南，你get了吗？
时间序列（time series）和⾯板数据（panel data）两种类型，进⼊七⽉，不少⼩伙伴们已经动⾦融经济的实证类毕业论⽂主要分为时间序列（time series）和⾯板数据（panel data）两种类型
纽卡斯尔⼤学经济学博⼠
⼿开始进⾏毕业论⽂的数据分析部分啦，可是怎么操作Eviews来对时间序列模型进⾏分析？⽂⽂有幸邀请到纽卡斯尔⼤学经济学博⼠Yichen，为⼤家双⼿奉上这⼀份Eviews操作指南，给炎热夏⽇正在冥思苦想奋战Eviews数据分析的⼩伙伴降温⼀下。
Yichen
利益相关：我们是英国⽂⽂，⼀热⼼的学学长帮你解答有关英国留学学习⽣活的疑难杂症！！
时间序列和⾯板顺序
在开始Eviews操作分享之前，我们先来区别⼀下时间序列和⾯板数据，帮助撰写毕业论⽂的⼩伙伴分清⾃⼰到底是在做时间序列还是⾯板数据的分析。
Time series：在不同时间点上收集到的数据，主要反映了某⼀事物、现象等随时间的变化状态或程度。
Time series
举例：2015、2016、2017、2018、2019各年的A国GDP分别为8、9、10、11、12
Panel data ：包含时间序列和截⾯两个维度，按照两个维度排列在⼀个平⾯上，与只有⼀个维度的数据排在⼀条线上有着明显的不同，整Panel data
个表格像是⼀个⾯板。
举例：2015、2016、2017、2018、2019各年各个国家的GDP分别为：
A国分别为8、9、10、11、12；
B国分别为9、10、11、12、13；
C国分别为5、6、7、8、9；
D国分别为7、8、9、10、11
简单来说就是：时间序列主要考虑时间的维度，⽽⾯板数据需要考虑时间和空间两个维度。
Eviews软件简介
Eviews的全称是Econometrics Views，通常被称为计量经济学软件包。⾦融经济的实证类毕业论⽂中，计量经济学是不可避免要⽤到的，设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应⽤模型（结构分析、经济预测、政策意义评价），我们通过应⽤计量经济学的⽅法去设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应⽤模型（结构分析、经济预测、政策意义评价）
初学者的⾸选，从⽽更好地观察社会经济关系和经济活动的数量规律。时间序列的分析上，Eviews凭借它简单并且可视化的操作风格成为初学者
怎么做数据分析甚⾄在复杂的模型中，Eviews也经常会结合Matlab和Gauss⼀起使⽤来分析数据的基本特性。
▲ 图 1. Eviews主界⾯
单位根检验
时间序列数据因为跨越的时间长度较长，所以⽤单位根检验判断数据是否平稳是不论做任何模型（VAR，Granger
都必须要做的第⼀个操作。
Causality，Cointegration或者VECM）都必须要做的第⼀个操作
Step1：数据输⼊之后，我们现在想检验⾃变量x的平稳性，双击x打开图⼀对话框，选择View---Unit View---Unit Root Test Root Test弹出的对话框中选择Augmented Augmented Dickey-Fuller---Level---选择Intercept orTrend Dickey-Fuller---Level---选择Intercept orTrend or or Both Both (根据数据的线形图来判断是否有截距项和趋势项)，在Automatic Automatic Selection Selection选择Akaike Info Criterion (AIC) 或者Schwarz Info Criterion (SIC)，确定之后得到结果，利⽤P值判断是否拒绝存在单位根的原假设（图2图2）。
▲ 图 2. 单位根检验Step1
Step2：Step2：得到结果后，再次双击x打开图⼀对话框，这⼀次选择View---Unit View---Unit Root Test Root Test弹出的对话框中选择Augmented Augmented Dickey-Dickey-
Fuller---1st Fuller---1st difference---none difference---none在Automatic Selection选择AIC或者SIC，确定之后得到结果，利⽤P值判断是否拒绝存在单位根的原假设（图3图3）。
▲ 图 3. 单位根检验Step2
Step3：
Step3：在操作Step1之后不能拒绝原假设⽽操作Step2之后可以拒绝原假设，我们就说数据存在⼀个单位根，为I（1），若操作Step1之后可以拒绝原假设，数据是平稳的，I（0）。
VAR模型
VAR模型的建⽴分为五个过程：
（1）建⽴VAR和确定滞后阶数
Step1：输⼊数据后同时选中x和y点击⿏标右键Open---as Open---as VAR VAR，弹出的对话框中选择Standard VAR，Endogenous Variables Endogenous Variables中输⼊y，x，Lag Lag Intervals for Endogenous Intervals for Endogenous中随意选择（这⾥我们按照默认的1 2），Exogenous Exogenous Variables Variables中输⼊c之后点击确定即可（图4）。
▲ 图 4. VAR模型Step1
Step2：在初步建⽴好的VAR菜单栏上选择View---Lag View---Lag Structure---Lag Length Criteria Structure---Lag Length Criteria，弹出的对话框中输⼊10或更⼤（图图
5）5）。得到的结果中选择*号最多的为最优之后阶数，举例：若为3，则为VAR（3）（图6图6）。
▲ 图 5. VAR模型Step2
▲ 图 6. VAR模型Step2
Intervals中输⼊*号最多的为最优之后阶数，同上例输⼊3即建⽴好VAR（3）模型并得到回Step3：重复Step1，其他输⼊不变，在Lag
Lag Intervals
图7）。
归结果（图7
▲图 7. VAR模型Step3
（2）变量外⽣性检验
causality/Block exogeneity tests
Structure---Granger causality/Block exogeneity tests
在建⽴好的VAR菜单栏上选择View---Lag
View---Lag Structure---Granger
（3）模型稳定性判断
Structure---AR Roots
Table，得到的数的绝对值都⼩于1则说明VAR是稳定的
Roots Table
在建⽴好的VAR菜单栏上选择View---Lag
View---Lag Structure---AR
（4）脉冲响应
图8）。
Graphs可以得到多个图（图8
在建⽴好的VAR菜单栏上直接选择Impulse，弹出的对话框选择Multiple
Multiple Graphs
▲图 8. 脉冲响应
（5）⽅差分析
of⾥⾯输⼊要进⾏⽅差分
Decomposition，在弹出的对话框中的Decompositions
Decompositions of
View---Variance Decomposition
在建⽴好的VAR菜单栏上选择View---Variance
图9）。
解的变量们，可以是⼀个也可以是多个（图9
▲ 图 9. ⽅差分析
Granger 因果检验
Group---View---Granger Causality
Causality
输⼊数据后同时选中x和y点击⿏标右键Open---as
Open---as Group---View---Granger
Engle-Granger 协整检验
在Eviews最新的版本中我们可以不采⽤⽐较复杂的两步式⽅法，这⾥介绍直接⽤数据检验单个协整或者多个协整关系的⽅法。
Cointegration
Test---Single-Equation Cointegration
Open---as Group---View---Cointegration
输⼊数据后同时选中x和y点击⿏标右键Open---as
Group---View---Cointegration Test---Single-Equation
Specification下拉框中根据数据表现选择是否有截距项和
Trend Specification
Test
Test，在弹出的对话框中的method下拉框选择Engle-Granger
Engle-Granger，在Trend
LagSpecification下拉框中选择AIC或者SIC（注意：在进⾏单位根时候若选择AIC则这⾥也必须选择AIC，即必须前后⼀
趋势项，在LagSpecification
图10）。
致）。得到的结果可以直接⽤tau-statistic
tau-statistic对应的P-value来判断是否拒绝没有协整关系的原假设（图10
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