Hướng Dẫn Sử Dụng Phần Mềm Eviews 6

Phần mềm Eviews 6 là một công cụ thống kê mạnh mẽ, được thiết kế chuyên biệt cho phân tích định lượng và mô hình hóa trong lĩnh vực kinh tế lượng. 88 trang.

• Đề tài: Hướng Dẫn Sử Dụng Phần Mềm Eviews 6 Trong Phân Tích Kinh Tế

Mục lục chi tiết

• LỜI NÓI ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU PHẢN MỀM EVIEWS 6
• 1.1. Giới thiệu về phần mềm Eviews 6
• 1.2. Cài đặt và chạy phần mềm Eviews 6
• 1.3. Giao diện và các Menu chính
• 1.4. Hướng dẫn nhập số liệu trong Eviews 6
• 1.5. Tạo tập tin mới trực tiếp từ Eviews 6
• 1.6. Tạo tập tin mới bằng cách đọc từ phần mềm khác
• 1.7. Trình bày dữ liệu trong Eviews 6
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HỒI QUY
• 2.1. Mô hình hồi quy
• 2.2. Mô hình hồi quy tuyến tính thông thường
• 2.3. Các dạng hồi quy thường gặp trong kinh tế
• 2.4. Mô hình tuyến tính log
• 2.5. Mô hình semi
• 2.6. Mô hình hồi quy đa thiết
• 3. CHƯƠNG 3: SUY DIỄN THỐNG KÊ
• 3.1. Phương pháp biên giả
• 3.2. Các khoảng tin cậy và kiểm định giả thiết
• 3.3. Các kiểm định cơ bản cho mô hình hồi quy
• 4. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH HỒI QUY VỚI BIẾN ĐỊNH TÍNH
• 4.1. Mô hình đi qua gốc tọa độ
• 4.2. Mô hình hồi quy với biến giả
• 4.3. Mô hình với biến độc lập là định lượng và định tính
• 4.4. Ước lượng OLS
• 4.5. Hướng dẫn Eviews
• 4.6. Một số ứng dụng của biến giả
• 4.7. Kiểm định sự thay đổi cấu trúc của mô hình
• 4.8. Biến đổi trong phân tích mô hình
• 4.9. Đọc bảng kết quả Eviews
• 5. CHƯƠNG 5: KIỂM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH
• 5.1. Kiểm định về giá trị của hệ số hồi quy
• 5.2. Kiểm định về sự ràng buộc giữa các hệ số hồi quy
• 5.3. Phương sai sai số thay đổi
• 5.4. Kiểm định thu hẹp bậc hồi quy
• 5.5. Kiểm định về sự phù hợp của hàm hồi quy
• 5.6. Kiểm định Breusch – Pagan – Godfrey (BPG, 1979)
• 5.7. Kiểm định về phương sai nhiễu
• 5.8. Kiểm định White
• 5.9. Dự báo giá trị của biến phụ thuộc
• 5.10. Tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên (SSNN)
• 5.11. Hướng dẫn Eviews
• 5.12. Kiểm định Gilejer
• 5.13. Kiểm định White và BPG
• 5.14. Ước lượng sai số chuẩn
• 5.15. Kiểm định tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên
• 5.16. Kiểm định Ramsey – Reset
• 6. CHƯƠNG 6: MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN
• 6.1. Mô hình với số liệu chuỗi thời gian
• 6.2. Hiện tượng tự tương quan
• 6.3. Kiểm định Durbin – Watson
• 6.4. Kiểm định Breusch – Godfrey
• 6.5. Hướng dẫn Eviews
• 7. CHƯƠNG 7: MỘT SỐ BÀI TẬP TỔNG HỢP
• PHỤ LỤC: CÁC BẢNG THỐNG KÊ

Tóm tắt

I. Hướng Dẫn Eviews 6 Nền Tảng Phân Tích Kinh Tế Lượng

Phần mềm Eviews 6 là một công cụ thống kê mạnh mẽ, được thiết kế chuyên biệt cho phân tích định lượng và mô hình hóa trong lĩnh vực kinh tế lượng. Sự ra đời của Eviews đã thay đổi cách các nhà nghiên cứu, sinh viên tiếp cận với việc xử lý số liệu phức tạp. Theo tài liệu “Bài tập kinh tế lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews 6” của tác giả Nguyễn Duy Thục, phần mềm này cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu, hồi quy và dự báo chạy trên nền tảng Windows, giúp người dùng nhanh chóng xây dựng các mối quan hệ kinh tế từ dữ liệu có sẵn. Hướng dẫn sử dụng phần mềm Eviews 6 không chỉ là việc học các thao tác, mà còn là quá trình trang bị tư duy phân tích, từ việc nhập liệu đến diễn giải kết quả hồi quy. Eviews đặc biệt mạnh trong việc xử lý dữ liệu chuỗi thời gian (time series) và dữ liệu chéo (cross-sectional data) với cỡ mẫu lớn. Các tính năng như nhập dữ liệu từ nhiều định dạng (Excel, Text, Stata), trình bày kết quả dưới dạng biểu đồ, bảng biểu chuyên nghiệp, và khả năng ước lượng, kiểm định mô hình một cách dễ dàng đã khiến Eviews trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình làm luận văn kinh tế hay các dự án nghiên cứu khoa học. Việc nắm vững cách sử dụng Eviews 6 giúp đơn giản hóa quá trình xử lý số liệu, cho phép người phân tích tập trung vào bản chất kinh tế của vấn đề thay vì các trở ngại kỹ thuật.

1.1. Giới thiệu vai trò Eviews 6 trong phân tích định lượng

Eviews (Econometric Views) là một phần mềm thống kê chuyên dụng, đóng vai trò then chốt trong phân tích định lượng hiện đại. Công cụ này cho phép thực hiện các phân tích phức tạp từ thống kê mô tả cơ bản đến các mô hình hồi quy nâng cao như mô hình OLS, mô hình ARDL, và mô hình VAR. Điểm mạnh cốt lõi của Eviews 6 nằm ở khả năng xử lý hiệu quả các loại dữ liệu kinh tế phổ biến, bao gồm dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu chéo và dữ liệu bảng (panel data). Giao diện trực quan và hệ thống menu lệnh rõ ràng giúp người mới bắt đầu có thể nhanh chóng làm quen và thực hiện các thao tác cơ bản. Đối với sinh viên, Eviews là công cụ đắc lực để hoàn thành các bài tập lớn và làm luận văn kinh tế, giúp biến các lý thuyết kinh tế lượng trừu tượng thành các kết quả định lượng cụ thể và có ý nghĩa.

