Eviews tutorial

Eviews tutorial

Previo a la sesión de Eviews:
La estrategia para aprender a utilizar Eviews es la siguiente: primero vamos a construir un modelo arbitrariamente, para luego poder estimarlo por Eviews. Este procedimiento nos permitirá estimar un modelo del cual conocemos totalmente sus características, y podemos así evaluar la calidad de las estimaciones del modelo. Lo primero que haremos espreparar nuestros datos2: Creamos cuatro series aleatorias3 de 100 observaciones cada una: • • • • X1 es una variable distribuida uniformemente en el intervalo [0,10] X2 es una variable distribuida uniformemente en el intervalo [-2,2] X3 es una variable distribuida uniformemente en el intervalo [-3,0] ε es el error del modelo, es un variable distribuida en normalmente con media cero y varianza uno.Con las variables explicativas generadas, estamos listos para generar las observaciones de la variable a explicar. Utilizamos el siguiente modelo lineal: Y = α + β1.X1 + β2-X2 + β3-X3 + ε Para poder construir la variable Y, fijamos los parámetros del modelo a valores arbitrarios: α = 10, β1 =2, β2 = -1 y β3 = 0 y, entonces, tenemos que Y es lo siguiente: Y = 10 + 2.X1 -X2 + ε Una vez generadaslas variables del modelo, en formato Excel, estamos en condiciones de inicial nuestra tutorial de Eviews.

Sesión de Eviews:
Creando el workfile: El workfile es el área de trabajo en Eviews. El workfile es el lugar en donde en donde guardaremos nuestra data y nuestros resultados. Un nuevo workfile se crea de la siguiente manera: File → New → Workfile Inmediatamente después, el Eviews nos preguntasobre la frecuencia de nuestro dataset. Como dijimos antes, imaginaremos que nuestro dataset corresponde a datos anuales, para los años 1902-2001.

Esta es una versión adaptada (para los fines de este curso) de la orginial creada por Federico Andres Bugni. 2 Los datos se encuentran disponibles en la página web: www.geocities.com/bugnif/ 3 Los datos se crearon en S-Plus.

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Anual →Start date: 1902 ; End date: 2001→ Ok El Eviews puede trabajar con datos time series o con datos cross section. Si los datos son time series, se pueden clasifican en Anual, Semi-anual, Quarterly, Monthly, Weekly ó Daily. Es importante fijar correctamente la frecuencia de los datos debido a que ésta puede ser utilizada para generar automáticamente variables explicativas. Si los datos son crosssection, utilizaremos la frecuencia undated or irregular, indicando en End Observation el total de número de observaciones. Frecuencia Anual Semi-anual Quarterly Monthly Weekly Daily (7 days weeks) Daily (5 days weeks) Undated or irregular Start Año inicial Año inicial: semestre inicial Año inicial: cuarto inicial Año inicial: Mes inicial Año inicial Año inicial Año inicial Observación inicial End Añofinal Año inicial: semestre final Año final: cuarto final Año final: mes final Año final Año final Año final Observación final

Nuestro workfile: untitled, contiene solamente dos variables, • • C: es la constante del modelo. Resid: son los residuos estimados del modelo.

Por el momento, C tiene valor nulo y Resid se encuentra no disponible debido a que no hemos corrido ninguna regresión. Ambasvariables se actualizarán automáticamente al estimar regresiones. Salvando/Abriendo el workfile: Para salvar un workfile en formato Eviews (.wf1), utilizamos el comando: File → Save As... de esta manera le daremos un nombre al workfile. Un workfile en formato Eviews puede ser abierto utilizando el comando: File → Open → Workfile

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Importando data: Para importar el dataset en formato Excel anuestro workfile, utilizamos el comando File → Import → Read Lotus-Text-Excel... Ahí le debemos indicar algunas características de nuestro dataset en formato Excel: By observation - series in columns (clickeado) Upper-left data cell: A2 Excell 5+ sheet name: Names for the series or the number of series if names in file: 4 Sample to import: 1902 2001

Entonces aparecen 4 variables nuevas, con...