eviews命令集合

Eviews命令集本命令集几乎涵盖了Eviews中所有命令，视图和过程的完整列表，我们分为基本命令，矩阵和字符串函数以及编程语言三个面加以介绍，在每一个面的列表按照字母顺序排列。每条记录包括该命令关键词，关键词的各种用法，其功能描述和语法，在大多数记录中，我们还提供了附加参数的列表和示例。一、基本命令addaddgroup过程|pool过程向组添加一个序列或者向pool中添加截面元。语法group过程：group_name.addser1ser2ser3group过程：group_name.addgrp1grp2pool过程：pool_name.addid1id2id3列出要添加到组中的序列名称或者序列组，或者列出要添加到pool中的截面标识符。示例dummy.addd11d12向组DUMMY中添加两个序列D11和D12。countries.addusgr向pool对象COUNTRIES中添加US和GR两个截面元素。addtextaddtext图过程在图中放置文本。语法图过程：graph_name.addtext(options)text在addtext命令后跟随要放置到图中的文本。选项t顶部（在图的上部并居中）。l左旋转。r右旋转。b下方并居中。x把文本包含在框中。要在图中放置文本，可以明确的使用座标来指定文本左上角的位置。座标由一个数对h，v设定，单位是虚英寸。单独的图通常是43虚英寸（散点图是33虚英寸），不管它们当前的显示大小。座标的原点位于图的左上角。第一个数值h指定从原点向右偏离的虚英寸距离。第二个数值v指定从原点向下偏离的虚英寸距离。文本的左上角将被放置在指定的座标上。座标可以于其他选项一起使用，但是它们必须位于选项列表的前两个位置。座标受指定位置的其他选项控制。当addtext对多重图使用时，文本应用于整个图，而不是每个单独的图。示例freeze(g1)gdp.lineg1.addtext(t)Fig1:MonthlyGDP(78:1-95:12)把文本“Fig1:MonthlyGDP(78:1-95:12)”放置于图G1的顶部中央位置。g1.addtext(.2,.2,x)seasonallyadjusted把文本“seasonallyadjusted”放置在图中的一个框中，稍稍从左上角缩进。alignalignGraph视图对齐多个图形的位置。语法Graph视图：graph_name.align(n,h,v)选项n指定图形放置的列数。h图形之间的水平间隔。v是图形之间的垂直间隔。必须在括号中按顺序指定以上3个参数（用逗号隔开）。间隔大小的单位为虚英寸。示例mygraph.align(3,1.5,1)把MYGRAPH与第三列中的图形对齐，水平间隔为1.5英寸，垂直距离为1英寸。appendappendLogl过程|Model过程|System过程|Sspace过程向Logl对象，Model对象，System对象，或者Sspace空间对象添加一行。语法Logl过程：logl_name.appendtextModel过程：model_name.appendtextSystem过程：system_name.appendtextSspace过程：sspace_name.appendtext在append命令后面输入要添加的内容。示例m[e-mail]第一行定义了一个模型对象。第二行和第三行把现有的方程合并到模型对象中。第四行向模型添加了一个赋值语句。第五行解模型。systemmacro1macro1.appendcons=c(1)+c(2)*gdp+c(3)*cons(-1)macro1.appendinv=c(4)+c(5)*tb3+c(6)*d(gdp)macro1.appendgdp=cons+inv+govmacro1.appendinsttb3govcons(-1)gdp(-1)macro1.gmmshowmacro1.results第一行定义了一个系统。下三行向系统中添加了由三个方程构成的简化式方程组。第五行添加估计中将使用的工具变量的列表。最后两行使用GMM方法估计模型并显示结果。vector(2)svec0=0sspace1.append@mpriorsvec0向状态空间对象SSPACE1中添加一行，使用零向量SVEC0作为状态向量的初值。arar表达式自回归误差项。AR项可以在ls或者tsls命令中出现来表示一个自回归项。ar(1)表示一阶自回归项，ar(2)表示二阶自回归项，依次类推。示例命令：lsm1ctb3tb3(-1)ar(1)ar(4)用常数，TB3和TB3的一阶滞后值以及一阶和四阶自回归项对M1进行回归。命令：tslssalecadvar(1)ar(2)ar(3)ar(4)@cgdp使用两阶段最小二乘法，把常数，ADV和一到四阶自回归项对SALE进行回归，工具变量为常数和GDP。archarch命令||方程方法估计广义自回归条件异方差模型语法命令：arch(p,q,options)yx1x2x3arch(p,q,options)yx1x2x3@v1v2arch(p,q,options)yx1x2x3@p1p2@t1t2方程方法：eq_name.arch(p,q,options)yx1x2x3eq_name.arch(p,q,options)yx1x2x3@v1v2eq_name.arch(p,q,options)yx1x2x3@p1p2@t1t2ARCH估计一个具有p阶ARCH项和q阶GARCH项的GARCH(p,q)模型。如果不给出(p,q)，那么默认是GARCH(1,1)。在arch命令关键词后面的回归方程中给出被解释变量及其后的一系列的回归变量。默认条件下，条件方差模型中不包括外生变量（除常数外），如果想把除GARCH项外的方差解释变量考虑进来，那么把它们加进来后，在回归方程的回归变量后面使用一个@的符号把这两种变量隔开。