1.2. Tổng quan giao diện và các thao tác cơ bản ban đầu

Giao diện chính của Eviews 6 được thiết kế thân thiện với người dùng Windows, bao gồm các thành phần chính: thanh menu, cửa sổ lệnh (Command window), vùng làm việc (Work area) và thanh trạng thái. Thao tác ban đầu và quan trọng nhất là tạo một tệp làm việc (Workfile). Quá trình này yêu cầu người dùng xác định cấu trúc dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu không có cấu trúc (Undated/Unstructured) cho dữ liệu chéo, hoặc dữ liệu theo chu kỳ thời gian (Dated - Regular Frequency) cho chuỗi thời gian. Sau khi tạo Workfile, các đối tượng như chuỗi (Series), nhóm (Group), phương trình (Equation) sẽ được quản lý trong vùng làm việc. Việc làm quen với các lệnh cơ bản trên thanh menu như File, Object, View, Proc là bước đầu tiên để làm chủ phần mềm này.

II. Thách Thức Khi Dùng Eviews 6 Trong Thực Hành Kinh Tế

Mặc dù Eviews 6 là công cụ hữu ích, người dùng mới thường đối mặt với nhiều thách thức trong quá trình thực hành Eviews. Một trong những khó khăn lớn nhất là việc nhập dữ liệu vào Eviews và đảm bảo cấu trúc dữ liệu chính xác. Các lỗi định dạng, dữ liệu bị thiếu (missing data) hoặc khai báo sai tần suất (frequency) của dữ liệu chuỗi thời gian có thể dẫn đến kết quả phân tích sai lệch. Thách thức thứ hai nằm ở việc lựa chọn đúng mô hình và thực hiện các kiểm định mô hình cần thiết. Việc bỏ qua các kiểm định khuyết tật như đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, hay tự tương quan sẽ làm giảm độ tin cậy của kết quả hồi quy. Theo các chuyên gia, việc chỉ dựa vào hệ số R-squared để đánh giá mô hình là một sai lầm phổ biến. Hơn nữa, việc đọc kết quả Eviews và diễn giải kết quả hồi quy một cách chính xác đòi hỏi kiến thức vững chắc về kinh tế lượng. Các chỉ số như p-value, t-statistic hay F-statistic nếu không được hiểu đúng bối cảnh có thể dẫn đến những kết luận sai lầm trong nghiên cứu. Cuối cùng, các phiên bản cũ như Eviews 6 có thể không hỗ trợ các kỹ thuật phân tích hiện đại, gây khó khăn khi cần áp dụng các phương pháp mới trong dự báo kinh tế.

2.1. Khó khăn trong việc nhập và xử lý số liệu ban đầu

Quá trình nhập dữ liệu vào Eviews là cửa ngõ của mọi phân tích nhưng cũng là nơi phát sinh nhiều lỗi. Người dùng thường gặp vấn đề khi sao chép dữ liệu từ Excel, đặc biệt là lỗi định dạng ngày tháng hoặc dấu phân cách thập phân (Eviews mặc định dùng dấu chấm). Việc tạo Workfile yêu cầu phải hiểu rõ bản chất của bộ dữ liệu đang sử dụng: là dữ liệu chéo, chuỗi thời gian hay dữ liệu bảng (panel data). Nếu khai báo sai, các phân tích sau đó, đặc biệt là các kiểm định liên quan đến tự tương quan, sẽ không thể thực hiện được. Quá trình xử lý số liệu như tạo biến mới, lấy logarit, hay tạo biến trễ cũng cần sự cẩn trọng để đảm bảo tính nhất quán và chính xác của dữ liệu trước khi đưa vào mô hình.

2.2. Lỗi thường gặp và cách diễn giải kết quả hồi quy

Một trong những lỗi phổ biến là bỏ qua việc kiểm tra các giả định của mô hình hồi quy cổ điển. Điều này dẫn đến các vấn đề như phương sai của các hệ số ước lượng bị chệch khi có phương sai thay đổi, hoặc các kiểm định t và F không còn đáng tin cậy khi có hiện tượng đa cộng tuyến. Việc diễn giải kết quả hồi quy không chỉ dừng lại ở việc đọc các hệ số. Cần phải hiểu ý nghĩa kinh tế đằng sau chúng, đánh giá mức ý nghĩa thống kê qua p-value và xem xét sự phù hợp tổng thể của mô hình qua kiểm định F. Một lỗi khác là diễn giải sai hệ số của các mô hình có biến đổi (log-lin, lin-log, log-log), dẫn đến kết luận sai về độ co giãn hoặc tác động biên.

III. Cách Sử Dụng Eviews 6 Từ Nhập Liệu Đến Hồi Quy OLS

Quy trình phân tích kinh tế với Eviews 6 bắt đầu bằng việc chuẩn bị và nhập dữ liệu. Đây là bước nền tảng quyết định sự thành công của toàn bộ nghiên cứu. Hướng dẫn sử dụng phần mềm Eviews 6 hiệu quả yêu cầu người dùng phải nắm vững cách tạo Workfile phù hợp với cấu trúc dữ liệu. Sau khi nhập dữ liệu vào Eviews, bước tiếp theo là thực hiện thống kê mô tả và trực quan hóa dữ liệu để có cái nhìn tổng quan về các biến số. Bước quan trọng nhất là xây dựng và ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính. Phương pháp phổ biến nhất là Bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS). Trong Eviews, việc ước lượng mô hình OLS được thực hiện dễ dàng thông qua cửa sổ Equation Specification. Người dùng chỉ cần khai báo biến phụ thuộc, theo sau là các biến độc lập và hằng số chặn (C). Sau khi chạy mô hình, việc đọc kết quả Eviews là kỹ năng cốt lõi. Bảng kết quả cung cấp đầy đủ thông tin về các hệ số ước lượng, sai số chuẩn, giá trị t-statistic, và p-value, giúp đánh giá mức độ ảnh hưởng và ý nghĩa thống kê của từng biến độc lập. Ngoài ra, các chỉ số như R-squared và kiểm định F cho biết mức độ phù hợp chung của mô hình.

3.1. Hướng dẫn nhập dữ liệu vào Eviews từ file Excel

Cách thuận tiện nhất để nhập dữ liệu vào Eviews là từ một tệp Excel đã được chuẩn bị sẵn. Quy trình thực hiện như sau: File > Open > Foreign Data as Workfile. Sau đó, điều hướng đến tệp Excel cần nhập. Eviews sẽ tự động hiển thị một hộp thoại cho phép người dùng tùy chỉnh cách đọc dữ liệu, chẳng hạn như chỉ định tên các biến trong hàng đầu tiên và xác định phạm vi ô dữ liệu. Đối với dữ liệu chuỗi thời gian, cần đảm bảo cột ngày tháng được định dạng chuẩn để Eviews có thể nhận diện và thiết lập tần suất (năm, quý, tháng) một cách chính xác. Sau khi hoàn tất, Eviews sẽ tạo một Workfile mới chứa toàn bộ dữ liệu, sẵn sàng cho các bước xử lý số liệu và phân tích tiếp theo.

