Eviews軟件在統計預測課程中的應用

摘 要：Eviews軟件有強大的軟件包來實現對經濟統計類數據的處理和分析，將其應用于統計預測課程的教學中可豐富該課程的教學方式，激發學生的學習興趣，使得學生能夠真正掌握相關預測方法的實現，達到學以致用，提升該課程的教學效果。

關鍵詞：Eviews軟件；統計預測；回歸分析

一、Eviews軟件的簡介

Eviews即Econometrics Views，是美國QMS公司研制的在Windows下專門從事數據分析、回歸分析和預測的工具。它采用計量經濟學方法與技術進行"觀察"，其應用范圍包括科學實驗數據分析與評估、金融分析、宏觀經濟預測、仿真、銷售預測和成本分析等。

（一）Eviews的操作

Eviews具有操作簡便且可視化的操作風格，因其有完整的軟件包，可以使用鼠標對標準的Windows菜單和對話框進行操作，操作結果出現在窗口中并能采用標準的Windows技術對操作結果進行處理，被稱為“傻瓜式”軟件。此外，Eviews還擁有強大的命令功能和批處理語言功能，可在Eviews的命令行中輸入、編輯和執行命令。在程序文件中建立和存儲命令，以便在后續的研究項目中使用這些程序?？刹捎枚喾N操作方式進行各種計量分析和統計分析，數據管理簡單方便。

（二）Eviews的功能

Eviews軟件對時間序列和面板數據均有強大的軟件包進行處理。

主要有以下九大功能：①輸入、擴展和修改時間序列數據或截面數據，依據已有序列按任意復雜的公式生成新的序列；②計算描述統計量，如相關系數、協方差、自相關系數、偏自相關系數和直方圖；③進行T 檢驗、方差分析、協整檢驗、Granger 因果檢驗；④執行普通最小二乘法、帶有自回歸校正的最小二乘法、兩階段最小二乘法和三階段最小二乘法、非線性最小二乘法、廣義矩估計法、ARCH 模型估計法等；⑤進行Probit、logit 和Gompit 估計；⑥各類線性回歸方程的預測；⑦對聯立方程進行線性和非線性的估計；⑧估計和分析向量自回歸系統；⑨多項式分布滯后模型的估計。

二、Eviews軟件在統計預測課程中的應用

統計預測分定性預測、回歸預測和時間序列預測。定性預測的主觀性強，而回歸預測和時間序列預測均是基于歷史數據建立相應的統計模型進行定量預測。

回歸預測模型中應用最多的是一元回歸和多元回歸，對其回歸參數的估計通常有最小二乘法和最大似然估計方法。以二元回歸問題為例，Eviews有多種方式較為簡便的估計其回歸參數。方法一，在命令窗口輸入 ls y c x1 x2 ；方法二，在方程估計窗口輸入y c x1 x2，選擇最小二乘法實現。對非線性回歸，如多項式回歸、指數曲線回歸、Gompertz生長曲線等可先將此類回歸線性化，然后再采用前述方法進行參數估計。

Eviews軟件對存在季節性特征的時間序列數據有較為簡便的方法提取季節因子，直接在命令窗口輸入seas x，即可提取x序列的季節因子。

Eviews軟件對平穩時間序列的ARMA類模型和非平穩序列的ARIMA類模型有完整的軟件包實現。通過操作界面的下拉菜單可直接做序列自相關圖或單位根檢驗來實現對原始數據的平穩性進行檢驗。對非平穩序列可進行一階差分處理dx=d（x），再進行平穩性檢驗。對平穩序列的ARMA類模型實現可通過相關圖的拖尾性或截尾性進行初步判定回歸階數，然后再進行模型的參數估計和檢驗，如ARMA（1，2）模型的實現命令為x c ar（1） ma（1） ma（2）；ARIMA（2，1）模型的實現命令為d（x） c ar（1） ar（2） ma（1）。

Eviews軟件對異方差性模型ARCH類模型和GARCH類模型亦有完整的軟件包，可直接選中該類模型進行檢驗和回歸預測，在結果窗口有回歸方程和系數的各項檢驗指標結果，便于觀察。

三、Eviews軟件應用于統計預測課程的作用和效果

普通的教學方式通常是借助于多媒體的面授式，將Eviews軟件應用到統計預測課程教學中可以豐富教學方法，實現學生在課堂中邊學邊練習，真正掌握相關知識的應用方法。

通過對該課程進行教學改革，實現理論加上機的模式進行教學，教學效果較好，學生在上機過程中進一步加深對理論知識的理解，將理論知識應用到實際案例中能加強學生理論聯系實際的能力，做到真正的學以致用，同時提高他們的操作動手能力。對該門課程通過論文考核的方式進行期末考評，學生的論文完成質量普遍較好。

對該門課程采用理論加Eviews軟件上機相結合的模式進行教學可有效激發學生的學習興趣。相比單純的理論授課，學生更愿意選擇聯系實際的案例實現，在課堂中更積極的參與老師的互動，小組模式比個人獨立成組的教學效果更好，學生通過小組討論，可加深對知識點的理解，提高團隊協作能力。

參考文獻

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作者簡介

伍習麗（1988—），女，漢族，重慶人，助教，理學碩士，單位：重慶三峽學院數統學院統計學專業；研究方向：金融數學、高等教育。