如果选择ARCH模型组成成分的各个选项，就可以给出外生变量的永久成分和临时成分。在回归方程回归因子之后，首先列出永久成分，接着是一个@符号，然后是临时成分。常数项一直包含在永久成分中。选项e，egarch指数型的GARCH。t，tarchThreshold（对称）ARCH。c成分（永久和临时）ARCH。a对称（永久和临时）ARCH。v在回归方程中有条件方差的ARCH-M(ARCH在均值中)。m在回归方程中有条件标准差的ARCH-M。hBollerslev-Wooldridgerobust拟最大似然(QML)协方差／标准误差。b使用Berndt-Hall-Hall-Hausman(BHHH)代数来最大化，默认时为Marquardt。m=整数设置最大迭代次数（默认时为100）c=标量收敛标准（默认时为0.001），标准是基于比例系数改变的的最大量。s使用当前Ｃ中的系数值作为初始值。s=数字指明一个在0和1之间的一个数来决定作为初始ＬＳ估计一小部分的初始值(超出范围的值设定s=1)。.p打印基本估计结果。示例arch(4,0,m=1000,h)sp500c估计一个SP500关于常数项的回归的arch（4）模型，这个过程的最大迭代次数为1000，收敛后将给出Bollerslev-WooldridgerobustQML标准差。c=.1equationarc1.arch(s,v)nysc@r估计一个回归表达式中的GARCH(1,1)，NYS的回归方程有赖于一个常数和一个条件方差（GARCH）项。条件方差方程是默认的GARCH(1,1)表达式，其有一个外生回归变量R和一个常数。第一行是将系数向量设置为.1，s选项把C系数向量中的这些元素作为初始值。arc1.makegarchgarch1在估计的方程后面，我们可以把估计出的条件方差作为一个序列命名为GARCH1.ArchtestArchtest对自回归条件异方差的检验（ARCH）.在残差中对ARCH执行拉格朗日乘子(LM)检验。语法命令：archtest(n,options)方程视图：eq_name.archtest(n,options)必需说明要检验的ARCH的顺序。滞后期n的数目应该在arch命令后面的括号中给出。选项p打印检验结果。示例lsoutputclaborcapitalarchtest(4)用OUTPUT对常数、LABOR和CAPITAL进行回归，然后进行ARCH滞后四阶的检验。equationeq1.archsp500ceq1.archtest(4)估计一个SP500关于常数项的GARCH(1,1)回归模型，并对其进行滞后四阶的ARCH检验。注意：在arch估计之后进行的archtest使用了标准残差(回归方程的残差除以估计出来的条件标准差)。autoauto命令||equation视图进行序列相关LM检验。对估计残差执行Breusch-GodfreyLagrange乘子（LM）检验。语法命令：auto(n,options)Equation视图：eq_name.auto(n,options)作为命令时，它检验默认方程的残差。必须指定检验的序列相关的阶数，在auto命令后的括号里注明滞后项n。选项p打印文本输出。示例lsoutputclaborcapitalauto(4)对产出（output）关于常数，劳动（labor）和资本（capital）回归并检验四阶序列相关。output(t)c:\result\artest.txtequationeq1.LSconscyy(-1)eq1.auto(12,p)执行消费关于常数项,Y和Y的滞后项的ols回归并检验12阶序列相关。第一行是将打印输出的文本改向输出至ARTEST.TXT文件。barbar命令||Series视图|Group视图|Coef视图|Matrix视图|Graph方法序列或者一个向量/矩阵每列的条形图。语法命令：bar(options)ser1ser2ser3Object视图：object_name.bar(options)Graph方法：graph_name.bar(options)选项a（默认）自动绘图。序列按照原来的单位进行作图，并且图形的大小按照可以容纳序列的最大值和最小值进行选择。d二元作图。第一个序列在左边作图，所有其他的序列在右边作图。s层叠条形图。每个条都代表已列出序列的累加和。l对第一个列出的序列作条形图，对所有后面的序列作线形图。x与l选项相同，但是使用的是二元作图法。o=graph_name用指定图形中的选项作为模板。t=graph_name使用指定图形中的选项，文本，和底纹作为模板。p打印条形图。示例bar(x,o=mybar1)popgdpcons作POP的条形图以及GDP和CONS的线形图：条形图作在左边，而线形图作在右边。该图形使用MYBAR1中的选项作为模板。groupmygrpoldsalesnewsalesmygrp.bar(s)第一行定义了一个序列组，第二行对组中的序列作层叠条形图。causecause命令||组视图格兰杰因果关系检验。在（所有可能的）成对列出的序列或组序列之间执行成对的格兰杰因果检验。语法命令：cause(n,options)ser1ser2ser3组视图：group_name.cause(n,options)在命令形式中，要列出将进行格兰杰因果检验的序列或组。同时也要给出格兰杰检验的滞后期,即在因果检验命令后面的括号中给出一个整数。注意检验方程中的解释变量是一个常数和要检验的成对序列的滞后项。选项p打印出检验的结果。示例cause(4)gdpm1计算GDP是否是M1的格兰杰成因和M1是否是GDP的格兰杰成因的格兰杰检验.每个检验的回归变量为一个常数和GDP与M1的滞后四期值。groupmacrom1gdprmacro.cause(12,