3.2. Các bước ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính OLS

Ước lượng mô hình OLS trong Eviews 6 là một quy trình trực tiếp. Từ cửa sổ chính, chọn Quick > Estimate Equation. Trong hộp thoại Equation Specification, nhập phương trình theo cú pháp: biến_phụ_thuộc c biến_độc_lập_1 biến_độc_lập_2 .... Ví dụ: Y C X1 X2. Ở đây, C đại diện cho hệ số chặn. Phương pháp ước lượng mặc định là LS - Least Squares (NLS and ARMA), tương ứng với OLS. Người dùng cũng có thể tùy chỉnh phạm vi mẫu (Sample) để thực hiện hồi quy trên một tập con của dữ liệu. Nhấn OK để Eviews thực hiện ước lượng và hiển thị bảng kết quả. Đây là bước trung tâm trong hầu hết các bài thực hành Eviews về hồi quy tuyến tính.

IV. Phương Pháp Kiểm Định Mô Hình Hồi Quy Trong Eviews 6

Sau khi ước lượng, một mô hình hồi quy không thể được chấp nhận nếu chưa trải qua các bước kiểm định nghiêm ngặt. Hướng dẫn sử dụng phần mềm Eviews 6 trong phân tích kinh tế đặc biệt nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm định mô hình. Đây là bước đảm bảo rằng các kết quả ước lượng là vững (robust) và đáng tin cậy. Eviews 6 cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ để chẩn đoán các khuyết tật phổ biến của mô hình OLS. Các kiểm định này thường được truy cập từ cửa sổ kết quả Equation thông qua menu View > Residual Diagnostics hoặc View > Coefficient Diagnostics. Việc thực hiện các kiểm định này giúp phát hiện các vấn đề như phương sai thay đổi (heteroskedasticity), tự tương quan (autocorrelation) và đa cộng tuyến (multicollinearity). Mỗi khuyết tật này vi phạm một trong các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, có thể làm cho các ước lượng OLS không còn là ước lượng hiệu quả nhất (BLUE). Việc phát hiện và xử lý kịp thời các vấn đề này là tiêu chuẩn bắt buộc trong các nghiên cứu kinh tế lượng chất lượng cao và là một phần quan trọng khi làm luận văn kinh tế.

4.1. Cách kiểm định phương sai thay đổi và đa cộng tuyến

Hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra khi phương sai của sai số ngẫu nhiên không phải là hằng số. Eviews cung cấp các kiểm định phổ biến như kiểm định White và Breusch-Pagan-Godfrey (BPG) để phát hiện vấn đề này (View > Residual Diagnostics > Heteroskedasticity Tests). Nếu p-value của thống kê Obs*R-squared nhỏ hơn mức ý nghĩa (thường là 0.05), mô hình có khả năng bị phương sai thay đổi. Về đa cộng tuyến, nó xảy ra khi các biến độc lập có tương quan mạnh với nhau. Một cách để phát hiện là xem xét hệ số tương quan giữa các biến hoặc sử dụng Variance Inflation Factor (VIF). Trong Eviews, có thể vào View > Coefficient Diagnostics > Variance Inflation Factors để kiểm tra. Giá trị VIF > 10 thường là dấu hiệu của đa cộng tuyến nghiêm trọng.

4.2. Phát hiện và xử lý hiện tượng tự tương quan chuỗi

Hiện tượng tự tương quan thường xuất hiện trong dữ liệu chuỗi thời gian, khi sai số ở một thời điểm có tương quan với sai số ở các thời điểm trước đó. Thống kê Durbin-Watson trong bảng kết quả hồi quy là một dấu hiệu ban đầu. Để kiểm định chính xác hơn, có thể sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey LM (View > Residual Diagnostics > Serial Correlation LM Test). Nếu p-value nhỏ, mô hình có hiện tượng tự tương quan. Để khắc phục, một phương pháp phổ biến là thêm các biến trễ của biến phụ thuộc hoặc biến độc lập vào mô hình, hoặc sử dụng phương pháp ước lượng sai số chuẩn vững (Newey-West) để điều chỉnh sai số chuẩn của các hệ số.

V. Ứng Dụng Eviews 6 Phân Tích Dữ Liệu Kinh Tế Thực Tiễn

Lý thuyết sẽ trở nên vô nghĩa nếu không có ứng dụng thực tiễn. Phần mềm Eviews 6 là cầu nối giữa lý thuyết kinh tế lượng và các bài toán phân tích kinh tế trong thực tế. Một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất của Eviews là phân tích dữ liệu chuỗi thời gian. Các nhà kinh tế sử dụng Eviews để xây dựng các mô hình dự báo kinh tế, phân tích tác động của chính sách tiền tệ, hay mô hình hóa lạm phát và tăng trưởng GDP. Các mô hình như Tự hồi quy (AR), Trung bình trượt (MA), ARMA, hay các mô hình phức tạp hơn như mô hình ARDL và mô hình VAR (Vector Autoregression) đều có thể được triển khai trong Eviews. Ngoài ra, Eviews 6 cũng hỗ trợ phân tích dữ liệu bảng (panel data), một dạng dữ liệu kết hợp cả chiều không gian (ví dụ: các quốc gia, công ty) và chiều thời gian. Kỹ thuật này cho phép các nhà nghiên cứu kiểm soát được các yếu tố không quan sát được, từ đó mang lại các ước lượng chính xác và hiệu quả hơn. Việc thành thạo các ứng dụng này không chỉ cần thiết cho việc làm luận văn kinh tế mà còn mở ra nhiều cơ hội trong lĩnh vực tài chính, phân tích chính sách và nghiên cứu thị trường.

5.1. Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian Time Series

Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian là một lĩnh vực cốt lõi của kinh tế lượng và là thế mạnh của Eviews. Quy trình phân tích thường bao gồm các bước: kiểm tra tính dừng (stationarity) của chuỗi bằng các kiểm định như ADF (Augmented Dickey-Fuller), xác định độ trễ phù hợp cho mô hình, và ước lượng mô hình. Sau đó, các kiểm định mô hình như kiểm định tự tương quan là bắt buộc. Eviews giúp thực hiện các bước này một cách hệ thống, từ việc vẽ đồ thị chuỗi thời gian để quan sát xu thế và tính mùa vụ, đến việc thực hiện các kiểm định phức tạp và xây dựng các mô hình dự báo kinh tế.

