计量经济学软件概述

一、 Eviews软件概述

EViews是Econometric Views 的缩写，是专门用来处理计量经济分析的软件，由美国QMS有限责任公司生产。主要用于数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测和模拟等。

EViews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。EViews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于EViews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。

EViews是专门为大型机构开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。EViews的前身是1981年第1版的Micro TSP。虽然EViews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，EViews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。

EViews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，EViews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。EViews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。EViews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。此外，EViews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在EViews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。

二、 Stata软件概述

stata软件是现今比较流行的统计计量分析软件，具有强大的数据处理和分析功能，它是 stata公司在1985年研制开发成功以后面市的。stata被广泛应用于统计学、经济学生物学、医药学、社会学、人口学等一系列学科的研究中，功能十分强大与其他统计软件相比， stata具有以下明显的优势:

操作较为简单，

方便掌握;

是一个开放的软件系统;

具有强大的数据分析功能。

该软件主要用于数据处理、绘图、统计分析、回归分析( regression analysis)和编程处理五大方面，这五大功能相互配合可以完成系统完整的数据分析和任务处理。

统计功能

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：

数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。

等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等

相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。

其他方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价， kappa等。

作图功能

Stata的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作 : 直方图（histogram），条形图（bar），百分条图 （oneway），百分圆图（pie），散点图（two way），散点图矩阵（matrix），星形图（star），分位数图。这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。

Stata的矩阵运算功能

矩阵代数是多元统计分析的重要工具， Stata提供了多元统计分析中所需的矩阵基本运算，如矩阵的加、积、逆、 Cholesky分解、 Kronecker内积等；还提供了一些高级运算，如特征根、特征向量、奇异值分解等；在执行完某些统计分析命令后，还提供了一些系统矩阵，如估计系数向量、估计系数的协方差矩阵等。

程序设计编辑

Stata是一个统计分析软件，但它也具有很强的程序语言功能，这给用户提供了一个广阔的开发应用的天地，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。事实上，Stata的ado文件（高级统计部分）都是用Stata自己的语言编写的。

Stata其统计分析能力远远超过了SPSS，在许多方面也超过了SAS！由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此计算速度极快（一般来说， SAS的运算速度要比SPSS至少快一个数量级，而Stata的某些模块和执行同样功能的SAS模块比，其速度又比SAS快将近一个数量级！）

Stata也是采用命令行方式来操作，但使用上远比SAS简单。其生存数据分析、纵向数据（重复测量数据）分析等模块的功能甚至超过了SAS。用Stata绘制的统计图形相当精美，很有特色。

学习资料

网络资源

Stata官方网站。Stata公司提供的Web resources，涵盖了大量相关网络资源；其FAQ则提供了各种常见问题的解答；Statalist则是一个类似于人大经济论坛的免费的讨论区。加入Statalist的方法很简单，你只需要发送邮件至Stata-maillist，邮件内容无需任何称谓，只需写上“subscribe Statalist”的字样即可。接到确认信息后，你便成为一名Statalist的成员了。当然，即使不加入，你仍然可以浏览，但不能提问。

UCLA（加州大学洛杉矶分校提供的网络教程。该网站提供的Data Management、Graphics、Regression、Logistic Regression、Multilevel Modeling、Survey Data Analysis等模块都非常出色；其Web Books、Textbook Examples模块则非常细致地呈现了几十本非常流行的统计和计量教材的Stata实例；对于LaTeX感兴趣的朋友，则可以通过Stata Tools for LaTeX模块获得诸多有用的信息；在Graph examples模块中，则列举了四十余种图形的绘制方法；最后，在Classes and Seminars模块中，你可以在线观看数十个Stata教学视频。

Stata中文讨论专区。目前，国内已有多个专门讨论Stata应用的论坛，包括人大经济论坛Stata专区，公卫人EpiMan等。这些论坛集中了国内外数十万的Stata用户，为交流和解决Stata应用过程中遇到的各种问题和经验提供了很好的平台。

