dlog(x,n,s) @movav(x,n) @movsum(x,n) @pch(x) @pcha(x) 自然对数的n次一阶差分和s阶一次季节差分 (1-L)n(1-LS)Log(x) @movav(x,3)=(x+x(-1) +x(-2))/3 @movsum(x,3)=x+x(-1) +x(-2) @pch(x)=(x-x(-1))/x(-1) @pcha(x)=(1+@pch(x))n-1 对于季度数据，n=4;月度数据，n=12 @pacha(x)=(x-x(-n))/x(-n) 第n季度为1否则为0 第date期为0 比如我们生成一个新的序列序列取名为y 我们在命令窗口键入 Series y=@trend(2005) 则新生成的变量y在2005年取值为0，在2006年取值为1，向前依次类推，在2004年取值为-1,向后依次类推 n期移动平均 n期移动加总 增长率 按每期增长率计算的年度增长率 @pchy(x) @seas(n) @trend(date) 同期增长率 季节虚拟变量 时间趋势变量
Eviews中的描述统计函数
Eviews中的三角函数
符号 @sin(x) @cos(x) @tan(x) @asin(x) @acos(x) 函数 正弦 余弦 正切 反正弦 反余弦 例子 @sin()=0 @cos()=-1 @tan()=1 @asin(-1)= @acos(-1)= @atan(x) 反正切
Eviews中的统计分布函数
@atan(-1)= Eviews中包括很多功能强大的统计函数，包括累积分布函数、概率密度函数、分位数函
数及生成服从各种分布的随机数。
函数种类 累积分布函数 概率密度函数 分位数函数 生成随机数
分布形式 Beta分布 二项式分布 卡方分布 指数分布 极值分布Ⅰ F分布 Gamma分布 广义误差分@cged(x,r) @dged(x,r) @qged(p,r) @rged(r) 累积分布函数 @cbeta(x,a,b) @cbinom(x,n,p) @cchisq(x,v) @cexp(x,m) @cexteme(x) @cfdist(x,v1,v2) @cgamma(x,b,r) 概率密度函数 @dbeta(x,a,b) @dbinom(x,n,p) @dchisq(x,v) @dexp(x,m) @dexteme(x) @dfdist(x,v1,v2) @dgamma(x,b,r) p分位数函数 @qbeta(p,a,b) @qbinom(s,n,p) @qchisq(p,v) @qexp(p,m) @qexteme(p) @qfdist(p,v1,v2) @qgamma(p,b,r) 生成随机数 @rbeta(a,b) @rbinom(n,p) @rchisq(v) @rexp(m) @rexteme @rfdist(v1,v2) @rgamma(b,r) 命令标识 @c @d @q @r 布 拉普拉斯分布 逻辑分布 @clogistic(x) @dlogistic(x) @qlogistic(p) @rlogistic @claplace(x) @dlaplace(x) @qlaplace(p) @rlaplace 对数正态分@clognorm(x,m,s) @dlognorm(x,m,s) @qlognorm(p,m,s) @rlognorm(m,s) 布 负二项分布 @cnegbin(x,n,p) 标准正态分布 泊松分布 帕累托分布 T分布 均匀分布 威布尔分布 @cpoisson(x,m) @cpareto(x,a,k) @ctdist(x,v) @cunif(x,a,b) @cweib(x,m,a) @dpoisson(x,m) @dpareto(x,a,k) @dtdist(x,v) @dunif(x,a,b) @dweib(x,m,a)
回归统计量的@函数及其含义
对于相应的回归方程，可以很方便的利用下面的函数得到相应的统计量。
函数形式 @coefcov(i,j) 功能 系数协方差矩阵第i、j个元素的值 @dw @f D.W.统计量 F统计量 @qpoisson(p,m) @qpareto(a,k) @qtdist(p,v) @qunif(p,a,b) @qweib(p,m,a) @rpoisson(m) @rpareto(a,k) @rtdist(v) @runif(a,b) @rweib(m,a) @cnorm(x) @dnegbin(x,n,p) @dnorm(x) @qnegbin(s,n,p) @qnorm(p) @rnegbin(n,p) @rnorm @hq @jstat(对GMM) @logl @meandep @ncoef @r2 @rbar2 @regobs Hannan-Quinn信息准则 J-统计量——GMM目标函数值 对数似然函数值 被解释变量的均值 被估参数个数 R2统计量 调整的R2统计量 回归中用到的观测值个数，即样本容量 @schwarz @sddep @se @ssr @stderrs(i) @stsats(i) SC信息准则 被解释变量的标准差 回归系数的标准误差 残差平方和 第i个系数的标准差 第i个系数的t统计量