5.2. Hướng dẫn phân tích dữ liệu bảng panel data cơ bản

Phân tích dữ liệu bảng (panel data) cho phép nghiên cứu sự thay đổi của các biến số qua thời gian và giữa các đối tượng khác nhau. Để phân tích loại dữ liệu này trong Eviews 6, trước hết cần cấu trúc Workfile dưới dạng Balanced Panel. Sau đó, Eviews cho phép ước lượng các mô hình panel data phổ biến như Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM). Lựa chọn giữa hai mô hình này thường dựa trên kiểm định Hausman. Phân tích dữ liệu bảng đặc biệt hữu ích khi nghiên cứu hiệu quả hoạt động của các công ty qua nhiều năm hoặc so sánh các chỉ số kinh tế vĩ mô giữa các quốc gia.

Nội dung chính

Tổng quan về giáo trình

Cuốn sách "Bài tập kinh tế lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews 6" do Nguyễn Duy Thục (Chủ biên) cùng ThS. Hoàng Mạnh Hùng và ThS. Đàm Đình Mạnh biên soạn, được Nhà xuất bản Kinh tế TP. Hồ Chí Minh ấn hành vào tháng 01 năm 2015. Trong chương trình đào tạo đại học và sau đại học thuộc khối ngành Kinh tế, Quản trị kinh doanh và Tài chính - Ngân hàng, học phần Kinh tế lượng giữ vị trí công cụ then chốt nhằm lượng hóa các mối quan hệ kinh tế vi mô và vĩ mô.

Mục tiêu đào tạo của giáo trình tập trung vào việc trang bị cho người học phương pháp chuyển hóa lý thuyết kinh tế lượng thuần túy thành năng lực phân tích thực nghiệm. Thông qua việc sử dụng phần mềm chuyên dụng Eviews 6.0, sinh viên hoàn thiện các chuẩn đầu ra: thu thập và xử lý cấu trúc dữ liệu kinh tế, thiết lập hàm hồi quy mẫu (SRF), ước lượng tham số bằng phương pháp bình phương bé nhất (OLS), thực hiện suy diễn thống kê, chẩn đoán các khuyết tật của mô hình và tiến hành dự báo kinh tế.

Giáo trình được cấu trúc thành 7 chương logic kèm hệ thống phụ lục bảng tra số liệu thống kê. Cách tiếp cận của tài liệu đi thẳng vào việc giải quyết khoảng trống giữa thời lượng lý thuyết trên lớp và kỹ năng thực hành phân tích định lượng trên máy tính. Điểm đặc thù của tài liệu là nguyên tắc tích hợp: mỗi chủ đề đều bao gồm phần tóm tắt lý thuyết cốt lõi, quy trình thao tác cụ thể trên phần mềm Eviews (hộp thoại lệnh, menu chức năng), bảng kết quả ước lượng thực tế và hướng dẫn giải thích ý nghĩa kinh tế lượng của các tham số.

---

Nội dung kiến thức cốt lõi

+-------------------------------------------------------------------------------+
|             CẤU TRÚC KIẾN THỨC KINH TẾ LƯỢNG VỚI EVIEWS 6                     |
+-------------------------------------------------------------------------------+
|  Chương 1: Môi trường Eviews 6.0, Quản trị Workfile & Dữ liệu thống kê        |
|  Chương 2: Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển & Phương pháp OLS               |
|  Chương 3: Suy diễn thống kê, Kiểm định giả thiết & Kỹ thuật dự báo           |
|  Chương 4: Phân tích hồi quy với Biến định tính (Dummy Variable)             |
|  Chương 5: Chẩn đoán khuyết tật mô hình (PSSS thay đổi, Sai dạng hàm)        |
|  Chương 6: Mô hình chuỗi thời gian & Khuyết tật tự tương quan                 |
|  Chương 7: Hệ thống bài tập tình huống thực nghiệm tổng hợp                   |
+-------------------------------------------------------------------------------+

Các chương và chủ đề chính

• Chương 1: Giới thiệu phần mềm Eviews 6.0: Hướng dẫn cài đặt, cấu trúc giao diện làm việc (Main menu, Command window, Workfile), phân loại và thiết lập cấu trúc tệp dữ liệu (Unstructured/Undated, Dated-Regular Frequency, Balanced Panel). Hướng dẫn nhập dữ liệu từ tệp ngoài (Excel, Text), thao tác quản lý biến số, thống kê mô tả (Mean, Median, Skewness, Kurtosis, Jarque-Bera), tạo biến mới bằng lệnh GENR và các hàm toán học (LOG, EXP, D, SQR, @TREND).
• Chương 2: Mô hình hồi quy: Trình bày mô hình hồi quy tổng thể (PRF) và hồi quy mẫu (SRF), giải thích bản chất toán học của phương pháp OLS. Giới thiệu các dạng hàm kinh tế phi tuyến có thể tuyến tính hóa: mô hình log-log (hệ số co giãn không đổi), semi-log (log-lin, lin-log), mô hình đa thức, mô hình nghịch đảo và mô hình không có hệ số chặn (đi qua gốc tọa độ). Hướng dẫn ước lượng trên Eviews, phân tích các chỉ số trong bảng Estimation Output ($R^2$, Adjusted $R^2$, S.E. of regression, $F$-statistic, Sum squared resid) và khảo sát phần dư (Actual, Fitted, Residual Table/Graph).
• Chương 3: Suy diễn thống kê: Thiết lập khoảng tin cậy đối xứng và một phía cho hệ số hồi quy đơn lẻ cũng như tổ hợp tuyến tính của hai hệ số ($a\beta_i + b\beta_j$). Trình bày các quy trình kiểm định giả thiết thống kê qua kiểm định $t$ ($t$-test), kiểm định Wald đối với ràng buộc hệ số (Wald - Coefficient Restrictions), kiểm định thu hẹp/thừa biến (Redundant Variables), kiểm định mở rộng/bỏ sót biến (Omitted Variables) và kiểm định mức độ phù hợp của hàm hồi quy ($F$-test). Hướng dẫn phương pháp dự báo điểm và dự báo khoảng cho giá trị trung bình có điều kiện $E(Y|X_0)$ và giá trị cá biệt $Y_0$.
• Chương 4: Phân tích hồi quy với biến định tính: Bản chất của biến giả (Dummy Variables), mô hình kết hợp giữa biến độc lập định lượng và định tính, ứng dụng biến giả trong phân tích tính mùa vụ và đánh giá sự thay đổi cấu trúc của mô hình kinh tế thông qua kiểm định Chow.
• Chương 5: Kiểm định và lựa chọn mô hình: Tập trung vào các vi phạm giả thiết OLS, trọng tâm là hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity). Trình bày cơ chế và thao tác kiểm định White, Glejser, Breusch-Pagan-Godfrey (BPG, 1979), kiểm định phân phối chuẩn của phần dư (Histogram Normality Test - Jarque-Bera) và kiểm định sai định dạng hàm Ramsey RESET.
• Chương 6: Mô hình chuỗi thời gian: Khảo sát đặc tính số liệu chuỗi thời gian, nhận diện hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation) bậc nhất và bậc cao qua kiểm định Durbin-Watson $d$ và Breusch-Godfrey LM test (Serial Correlation LM Test). Hướng dẫn các phương pháp khắc phục: đưa biến trễ vào mô hình, phương pháp tự hồi quy $AR(p)$ qua quy trình lặp Cochrane-Orcutt, và ước lượng sai số chuẩn vững Newey-West HAC (1987).
• Chương 7: Một số bài tập tổng hợp: Hệ thống hóa 16 bài tập tình huống thực nghiệm quy mô lớn, bao quát các mô hình kinh tế vi mô và vĩ mô thực tế (tiêu dùng, hàm sản xuất Cobb-Douglas, xuất nhập khẩu, thị trường tài chính, tiền lương).

