E-Views 　入門

内容

• データの読み込み– テキストファイル

• CSV 型• 固定長ファイル

– Excel ファイル• 記述統計• グラフ• 回帰分析• 仮説検定

データの読み込み• テキストファイル

– CSV ファイル• データの区切りがカンマ，改行でコードの区切り• 空白またはタブをデータの区切りとする場合もある

– 固定長ファイル• 多くのソフトでは， CSV ファイルの第 1 行に説明変数の名

前を含めておくと説明変数も含めて読み込んでくれる– 変数名を別途指定する方法もあり

• Excel ファイル– ソフトウェアのバージョンによっては， *.xlsx 形式（ Office 2007

以降の形式）が読み込めない場合あり。– その場合には， *.xls(Office 2003 形式）で import する。– EXCEL から CSV ファイルの変換は簡単

データの import の実際　• wooldridge のデータセットの wage1.raw を使用

– 賃金と学歴，勤続年数等のクロスセクション・データ– 24 の変数– 526 のオブザベーション– データセット本体に変数名は含まれていない

• wage1.des, wage1.raw をテキスト・エディター（メモ帳など）で開く– wage1.des データセットの説明– wage1.raw データセット本体（本体に変数名は含まれていない）

• 注意– ファイルマネージャーで拡張子を表示するようにしておくこと

ファイルマネージャーのメニューから• ツール / フォルダーオプションから設定

– データセット， Eviews ワークファイルは USB メモリーなど書き込み可能な媒体に保存しておく

wage1.des 　の内容

wage1.raw の内容 このファイルは，先頭行に変数名が含まれていない

この画面は， 1 行を折り返さないように表示している。秀丸で同様にするには，メニューから表示 / 折り返し / 最大とする

• 以下では次の方法でデータを読み込む

1. 先頭行に変数名を入れたファイルを作り，それから読み込む

2. データ本体だけからなる　 wage1.raw 　をそのまま読み込み，ファ

イルの import の際に変数名を指定する

3. excel ファイルからの読み込み

一般的には，データセットを excel で管理し，先頭行に変数名を含めて

おくと便利

変数の説明は別のシートに記入しておく

excel ファイルが読めないソフトでも， CSV ファイルに変換して読むこ

とができる

wage1.des の変数名をコピーして， wage1.raw の先頭行に挿入：この段階では変数名の途中に改行が入っている

先頭の行に変数名を挿入する

改行を取り除いて変数名を 1 行に直す。適当な名前をつけて保存する。変数名とデータの桁をそろえておくと読み込みのときに失敗が少ない。

次に， E-Views を起動する　画面 は ver 7.0

メニュー

コマンドライン

ヘルプ

テキストデータの読み込み• Eviews では，最初に空のデータ

セットを作り，そこに importするという形で読み込む

• メニューから– File New Workfile を選択

• 新しいワークファイルを作る

– Workfile structure type からunstructured/undated を選択

• Unstructured/undatedクロスセクションデータ

• Dated時系列データ• Panel パネルデータ

– Data range • Observations にオブザベーション

の数を入れる• 少なすぎる数を入れるとそれ以上

読み込まれないことに注意

オブザベーション数が 526 の空のデータセットが完成

• メニューから File Import Read…. を選択読み込むファイルを選択する　（右の画面に）

• Name for series or Number if named in file 変数の数を記入• 　データセットの先頭行に変

数名があるので，変数名の数だけを記入

• ここでは変数の数は 24 なので， 24 をインプットしてOK を押す

データの読み込み

ヘッダー行の指定先頭行に変数名がある場合（ 1 行の場合）には 1先頭行からデータの場合には 0

データセットの完成

適当な名前をつけて保存する

データセットの先頭行に変数名を含めていない場合

Name for series or Number… の欄に，変数名を挿入するwage1.des を開いて，該当部分をコピーして貼り付けると

楽。

先頭行からデータが始まるので 0 とする

変数名を挿入

Excel のファイルからの importFile Import Read-Text-Lotus-Excel から目的の Excel ファイルを選択ここでは wage1.xls を選択（このファイルの先頭行は変数名が含まれていない）次の画面で， Names for series or Number if named in file の欄に変数名をペースト（先頭行に変数名を含めている場合には変数の数を入れる）

ここで扱うデータは A1 のセルからデータが始まる（先頭行にデータがあったり，第 1 列にオブザーベーションの番号が入っているデータもある）

データセットの中を確認変数 wage を選択クリックするとスプレッドシートのような画面が現れる

Wage のヒストグラム変数 wage のスプレッドシートの画面のメニューからView Descriptive Statistics & Tests Histogram and Stats をたどる

ヒストグラムの画面から ViewSpreadsheet でスプレッドシートの画面にメニューから他の項目を選択すると，データをいろいろな角度から眺めることができる

0

20

40

60

80

100

120

140

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Series: WAGESample 1 526Observations 526

