此时序列y的取值全部都为NA,这是因为我们并没有向其中输入任何数值的原因，那么我们怎么样像其中加入数值呢？最简单的办法就是复制粘贴，可以从excel或其他数据文件中粘入数据，但是直接复制粘贴是不行的，首先要点击菜单工具栏中的edit,使序列对象窗口处于可编辑状态，然后就可以执行复制粘贴操作了。我们先从excel中粘入一些数据。然后用同样的方式可以建立多个序列对象。建立完多个序列对象我们就可以估计回归方程了。
我们再讲一种从excel中直接导入数据的方法：如果想把某个excel中的数据导入进来，必须先要关闭那个excel文件。 比如说我们要导入的excel文件如下图所示：
在eviews窗口中，点击菜单工具栏file/import/read text-lotus-excel会出来如下对话框。
你在文件类型里选择excel,然后指明你要导入的数据文件的路径，完成这些以后，击打开按钮，就会出来如下界面：
如果你的变量是按列排列的，也就是说在excel中一个变量就是一列，那我们就在data order 中选择By
observarion-series in column.这也是通常我们大家所用的，对于按行排列的变量比较少见。然后看upper-left data cell.这里所要指定的是的是你要导入的第一个变量的第一个数据所在的excel 的单元格 ，应该是填入B2.如果你的excel有多张表单，你就需要指明要导入的是那一个表单中的数据，如果你不填此项就意味着你选的是第一张表单。再看一下，
Names for series or number if named in file，这里需要填的是变量的名字，如果变量的名字就包括在excel文档中，则在这里只需要填入你所要导入的变量的个数，鉴于excel例子中有变量名，我们这里只需要填上变量的个数，这里应该写上三，因为文档中有三个变量。写完后点ok键，你就可以可以看到相应的变量都以序列的形式导入到eviews工作文件中了。共导入了3个变量。导入了我们所需要的变量就可以做回归分析了，我们先介绍一元回归。
Eviews中的数学运算符号。
符号 + - * / ^ > < >= <= = < > and or 操作 加 减 乘 除 乘方 大于 小于 不小于 不大于 等于 不等于 并且 或者 x+y x-y x*y x/y x^y x>y x
Eviews中的数学运算函数
符号 @abs(x)或abs(x) @ceiling @exp(x)或exp(x) @fact(x) @factlog(x) @floor(x) @inv(x) @log(x)或log(x) @nan(x,y) @recode(s,x,y) @round(x) 函数 绝对值 不小于x的最小整数 指数函数 阶乘，只对正整数运算 阶乘的自然对数 不大于x的最大整数 倒数 自然对数；如果为负数，那么结果为NA 如果x不等于NA取值为x;否则取值为y 如果s为真，那么取值为x;否则取值为y 最近邻的整数；如果x恰好为整数/2,那么@round(x)=@ceiling(x) 平方根，如果x为负数，那么结果为NA 描述/例子 @abs(-7)=7 @ceiling(4.3)=5 @exp(1)=2.7183 @fac(3)=6 @factlog(0)=0 @floor(4.3)=4 @inv(2)=0.5 @log(1)=0 @round(-4.6)=-5 @round(4.5)=5 @sqrt(9)=3 @sqrt(-2)=NA @sqrt(x) Eviews中的时间序列函数（这些函数是专门针对时间序列的） 符号 d(x) d(x,n) d(x,n,s) 函数 一阶差分 n次一阶差分 n次一阶差分和s阶一次季节差分 dlog(x) 自然对数变量的一阶差分 dlog(x,n) 自然对数变量的n阶一次差分 (1-L)nLog(x) (1-L)Log(x)= Log(x)- Log(x(-1)) 描述 （1-L）x=x-x(-1) （1-L）nx (1-L)n(1-LS)x