Kiến thức nền tảng được xây dựng

Giáo trình xây dựng hệ thống tri thức dựa trên các nguyên lý kinh tế lượng cổ điển:

• Lý thuyết ước lượng OLS: Bản chất tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư $\sum e_i^2 \to \min$, các điều kiện nghiệm duy nhất và tính chất không chệch, hiệu quả theo định lý Gauss-Markov.
• Lý thuyết suy diễn thống kê: Ứng dụng các phân phối xác suất Student $t$, Fisher $F$, Chi-square ($\chi^2$) và phân phối Chuẩn chuẩn hóa ($Z$) để thiết lập miền bác bỏ giả thiết $H_0$ dựa trên giá trị tới hạn hoặc giá trị xác suất $p$-value.
• Nguyên lý chẩn đoán và hiệu chỉnh mô hình: Cơ sở lý thuyết của việc phát hiện sai định dạng mô hình, vi phạm giả thiết về phân phối của nhiễu ngẫu nhiên và kỹ thuật điều chỉnh ma trận hiệp phương sai.

Kỹ năng phát triển

• Kỹ năng kỹ thuật (Technical skills): Thành thạo thao tác phần mềm Eviews 6.0; viết câu lệnh trong Command window; quản lý cấu trúc dữ liệu Workfile; trích xuất, lưu trữ và trình bày đồ thị dữ liệu kinh tế.
• Kỹ năng phân tích định lượng (Analytical skills): Năng lực đọc hiểu và bóc tách dữ liệu từ bảng kết quả hồi quy; phân biệt chính xác ý nghĩa kinh tế của hệ số góc tuyệt đối, hệ số co giãn và tốc độ thay đổi tương đối; đánh giá mức độ phù hợp của mô hình qua các chỉ số thống kê.
• Kỹ năng xử lý thực tế (Practical competencies): Phát hiện và xử lý thành thạo các khuyết tật mô hình (tự tương quan, phương sai thay đổi, đa cộng tuyến); lựa chọn dạng hàm tối ưu dựa trên tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC), Schwarz (SC) và Hannan-Quinn; xây dựng mô hình dự báo phục vụ việc hoạch định chính sách kinh tế và quản trị kinh doanh.

---

Phương pháp giảng dạy và học tập

Giáo trình áp dụng phương pháp sư phạm định hướng thực hành (applied pedagogical approach), trong đó lý thuyết kinh tế lượng đóng vai trò là khung phân tích định hướng, còn phần mềm Eviews là công cụ thực thi. Cấu trúc bài giảng được chuẩn hóa theo tiến trình 4 bước cho mỗi chủ đề:

[Khung Lý thuyết & Giả thiết]
[Bộ dữ liệu thực nghiệm (.wf1 / .xls)]
[Quy trình thao tác & Câu lệnh Eviews]
[Đọc hiểu Output & Kết luận Kinh tế]

Hệ thống bài tập và nghiên cứu tình huống trong tài liệu được xây dựng hoàn toàn từ số liệu thực nghiệm:

• Dữ liệu kinh tế Việt Nam: Tiêu dùng và GDP giai đoạn 1991–2005 (CONS - GDP); số liệu tăng trưởng các ngành nông nghiệp, công nghiệp, dịch vụ giai đoạn 1990–2012 (GAGR, GIND, GSER, GGDP); dữ liệu giá trị nhập khẩu, GDP và chỉ số giá tiêu dùng CPI giai đoạn 1995–2013; số liệu hàm sản xuất GDP, vốn ($K$), lao động ($L$) của tỉnh Bình Định.
• Dữ liệu kinh tế quốc tế: Khảo sát chi tiêu dịch vụ cá nhân, GDP, lãi suất quỹ liên bang và cung tiền của nền kinh tế Úc giai đoạn 1983Q1–2008Q1 (PCE, GDP, FFR, M2); số liệu kinh tế Mỹ về cung tiền M2, GDP và lãi suất giai đoạn 1959–2001; chuỗi số liệu chỉ số giảm phát của Singapore giai đoạn 1968–1982.
• Dữ liệu vi mô: Khảo sát doanh thu, chi phí sản xuất và chi phí quảng cáo của 20 bộ phim (DT, CPSX, CPQC); hàm cầu thịt lợn, trà xanh, cà phê; mức chi tiêu cho bia (BEER) phụ thuộc vào thu nhập, tuổi tác, giới tính và trình độ học vấn.

Tài liệu cung cấp hướng dẫn tự học chi tiết: người học có thể tải các tệp dữ liệu mẫu để chạy lại toàn bộ các ví dụ mẫu trong sách, so sánh kết quả thực nghiệm với bảng in trong giáo trình, sau đó tự giải quyết hệ thống bài tập cuối mỗi chương và kiểm tra kết quả qua bảng tra thống kê ở phần phụ lục.

