EViews 11概述：强大的分析工具（1）

与其他计量经济学软件相比，Eviews并不需要大多数用户去学习复杂的命令语言。它的内置程序只需点击鼠标，即可提供在实际经济计量和预测工作中较常用的工具。

基本统计分析

Eviews支持广泛的基本统计分析方法，包括从简单的描述性统计到参数和非参数假设检验的所有内容。

通过基于一个或多个变量的分类，或通过面板或汇总数据中的横截面或周期，可以快速轻松地计算整个样本的基本描述性统计数据。可以对平均值、中位数和方差进行假设检验，包括针对特定值的检验、序列间相等性的检验，或者在通过其他变量进行分类时测试单个序列中的相等性（允许执行单向方差分析）。协方差和因子分析的工具允许您检查变量之间的关系。

您可以使用直方图、理论分布、核密度或累积分布、生存分析图以及分位数图来可视化数据的分布。QQ图（分位数-分位数图）可用于比较一对数列的分布，或单个数列的分布以及各种理论分布。

您甚至能够执行Kolmogorov-Smirnov, Liliefors, Cramer von Mises, 和 Anderson-Darling 检验来查看序列是否是正态分布的,或者是否是来自其它的分布，如指数、较值、logistic、卡方、韦布尔（Weibull）伽马（gamma）分布。

Eviews还使用普通回归、变换回归、核回归和较近邻回归来生成带有曲线拟合的散点图。

气泡图允许您使用*三个系列来确定散点图中点的大小。

时间序列统计和工具

使用从简单的自相关图到频率滤波器，再到Q统计到单位根检验等工具，来探索数据的时间序列属性。

Eviews提供自相关和部分自相关函数、Q统计和互相关函数，以及单位根检验（用于单时间序列的ADF、Phillips-Perron, KPSS, DFGLS, ERS,或 Ng-Perron，以及用于面板数据的Levin-Lin-Chu、Breitung、Im-Pesaran-Shin、fisher或Hadri，以及断点单位根检验和季节单位根检验）、协整检验（带有MacKinnon-Haug-Michelis关键值和p值），Pedroni、Kao或的Fisher的面板数据）、因果关系和独立性检验。

Eviews还为美国人口普查局的X-13季节性调整计划和美国劳工统计局的每周MoveReg数据提供易于使用的前端支持程序。STL分解法为任何频率数据提供季节性调整，Eviews还支持使用加法型和乘法型的差分法进行简单的季节性调整。

Eviews使用使用Hodrick-Prescott Baxter-King，Christiano-Fitzgerald固定长度Christiano-Fitzgerald不对称全样本带通(brand-pass)(频率)滤波器来计算时间序列数据的趋势和周期。

面板数据和汇总数据的统计与工具

Eviews具有多种工具，旨在方便使用面板或汇总/时间序列-横截面数据。定义面板数据结构时，几乎不限制横截面或组的数量，也不限制组中周期或观察的数量。日期或未注明日期、平衡或不平衡、常规或不规则的频率面板数据集均在Eviews框架内被自然处理。

数据结构工具有助于将数据从堆叠（面板）格式转换为未堆叠（汇总）格式，然后再转换回来。智能链接、自动序列和数据提取工具允许您轻松地对数据进行切片、匹配合并、频率转换以及汇总。

对基本纵向数据分析的支持范围从方便的按组和按周期统计、检验和绘图到复杂的面板单位根（Levin-Lin-Chu、Breitung、Im-Pesaran-Shin或fisher）和协整诊断（Pedroni（2004）、Pedroni（1999）和Kao或Fisher类型检验）。

用于显示面板数据图的**工具允许您查看堆叠、单独或汇总的数据显示。在单个图形框架或单个框架中显示每个图形的折线图。或者显示跨横截面收集的面板数据的汇*计数据，包括均值（或中位数）和标准偏差（或分位数）。

单方程估计

Eviews允许您从一整套基本的单方程估计中进行选择，包括：普通和非线性较小二乘法（多元回归）、加权较小二乘法、两阶段较小二乘法（工具变量）、分位数回归（包括较小**偏差估计）和逐步线性回归。所有这些技术都可以使用权重估计。规范可以包括在任意数量的自变量上的多项式滞后结构.

对于时间序列分析，Eviews估计ARMA和ARMAX模型以及各种RCH规范。结可以使用状态空间对象来估计结构时间序列模型。

除了这些基本估计量之外，Eviews还支持各种高级模型的估计和诊断。