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1、操作步骤1.建立工作文件(1)建立数据的 exel 电子表格（2）将电子表格数据导入eviews File-open-foreign data as workfile，得到数据的 Eviews 工作文件和数据序列表。2.计算变量间的相关系数在窗口中输入命令：cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb，点击回车键，得到各序列之间的相关系数。结果表明Coilfuture 数列与其他数列存在较好的相关关系。3.时间序列的平稳性检验（1）观察 coilfuture 序列趋势图在 eviews中得到时间序列趋势图，在quick 菜单中单击 gra
2、ph，在 series list对话框中输入序列名称coilfuture，其他选择默认操作。图形表明序列随时间变化存在上升趋势。（2）对原序列进行 ADF 平稳性检验quick-series statistics-unit root test，在弹出的 series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择 level，得到原数据序列的ADF 检验结果，其他保持默认设置。得到序列的 ADF 平稳性检验结果，检测值0.97 大于所有临界值，则表明序列不平稳。以此方法，对各时间序列依次进行ADF 检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的
3、检验值均大于临界值，表明各原序列都是非平稳的。（3）时间序列数据的一阶差分的ADF 检验quick-series statistics-unit root test，在 series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在 test for unit root in 选择框中选择 1nd difference，对其一阶差分进行平稳性检验，其他保持默认设置。得到序列的 ADF 平稳性检验结果，检测值-7.8 远小于所有临界值，则表明序列一阶差分平稳。以此方法，对各时间序列的一阶差分依次进行ADF 检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均小于临界值，表明各序列一阶差分都是平稳的。由
4、此可知，以上时间序列均为一阶单整时间序列。4.Granger因果检验（1）quick-group statistics-granger causality test，出现如下对话框，输入各序列名称，点击 OK。以此得到输入序列之间的单项或双向因果关系。（2）滞后阶数采用 Eviews 推荐的滞后阶数（3）得到与 coilfuture 序列相关的 Granger因果检验结果。存在 dow 到 coilfuture的单向因果关系；存在shindex到原油期货价格的单向因果关系；存在原油期货价格到 nagas的双向因果关系；存在原油期货价格到OPEC产量的单向因果关系；存在 ueurope到原油期货
5、价格的单向因果关系；存在ermb 到原油期货价格的单向因果关系。5.协整检验对上述的 7 个单整时间序列采用EG（Engle-Granger）两步法进行协整检验。（1）在工作表窗口选取coilfuture、dow、shindex、nagas、opec、ueurope、urmb，然后单击右键，选择open，点击 as group，得到所有序列数据。（2）在新窗口中点击proc，选择 make equation，使用 Engle-Granger(EG)两步检验法进行回归，得到回归结果：（3）在新窗口中点击proc，选择make residual series，得到残差项时间序列RESID01。（4
6、）对该序列 RESID01 进行 ADF 检验（如上所述）。若残差项平稳，则存在协整关系。否则，不存在。由结果可知，检验值-5.298 明显小于所有临界值，则残差项 RESID01 平稳，即原油期货价格与选定的相关连续经济变量存在着长期均衡关系。6.误差修正模型（1）对所有的时间数列取对数，消除异方差问题，得到一组新数列，并命名为P1=log(coilfuture),P2=log(dow),P3=log(shindex),P4=log(nagas),P5=log(opec),P6=log(ueurope),P7=log(umrb)。可在 eviews中输入 Genr命令，自动产生对数数列。(2)对数据重新建立回归模型。单击quick 里 estimate equation，输入回归参数，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7,得到回归结果。（3）在 quick 菜单里点击 generate series，输入 ecm=resid02（这个 resid02在 eviews 里是指最近一次回归的残差序列）。再点击 quick 菜单中的 estimate equation，输入：d(p1)c d(p2)d(p3)d(p4)d(p5)d(p6)d(p7)ecm(-1)得出回归方程，ecm 前面的系数就是误差修正系数，看这些系数是不是显著，如果显著就说明因变量对解释变量的短期波动有影响。