---

Điểm nổi bật và cập nhật

• Tích hợp đầy đủ quy trình thao tác trên Eviews 6.0: Hướng dẫn chi tiết từng bước từ giao diện người dùng (GUI) đến hệ thống lệnh trực tiếp, khai thác các cải tiến của Eviews phiên bản 6 như cơ chế tự động nhận diện và đọc dữ liệu từ tệp Excel (Spreadsheet Read), quản lý đa cửa sổ và đa đối tượng (Series, Group, Equation, Graph).
• Cập nhật các phương pháp kiểm định hiện đại: Giáo trình tích hợp các quy trình kiểm định tiêu chuẩn trong kinh tế lượng thực nghiệm gồm kiểm định Wald cho ràng buộc phi tuyến/tuyến tính, kiểm định Breusch-Godfrey cho tự tương quan bậc cao, kiểm định White và Breusch-Pagan-Godfrey (BPG) cho phương sai sai số thay đổi, kiểm định Ramsey RESET cho việc định dạng sai mô hình.
• Chú trọng các giải pháp khắc phục khuyết tật chuẩn xác: Tài liệu không chỉ dừng lại ở khâu phát hiện khuyết tật mà hướng dẫn chi tiết các phương pháp xử lý chuyên sâu trên phần mềm: kỹ thuật hồi quy với sai số chuẩn vững Newey-West HAC (1987), phương pháp tự hồi quy $AR(p)$ qua quy trình lặp Cochrane-Orcutt để xử lý tự tương quan, và kỹ thuật biến đổi logarit để ổn định phương sai.
• Tính xác thực của hệ thống số liệu tham chiếu: Hệ thống dữ liệu thực hành được trích xuất từ các nguồn thống kê chính thức như Tổng cục Thống kê Việt Nam, Cục Phân tích Kinh tế Hoa Kỳ (BEA), Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Federal Reserve Board) và Moody's Investors Service, bảo đảm tính xác thực và khả năng tái lập trong nghiên cứu học thuật.

---

Đối tượng sử dụng giáo trình

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                       ĐỐI TƯỢNG SỬ DỤNG GIÁO TRÌNH                            |
+-------------------------------------------------------------------------------+
| 1. Sinh viên Đại học: Khối ngành Kinh tế, QTKD, Tài chính - Ngân hàng         |
| 2. Học viên Cao học & Nghiên cứu sinh: Xử lý số liệu luận văn, đề tài NCKH    |
| 3. Giảng viên: Khung bài giảng thực hành phòng máy, ngân hàng bài tập         |
| 4. Chuyên viên phân tích: Tài liệu tra cứu phương pháp định lượng và Eviews   |
+-------------------------------------------------------------------------------+

• Sinh viên bậc đại học: Giáo trình được thiết kế trực tiếp cho sinh viên năm thứ hai, năm thứ ba hoặc năm cuối thuộc các chuyên ngành Kinh tế học, Kinh tế phát triển, Kinh doanh quốc tế, Tài chính - Ngân hàng, Kế toán và Quản trị kinh doanh đang theo học học phần Kinh tế lượng cơ sở hoặc Kinh tế lượng ứng dụng.
• Học viên cao học và nghiên cứu sinh: Phục vụ cho người học sau đại học cần củng cố phương pháp nghiên cứu định lượng, nắm vững kỹ thuật làm sạch số liệu, ước lượng mô hình và xử lý các vi phạm giả thiết OLS trong quá trình thực hiện luận văn thạc sĩ hoặc công trình nghiên cứu khoa học.
• Giảng viên: Sử dụng làm tài liệu giảng dạy thực hành trên phòng máy tính, làm căn cứ thiết kế ngân hàng đề thi, bài tập nhóm và xây dựng đề cương chi tiết học phần Kinh tế lượng thực hành.
• Yêu cầu kiến thức tiên quyết (Prerequisites): Người học cần nắm vững kiến thức cơ bản về Lý thuyết Xác suất và Thống kê toán (ước lượng điểm, khoảng tin cậy, kiểm định giả thiết), Kinh tế vi mô, Kinh tế vĩ mô cơ sở và kỹ năng tin học văn phòng căn bản.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Giáo trình này phù hợp với đối tượng người học nào?

Giáo trình phù hợp với sinh viên đại học, học viên cao học khối ngành kinh tế, giảng viên giảng dạy học phần Kinh tế lượng và các chuyên viên phân tích dữ liệu cần tài liệu hướng dẫn thực hành kinh tế lượng ứng dụng thông qua phần mềm Eviews.

2. Cần chuẩn bị kiến thức nền tảng nào trước khi tiếp cận tài liệu?

Người học cần hoàn thành học phần Xác suất và Thống kê toán (hiểu rõ về kỳ vọng, phương sai, phân phối $t$, $F$, $\chi^2$, kiểm định giả thiết thống kê) và các khái niệm cơ bản trong kinh tế học vi mô - vĩ mô (hàm sản xuất, hàm tiêu dùng, hệ số co giãn, lạm phát, tăng trưởng GDP).

3. Điểm khác biệt cơ bản giữa giáo trình này và các tài liệu kinh tế lượng thuần lý thuyết là gì?

Các giáo trình lý thuyết tập trung chủ yếu vào việc chứng minh công thức toán học và các định lý thống kê. Cuốn sách này tập trung giải quyết kỹ năng thực hành phân tích định lượng: cung cấp quy trình thao tác trên phần mềm Eviews, hướng dẫn đọc hiểu từng chỉ số trên bảng kết quả và cách xử lý các khuyết tật số liệu trong thực tế.

4. Phương pháp tự học giáo trình như thế nào để đạt hiệu quả cao nhất?

Người học nên tiếp cận theo trình tự:

1. Đọc phần tóm tắt lý thuyết để nắm vững bản chất của mô hình và công thức kiểm định.
2. Mở tệp số liệu mẫu tương ứng (.wf1 hoặc .xls) và thực hiện lại các thao tác trên Eviews theo hướng dẫn từng bước.
3. Đối chiếu kết quả chạy được với bảng kết quả trong sách, tập phân tích ý nghĩa kinh tế của các hệ số.
4. Tự giải quyết hệ thống bài tập ở Chương 7 và tra cứu các giá trị tới hạn tại phần Phụ lục thống kê để đưa ra kết luận.

5. Có tài liệu và dữ liệu bổ trợ nào đi kèm theo giáo trình không?

Đi kèm với giáo trình là toàn bộ các tệp số liệu mẫu phục vụ cho các ví dụ và bài tập trong từng chương (định dạng .wf1 và .xls). Ngoài ra, cuối sách có hệ thống phụ lục gồm 7 bảng tra thống kê đầy đủ (phân phối chuẩn, Student $t$, $\chi^2$, Fisher $F$, Durbin-Watson $d_L, d_U$) và danh mục tài liệu tham khảo chuẩn mực (như giáo trình của Nguyễn Quang Dong, Hoàng Ngọc Nhậm, Damodar N. Gujarati).