Mean 5.896103Median 4.650000Maximum 24.98000Minimum 0.530000Std. Dev. 3.693086Skewness 2.007325Kurtosis 7.970083

Jarque-Bera 894.6195Probability 0.000000

複数データを選択 複数の変数を選択（離れた変数を選択するためには， Ctrl+ マウスで指定） 右クリック Open as group下のような複数データのスプレッドシート画面が表れる

記述統計　　 要約統計量（平均，最大，最小等）メニューから View Descriptive Stats Common sample 　 common sample ( 変数の欠損値がある場合，共通のサンプルでの統計量を算出）　 individual sample ( 変数ごとのサンプルで）

複数の変数の散布図を一度に描くこともできる複数の変数をグループと開いた状態（スプレッドシート画面）で， menu から　 view graph を選択すると

scatter(散布図）を選択

散布図行列を指定（他にもいろいろオプションあり）

散布図行列の結果

他にもいろいろなグラフがあります

0

5

10

15

20

ED

UC

0

20

40

60E

XP

ER

0

10

20

30

40

50

TEN

UR

E

0

10

20

30

0 5 10 15 20

EDUC

WA

GE

0 20 40 60

EXPER

0 10 20 30 40 50

TENURE

0 10 20 30

WAGE

0

10

20

30

40

50

60

EDUC

EXPER

TENURE

WAGE

Boxplot

相関係数

Third quartileMeanMedianFirst quartile

outlier

グループ変数の記述統計量も menu のview から簡単に指定できる

回帰分析

iikkiii uxxxy ,,22,11

次のようなモデルを考える

i：オブザーベーションを表す添え字 i=1,2,…,nyi 　 : 被説明変数（従属変数）

x1i, x2i,..., xki : 　説明変数（独立変数）

ui: 誤差項

• 観測されたデータから ,1,2,..,k を推定• 　理論モデルの統計的検証• 　事実の解明（複数の要因で y を説明）

• 推定方法 最小二乗法（ OLS) ，最尤法（ ML ）など

specification にモデルとなる式を記入

y = a0 + b1* x1 + b2*x2 　なら

y c x1 x2

と書く（ c は定数項を表す）

変数の間はスペースを入れる

Method 　は LS で最小二乗法　

E-Views での回帰分析メニューからQuickEstimate Equation を選択する

推定するオブザーションを指定： 1 526 で 1 番目から526 番目のオブザーべションを指定（ 1 と 526 の間にスペース）　

回帰分析の出力

結果を保存したければ Nameを選択して保存

残差の検討 回帰分析の結果の画面で， menu からResids を選択残差のグラフ

もとに戻るには， View Estimation Output

menu で， ViewActual, Fitted, Residual を選択してもよい。View 　から残差が回帰分析の前提を満たしているかの統計的検定も行える。

-3

-2

-1

0

1

2

-1

0

1

2

3

4

50 100 150 200 250 300 350 400 450 500

Residual Actual Fitted

変数の作成・加工• 実際の分析では，統計データをさらに加工して分析す

ることが通常– 理論モデルの概念に合うような変数が必要

• 所得（ Y ）と貯蓄（ S ）のデータから貯蓄率 (S/Y) を作成• 所得から税負担や社会保険料負担を引いて可処分所得を求める• 名目所得を物価指数で割り，実質所得で分析する• 恒常所得と変動所得に分解• 世帯構成員一人当たりの所得，子供・高齢者の調整

– 消費関数の形状• C=a+bY• C =a + b1*Y + b2* Y2 （所得の 2 次関数） • log(C)=a + b log(Y) 　　（対数線形）• あらかじめ，どの関数形が正しいかはわからない場合が多い

E-Views での変数の作成• wage log(wage) を作成

• メニューから Quick Generate Series を選択

• Enter equation の欄に数式を記入

• 新変数名 = 数式• +,-,*, /,^ （加減乗除，べき乗）• log(x),exp(x),sqr(x), abs(x) • x(-1), dx =x – x(-1)• x= (y>100)

• y>100 なら x=1 　• otherwise x=0• 論理式　 and, or

グラフの利用• 回帰分析の前に，まずデータのチェック• 変数の大まかな傾向をみる

– 記述統計– ヒストグラム，散布図– データの誤入力

• 回帰分析と散布図の違い– 回帰分析（重回帰分析）：複数の要因– x と y の散布図：他の変数の影響はコントロールされ

ていない

時系列データの分析Philips.raw を読み込む　

-4

0

4

8

12

16

50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00

INF UNEM

インフレ率と失業率の推移

-4

0

4

8

12

16

2 3 4 5 6 7 8 9 10

UNEM

INF

フィリップス曲線

Help の利用

EViews Help Topics を選ぶと

User’s Guide, Reference もHelp メニューから利用できる