（但不限于）：MicrosoftAccess®和Excel®文件（包括.XSLX和.XLSM），高斯数据集文件，SAS®Transport 文件，SPSS本机和可移植文件，Stata文件，Tableau®，原始格式的ASCII文本或二进制文件，HTML或ODBC数据库以及查询（仅在Enterprise Edition中提供ODBC支持）。

• OLE支持将EViews输出（包括表格和图形）链接到其他包，包括MicrosoftExcel®，Word®和Powerpoint®。

• OLEDB支持使用OLEDB的客户端或自定义程序读取EViews工作文件和数据库。

• 支持FRED®（联邦储备经济数据），世界银行，美国国家海洋和大气管理局，美国人口普查，美国东亚银行，美国劳工统计局，欧洲*银行SDMX标准，国际货币基金组织 SDMX标准，联合国 SDMX标准和欧盟统计局数据库。

• 企业版支持环球透视的DRIPro和DRIBase数据库，Haver分析®DLX®，FAME格式数据库，EcoWin财经数据库，Bloomberg数据库®，EIA数据库®，CEIC数据库®®，数据流数据库®，FactSet和穆迪的数据库。

• EViews MicrosoftExcel®加载项允许您从Excel内的EViews工作文件和数据库中链接或导入数据。

• 拖放功能支持读取数据；只需将文件拖放到EViews中即可进行自动转换，并将外部数据和元数据链接为EViews工作文件格式。

• 能通过现有序列中的值和日期创建新工作文件页面的强*具。

• 匹配合并，联接，追加，子集，调整大小，排序和重塑（堆叠和拆栈）工作文件。

• 在不同频率的页面之间复制或链接数据时，易于使用的自动频率转换。

• 频率转换和匹配合并支持在基础数据发生更改时进行动态更新。

• 自动更新公式系列，只要基础数据发生更改，就会自动重新计算公式系列。

• 易于使用的频率转换：只需在不同频率的页面之间复制或链接数据。

• 用于重采样和生成随机数以进行仿真的工具。使用三个不同的随机数生成器为18个不同的分布函数生成随机数。

• 支持云驱动器访问，使您可以直接将文件打开并保存到Dropbox，OneDrive，Google Drive和Box帐户。

时间序列处理

• 对处理日期数据和时间序列数据（常规和非常规）的集成支持。

• 支持常见的常规频率数据（年度，半年度，季度，每月，双月，双周，十天，每周，每天-每周5天，每天-每周7天）。

• 支持高频（日内）数据，支持小时，分钟和秒的频率。此外，还有一些不太常见的常规频率数据，包括“多年”，“双月”，“双周”，“十天”和一周中任意天数范围内的“每日”。，

• 专门的时间序列函数和运算符：滞后，差异，对数差异，移动平均值等。

• 频率转换：各种从高到低和从低到高的方法。

• 指数平滑：单，双，Holt-Winters和ETS平滑。

• 用于白化回归的内置工具。

• Hodrick-Prescott滤波。

• 带通（频率）滤波：Baxter-King滤波器，Christiano-Fitzgerald固定长度滤波器和全样本非对称滤波器。

• 季节性调整：人口普查X-13，STL分解，MoveReg，X-12-ARIMA，Tramo/Seats，移动平均。

• 插值以填充一系列值中的缺失值：线性，对数线性，Catmull-Rom样条曲线，Cardinal样条曲线。

统计功能

基本功能

• 基本数据摘要；按组摘要。

• 一致性检验：T检验，方差分析（平衡和非平衡，有无异方差），威尔克森秩和检验，曼-惠特尼U检验，中位数卡方检验，K-W检验，van der Waerden检验,F检验, Siegel-Tukey检验, Bartlett球形检验, Levene检验，Brown-Forsythe检验。