---

Kết luận

Giáo trình "Bài tập kinh tế lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews 6" của nhóm tác giả Nguyễn Duy Thục, Hoàng Mạnh Hùng và Đàm Đình Mạnh là tài liệu học tập chuẩn hóa, kết nối chặt chẽ giữa lý thuyết kinh tế lượng cổ điển và kỹ năng xử lý dữ liệu thực nghiệm. Thông qua hệ thống 7 chương với cấu trúc rõ ràng, tài liệu cung cấp một lộ trình học tập hoàn chỉnh: bắt đầu từ kỹ năng quản trị dữ liệu, xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính, kiểm định suy diễn thống kê, đến chẩn đoán khuyết tật mô hình và phân tích chuỗi thời gian. Để mở rộng kiến thức chuyên sâu, người học có thể tham khảo kết hợp với các giáo trình kinh tế lượng của Nguyễn Quang Dong – Nguyễn Thị Minh (2012), Hoàng Ngọc Nhậm (2009) và giáo trình quốc tế Basic Econometrics của Damodar N. Gujarati (2004).

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: dẫn cụ thể để người học dé dàng tự học tập và nghiên cứu. Chương 7 là hệ thống các bài tập tổng hợp bao gồm nhiều đạng GIỚI THIỆU PHẦN MỀM EVIEWS 6.0 - bài tập khác nhau bao quát tất cả các nội dung trong, chương trình môn học nhằm giúp cho người học củng cố và nắm vững 1. Giới thiệu về phần mềm Eviews 6.0 hơn các vẫn đề lý thuyết đã được học. Kèm theo cuốn sách là tất cả các file số liệu cho các ví đụ và bài tập được nêu trong cuốn EViews (kinh tế lượng xem) là một phần mềm thống kê sách bài tập này, đọc giả có thể download tại cho Windows, được sử dụng chủ yếu cho chuỗi thời gian theo http://www.

định hướng phân tích kinh tế. Nó được phát triển bởi công ty Hy vọng cuốn bài tập này sé là tài liệu bổ ích giúp cho các Quantitative Micro Software (QMS) bay giờ là một phần của sinh viên, học viên cao học và cả những giảng viên quan tâm tiến HIS Inc.0 được phát hành vào tháng Ba năm 1994, ˆ nhanh hơn đến việc có thể sử dụng kinh tế lượng làm công cụ và thay thế MicroTSP. Phiên bản hiện tại của EViews là 8.0, phục vụ cho việc nghiên cứu cũng như việc áp dụng cho thực được phát hành tháng ba năm 2013. tiên cuộc sông.

Eviews cung cấp các công cụ phân tích đữ liệu phức tạp, Cuốn sách bài tập này được biên soạn lần đầu nên khó hồi quy và du báo chạy trên Windows. Với Eviews ta có thể tránh khỏi những thiếu sót. Các tác giả rất mong nhận được sự nhanh chóng xây dựng một mối quan hệ kinh tế lượng từ đữ liệu _ gOp y va phê bình của bạn đọc để cuốn sách ngày càng có chất có sẵn và sử đụng mối quan hệ này dé cur báo các giá trị tương lượng tôt hơn. Eviews có thế hữu ích trong tất cả các loại mghiên cứu như đánh giá và phân tích dữ liệu khoa học, phân tích tài chính, mô phông và dự báo vĩ mô, dự báo doanh số, và phân tích chỉ phí.

Tháng 01 năm 2015 Đặc biệt, Eviews là một phần mềm rất mạnh cho phân tích đữ Các tác giả liệu thời gian cũng như chéo với cỡ mẫu lớn. Eviews đưa ra nhiều cách nhập đữ liệu rất thông đụng và đễ sử đụng như nhập từ bàn phím, từ các file sẵn có dưới dạng excel hay text, để dang mo rộng file đữ liệu có sẵn. Eviews trình bày các biểu mẫu, đồ thị, kết quả ấn tượng và có thể in trực tiếp hoặc chuyển qua các loại định dạng văn bản khác. Eviews giúp người sử dụng đễ đàng ước lượng và kiểm định các mô hình kinh tế hượng.

Ngoài ra, Eviews còn giúp người nghiên cứu có thể xây dựng các file chương trình cho dự án nghiên cứu của mình. Eviews tận dụng các đặc điểm hiển thị của phan mém Windows hiện đại nên rất thuận tiện cho người sử dung như dùng chuột, 9 DFORRY.DLL 60512101 Si chap82.dIL các thanh kéo, thay đổi giao dién, thoat,. L DIGITAL Visual Fortran Rt. & compa Nhân vào đây 1.

Cài đặt và chạy phần mềm Eviews 6.0 dé chay = Cài đặt phần mềm Eviews là Wicws.exe ^ a0 : ow doce Đán Yin! Ehews bendy Quantitative Miceo Software a | chuong : trinh —_ am Eviews6 Sau khi giải nén hết các Ble vào một thư mục nào đây Shorccw to MS-DOS Program i EÉR.File chúng ta tiến hành cài đặt theo các bước dưới đây: 995 bytec t 38.6 KB Trong Eviews, có thể xử lý đồng thời nhiều bộ số liệu, mỗi bộ số liệu trong một cửa số Tệp làm việc Workfile. Từ mỗi Chạy file Workfile, thực hiện các thao tác với các đối tượng thông qua các Autorun. Sxiinstah eviews —> cửa số riêng, một số đối tượng (oð/ec0 chính: @ View Read ste © View Documentation Click: Install Eviews K3 Series xử lý cho từng biến số ® Exit fl Group — xử lý một nhóm biến số 2 airwave S27 Use Sfarcace AE Poona Rowena tu Graph vẽ các đồ thị Tiép tuc chon Next > Yes > Next f=} Equation hồi quy một phương trình - _Tới bước này họ đòi serial thì các bạn điền vào là DEMO [8l System hồi quy hệ phương trình rdi tiép tuc nhấn OK và đợi cho cho trình cài đặt hoàn tất với Một tập Cơ sở dữ liệu (Database) c6 thé gdm tất cả các bước cuối bạn nhân Finish đối tượng trên. Sau đó bạn hãy chạy file EViews6Patch_060308.exe có Trong tài liệu này, khi muốn xác định một nút trong cửa trong thư mục Crack với việc cứ chọn Next liên tục cho tới cuối số nào, sẽ để cửa số trong cặp dau ngoac vuông [ ], ví dụ cùng nhắn Finish.

{Workfile] Procs la nat Procs của cửa sé Workfile, [Eviews] 1a Khỡi động phần mềm Eviews 6.0 cửa số chính của Eviews. (—> : Thứ tự của thao tác.) Tệp chạy chương trình Eviews 6 là có biểu tượng là 1. Giao điện và các Menu chính Nhấn vào biểu tượng của Eviews,. cửa số chính của Cửa số chính của chương trình Eviews gồm các phần: chương trình xuất hiện.