相关的书籍

自从Hamilton（1990）出版Statistics with Stata后，一系列将计量理论与软件操作结合起来的书籍开始相继面世，而在此之前，人们似乎都认为软件操作是件非常简单的事情。也正因为如此，很多学生在修改完了一个学年的计量经济学课程后，仍然不知道该如何完成OLS估计。为此，我列举的书籍多附有Stata实例（* 表示我的推荐程度），多数书中的范例数据都可通过Stata官方网站下载。

一份详细的书单：UCLA提供了的书单 。

入门教材：Baum(2006)、Newton and Cox(2009)、Chen et al.(2005)、Adkins and Hill(2008)；Wooldridge(2009)*，波士顿大学的网站上提供了该书所有章节的Stata范例，是一套非常好的学习资料。

综合性教材：Cameron and Trivedi(2005)撰写的Microeconometrics: Methods and applications一书全面介绍了微观计量中的基本分析工具，其中不乏最近十年中得到广泛应用的Bootstrap、Monte Carlo模拟，以及非参数估计法。二人于2009年出版的另一力作(Cameron and Trivedi(2009)*)是这本书的姊妹篇，重点介绍了常用计量模型的Stata实现方法。

Stata手册：我一直非常佩服撰写Stata手册的那些人，他们总能以最简洁的语言说清楚纠结我很久的问题。Stata11附有16本电子手册，仅需统一放置于D:\stata11\utilities目录下，即可从Stata内部的帮助文件中的Also see部分直接链接到相应的PDF说明书中。作为初学者，我强烈建议你将[U]和[D]打印出来，反复研读。stata手册内容齐全，但不便于阅读，把命令与例题割裂开来，阅读起来很不方便。

stata软件在社会科学研究中的高级应用：周文光，李尧远，梁炜 著，西北工业大学出版社出版。该书详细介绍了如何应用stata对连续变量与分类变量进行分析，包括回归分析，时间序列分析，面板数据分析等，并介绍了如何使用stata进行生存分析与聚类分析、编程等内容。

Stata视频。相比于网络教程和纸本教材，通过视频学习Stata可能是最快捷的方式了。UCLA免费发布的视频教程，内容涉及Stata入门、数据处理和绘图等。采用英文讲解，思路清晰。局限在于所涉及内容不够系统，但对于想快速入门的学生则是一份不错的参考资料。同时，藉由这份资料也可以练习一下英语听力。对于中文用户而言，人大论坛发布的Stata初级和高级视频则提供了更为快捷的学习方式。其中，初级视频主要介绍stata的操作方法，包括stata入门、stata数据处理、stata绘图、stata矩阵以及stata编程初步五个部分。高级视频主要介绍各种计量模型的基本原理，重点介绍其在stata中的实现方法，包括OLS、GLS、MLE、IV-GMM、时间序列分析、面板模型、stata高级编程、Bootstrap和Monte Carlo模拟等内容，比较全面的涵盖了计量经济学和核心内容。

统计方法：Rabe-Hesketh and Everitt（2006）。

Stata绘图：Mitchell（2008），非常细致地介绍了各种图形的绘制方法。Stata数据处理：Kohler and Kreuter（2005）、Long（2009）、杨菊华（2008）。

Stata编程：Baum（2009），当然，该书中有关数据处理的介绍也非常精彩。Logit/Probit模型：Hosmer and Lemeshow（2000）对相关的理论进行非常细致的介绍，是我学习Logit模型的入门教材；Long and Freese（2001）、Long and Freese（2006）、Hilbe（2009）则涉及了大量的Stata实例，对解读Logit/Probit模型的结果很有帮助；Rabe-Hesketh et al.(2004)提供了在GLLAMM架构下估计xtlogit, xtprobit, xtmelogit以及xtmepoisson模型的方法。

Panel Data和多层次模型：Stata11 手册[XT]，简洁明了，附有大量实例；Cameron and Trivedi(2009)、王志刚(2008)、Rabe-Hesketh and Skrondal(2008)。