• 单向制表；使用关联度量（Phi相关系数，Cramer’s V相关系数，列联系数）和独立性检验（皮尔森卡方检验，似然比G ^ 2检验）进行交叉列联制表。

• 协方差和相关分析包括Pearson相关分析，Spearman等级相关分析，Kendall的tau-a相关分析和tau-b相关分析以及偏相关分析。

• 主成分分析，包括：碎石图，双线图和荷载图，以及加权成分得分计算。

• 因子分析允许计算关联度量（包括协方差和相关性），一性估计，因子载荷估计以及因子得分，以及使用30多种不同的正交和斜向方法中的一种进行估计诊断和因子旋转。

• 正态分布、指数分布、较值分布、逻辑分布、卡方分布、威布尔或伽玛分布（Kolmogorov-Smirnov，Lilliefors，Cramer-von Mises，Anderson-Darling，Watson）的经验分布函数（EDF）检验。

• 直方图，频率多边形图，边缘频率多边形图，移动平均直方图，CDF-幸存者分位数图，分位数-分位数图，核密度图，拟合的理论分布图，箱线图。

• 具有参数和非参数回归线（局部加权回归，局部多项式），核回归（Nadaraya-Watson回归，局部线性回归，局部多项式）或置信椭圆的散点图。

时间序列

• 自相关，偏自相关，互相关，Q统计。

• 格兰杰因果检验，包括面板格兰杰因果检验。

• 单位根检验：用于单时间序列的ADF检验、DFGLS检验、Phillips-Perron检验、KPSS检验、ERS检验、Ng-Perron检验，以及断点单位根检验和季节单位根检验。

• 协整检验：Johansen协整检验，EG两步法，Phillips-Ouliaris检验，增加变量的帕克检验以及Hansen稳定性检验。

• 独立性检验：Brock, Dechert,Scheinkman和LeBaron

• 方差比检验：Lo and MacKinlay检验，Kim wild bootstrap检验，Wright排名检验，排名得分和符号检验。Wald检验和多重比较方差比检验（Richardson和Smith，Chow和Denning）。

• 长期方差和协方差计算：使用非参数核密度（Newey-West 1987，Andrews 1991），参数VARHAC（Den Haan和Levin 1997）以及预白化核密度（Andrews和Monahan 1992）方法计算的对称或单边长期协方差。此外，EViews支持用于核密度估计的Andrews（1991）和Newey-West（1994）自动带宽选择方法，以及基于信息标准的滞后长度选择的用于VARHAC估计和预白化估计法。

面板和池

• 按组和按期统计和检验。

• 单位根检验：LLC检验，Breitung检验，IPS检验，Fisher检验和Hadri检验。

• 协整检验：Pedroni检验，Kao检验，Maddala和Wu检验。

• 序列协方差和主成分内的面板数据。

• Dumitrescu-Hurlin（2012）面板因果关系检验。

• 横截面依赖性检验。

估计

回归

• 线性和非线性普通较小二乘法（多元回归）。

• 对任意数量的自变量使用PDL进行线性回归。

• 稳健回归。

• 非线性估计的解析导数。

• 加权较小二乘。

• 与其他异方差一致的White标准误差，Newey-West稳健标准误差。可以使用非参数核密度法，参数VARHAC法以及预白化的核密度法来计算HAC标准误差，并允许将Andrews和Newey-West自动带宽选择法用于核估计，将基于信息标准的滞后长度选择法用于VARHAC估计和预白化估计。

• 聚类标准误差。

• 线性分位数回归和较小**偏差（LAD），同时包括Huber's Sandwich和bootstrapping协方差计算。

• 通过七个不同的选择程序进行逐步回归。

• 阈值回归（包括TAR和SETAR）以及平滑阈值回归（包括STAR）。

• ARDL估计，包括用于协整的边界检验法。

• 弹性网，岭回归和LASSO估计。

• 功能系数估计。

ARMA 和 ARMAX

• 具有自回归移动平均值，季节性自回归和季节性移动平均误差的线性模型。

• 具有AR和SAR规格的非线性模型。

• 使用Box- Jenkins，条件较小二乘，ML或GLS的后推法进行估计。

• 部分集成的ARFIMA模型。

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