*' Thanh menu: thực hiện các thao tác đã được chương trình định sẵn, trơng tự như các chương trình chạy trong Windows. vˆ Cửa số lệnh: bên dưới thanh chức năng là nơi để viết lệnh trực tiếp. Có thể dùng chuột để kéo rộng cửa số lệnh tùy ý. 10 11 ~ Thanh chi din: xdéc dinh duéng dẫn đến tép dang - Phần mềm Eviews không phân biệt viết hoa và sử đụng.

: viết thường. x⁄ Các trút thu nhỏ, mở rộng cửa số, và thoát khỏi chươ - Mức ý nghĩa thông thường là œ = 5% cho các ng trình. kiểm định, trong một số trường hợp lấy œ = 10%. Khi khởi động cửa số Eviews 6 có dang như sau: 1.

Hướng dẫn nhập số liệu trong Eviews 6.0 Title bar Main menu Command window Tập tin làm việc của Eviews được gọi chung là Workfile (sau đây sẽ gọi là tập tin Eviews). Ở một cấp độ cờ bản, một tập tin Eviews đơn giản là một tập tín chứa các đối tượng của Eviews. Mỗi đối tượng bao gồm một tập hợp các thông tin có liên quan đến một lĩnh vực phân tích cụ thể ví đụ một chuỗi, một phương trình, hay một đồ thị. Làm việc trên Eviews chủ yếu liên quan đến các đối tượng chứa trong một tập tin Eviews.

Cho nên trước hết cần tạo một tập tin mới hoặc mở một tập tin có sẵn. Mỗi tập tin Eviews chứa một hoặc nhiều trang. Mỗi trang chứa các đối tượng riêng. Trang được xem như một thư mục con hay tập tin phụ trong một tập tin.

Lưu ý, một tập hợp các quan sát của một hoặc một số biến được gọi là bộ số liệu, trong đó mỗi quan sát có nhận dạng riêng. : Work area Status line Có nhiều cách tạo một tập tin mới. Việc đầu tiên trong tạo tập tin là xác định cấu trúc của tập tin. Có hai cách khác nhau.

Nguén: Eviews 6 Users Guide, pp. 16 Thứ nhất là mô tả cấu trúc của tập tin Eviews. Theo cách này, Có thể không cần sử dụng chuột mà dùng bàn phim để. Eviews sẽ tạo ra một tập tin mới để ta nhập đữ liệu vào một cách chọn lựa các nút.

Ấn và giữ phím Alt trên bàn phím, thủ công từ bàn phím hoặc copy và dán. Thứ bai là mở và đọc dữ trên đòng task bar cdc lựa chon sẽ tự động gach chân các chữ cái. Khi liệu từ một nguồn bên ngoài (không thuộc định dạng Eviews) đó, giữ phím Alt và nhân phím tương ứng với chữ cái tương ứng sẽ như Text, Excel, Stata. Thuận tiện hơn nhiều so với các phiên ` bản trước, Eviews Š tự động phân tích nguôn dữ liệu, tạo một tập cho kết quả giông như khi dùng chưột chọn nút đó.

tin, và nhập dữ liệu. _ Ví dụ: Khi giữ phím Alt, gõ phím F tương đương với nhân chuột vào nút File; chữ E tương đương với nút Edit. Tạo tập tin mới trực tiếp từ Eviews 6.0 Lưu ý: - Ngăn cách phần nguyên và phan thập phân _ Để mô tả cấu trúc của tập tin Eviews, ta phải cung cấp cho của một số, Eviews dùng dau cham “.” Eviews các thông tin về số quan sát và các nhận đạng liên quan. Để tạo một tập tin mới ta thực hiện như sau: 12 13 [Eviews]—> File > New —.

Workfile dé vao bang Workfile Create Tân số Start— End Ý nghĩa a 7 Annual Start: 1990 24 quan sát theo năm, từ : Cau owe cha (Năm) yyyy End: 2013 năm 1990 đến năm 2013 : Semi-annual Start: 1990:1 48 quan sát theo nữa năm, (Nữa năm) yyyy:k End: 2013:2 từ nữa đầu năm 1990 đến nửa sau năm 2013 workfles may be raade rơm - —— Sedtna date ander by bier Quarterly Start: 1990:1 96 quan sat theo quý, từ ientiher series. Names feptons)) Tan suất của (Quy) yyyy:q End: 2013:4 quý 1 năm 1990 đến quý we số liệu, bắt đầu 4 năm 2013 „ ket ee olla Monthly Start: 1990:01 288 quan sát theo tháng, — (Tháng) yyyy:mưm End: 2013:12 tir thang 1 nam 1990 den `. bia AeA = ak aan koe. 12 năm 2013 tháng Ở góc trái của hộp thoại là một hộp nhỏ đề mô tả câu trúc n — cơ bản của bộ đữ liệu.

T2 có các lựa chọn sau đây: Weekly Start:01/01/2013 42 quan sát theetan, fe £ tân TS x ầ d: 12/01/2013 tuân có ngày 1 tháng Unstructfnred/Undated: nêu đữ liệu không có câu trúc (Tuan) mm/dd/yyyy En năm 2013 đến tuần có (đữ liệu chéo) ngày 1 tháng 12 năm Dated-Regular Frequency: nếu đữ liệu có dạng ngày, 2013 tháng, năm Daily [Sday] _ Start:11/12/2013 22 quan sát theo ngày, từ Balanced Panel: nếu đữ liệu ban đầu có đạng bảng _ (Ngày: tuần 5 End: 12/11/2013 ngày 12 tháng 11 năm - a. - ngay) mun/dd/yyyy 2013 đên ngày 11 tháng Sau khi ta đã xác định loại câu trúc dữ liệu, Eviews sẽ tự 12 năm 2013, không có động nhắc ta mô tả đặc điểm của bộ đữ liện đó như tần suất, ngày thứ 7 và chủ nhật ngày bắt dau, ngày kết thúc đôi với loại đữ liệu thời gian; số Daily [7day] Start:11/12/2013 29 quan sát theo ngày, từ quan sát đôi với loại dữ liệu chéo; và tân suất, ngày bất đâu, (Ngày: tuần 7 End: 12/11/2013 ngày 12 tháng l1 năm ngày kết thúc, và sô quan sát tại môi thời điểm đôi với loại đữ ngày) dd/yyyy 2013 đên ngày 11 tháng. 12 năm 2013, có hai ngày Quy tắc nhập ngày bắt đầu và kết thúc số liệu như sau: cuôi tuân Unstructured/ Observations: 30 30 quan sat khong theo Undated thời gian (dạng số liệu chéo) 14 .