Mata：Schmidheiny(2008)*，简洁明了介绍了Mata的基本用法；详情则可参与Stata11手册[M]。

GLLAMM：Rabe-Hesketh et al.(2004)。

Meta：Sterne(2009)。

GLM：Hardin et al.(2007)。

MLE：Harrison(2008)（Lectures）、Gould et al.(2006)。

生存分析：Cleves et al.(2008)。

三、Amos软件概述

矩结构分析( analysis of moment structure，AMOS)软件由SPSS公司开发，软件无需编程，采用绘图的方式完成模型的建立，其广泛应用于数据分析、统计分析、心理学分析，是构造结构方程模型( structural equation modeling，SEM）的主要软件之一。SEM是种建立、估计和检验因果关系模型的方法，模型中既包含有可观测的显在变量，又可能包含无法直接观测的潜在变量(latent variables)。SEM可以代替多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法，清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系

四、 MATLAB软件概述

MATLAB是由美国 Math Works公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、 Fortran)的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平

MATLAB的主要功能

MATLAB是一种强大的数值计算仿真工具，目前其应用越来越广泛，无论从理论角度还是从工程应用层次上看， MATLAB都起到了极为关键的作用。MATLAB的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通信、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多领域。附加的工具箱(单独提供的专用 MATLAB函数集)扩展了MATLAB环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。根据 MATLAB可以实现的任务性质，可将其强大的功能划分为以下几个方面。

(1)高效的数值计算和符号计算功能。MATLAB以矩阵作为数据操作的基本单位还提供了十分丰富的数值计算函数，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来。MATLAB和著名的符号计算语言 Maple相结合，使得 MATLAB具有符号计算功能。

(2)绘图功能。MATLAB具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化。

MATLAB提供了两个层次的绘图操作:一种是对图形句柄进行的低层绘图操作;另一种 是建立在低层绘图操作之上的高层绘图操作。

(3)编程语言。MATLAB具有程序结构控制、函数调用、数据结构输入、面向对象

等程序语言特征，友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和

(4) MATLAB工具箱。MATLAB工具箱包含两部分内容，基本部分和各种可选的工具箱。功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等)，为用户提供了大量方便实用的处理工具。

五、 lingo软件概述

交互式线性和通用优化求解器( linear interactive and general optimizer， lingo)软件是由美国芝加哥( Chicago)大学的 Linus Schrage教授于1980年前后开发的，其后来成立了 LINDO系统公司。lingo软件的特点包括: 既能求解线性规划问题，又有较强的求解非线性规划( nonlinear programming，NP)问题的能力;

输入模型简练直观:

运行速度快，计算能力强;

内置建模语言，提供几十个内部函数，从而能以较少语句、较直观的方式描述较大规模的优化模型;

将集合的概念引人编程语言，很容易将实际问题转换成ingo模型;

能方便地与 Excel、文本文件等其他软件交换数据。

六、RATS软件概述

时间序列回归分析( regression analysis of time series，RATS)软件是一种用于计量经济时间序列分析的统计软件，被大量应用于分析时间序列和交组合数据、开发和评估经济模型以及预测方面。RATS把交互式编辑环境和强大的命令语言结合在一起，可以快速实现计量经济分析，在不用重新运行整个程序的前提下尝试不同模型或估计技术，还可以作时间序列的结构模型( structural model)分析。该软件拥有高质量的作图功能，可以创建高质量的时序图、散点图和等高线图等。

七、Vensim件概述

Vensim软件是由 Ventana公司开发、在全球获得最广泛使用的系统动力学建模软件。它具有图形化的建模方法，除具有一般的模型模拟功能外，还具有复合模拟、数组变量、真实性检验、灵敏性测试、模型最优化等强大功能。

Vensim软件具有以下特点:

在 Vensim中，编程实际上并不存在，只有建模的概念，实质上是利用图示化编程建立模型，只要在模型建立窗口画出流图，再通过Equationeditor输入方程和参数，就可以直接进行模拟。

该软件运行于 Windows环境下，数据共享性强，提供丰富的输出信息和灵活的输出方式。

Vensim提供对于模型的结构分析和数据集分析，其中结构分析包括原因树分析(逐层列举作用于指定变量的变量)、结果树分析(逐层列举该变量对于其他变量的作用)和反馈列表。