eviews・とは？初心者向けの使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

eviewsとは

eviews はデータを分析するためのソフトウェアのひとつで、主に経済学やビジネスのデータを扱う場面で使われます。初めて聞く人には難しそうに見えますが、基本はデータを整理して結果を出す道具です。

このソフトは統計分析や時系列分析、回帰分析といった方法を使い、過去のデータから未来を予測する手助けをしてくれます。使い方の流れはシンプルで、データを取り込み、モデルを作成し、分析を実行し、結果を解釈してレポートにまとめる、という順番です。

主な特徴

用途	経済統計の分析や予測
主な機能	回帰分析時系列分析予測モデルグラフ作成
対象	大学の講義や研究者ビジネスのデータ分析者

初心者にとってのポイントは データを整理する場所と分析を選ぶ場所を分けて考えること です。最初はデータの取り込みと変数の設定を丁寧に行い、分かりやすい図や表で結果を確認します。

使い方の流れと実例

使い方の基本的な流れは以下の通りです。

1) データを取り込む：CSV や Excel のデータを読み込みます。

2) 変数を定義する：分析に使う変数を決め、名前をつけます。

3) 分析を選ぶ：回帰分析や時系列分析などの分析手法を選択します。

4) 結果を見る：回帰係数やグラフ、統計指標を確認します。

5) レポート作成：分析結果を報告書としてまとめるための図表を出力します。

初めての学習のコツ

難しく感じても大丈夫です。公式のチュートリアルや解説動画を一つずつ追うことで理解が深まります。はじめは小さなデータセットから練習し、徐々に複雑なモデルに挑戦していくのが良い方法です。

他のツールとの比較

他のツールと比べると eviews は使い勝手とサポートの充実度が魅力です。初学者向けの教材も多く、研究者の間で長く使われている理由のひとつです。ただし、ライセンス費用が発生する点には注意が必要です。

まとめ

eviews はデータ分析の世界で役立つ強力なツールです。正しい使い方を覚え、手順を踏んで分析を進めれば、データから意味のある結論を引き出せます。この記事をきっかけに、経済やビジネスのデータを扱う際の第一歩として eviews の使い方を学んでみてください。

eviewsの同意語

EViews: EViews は、経済学・統計分析に特化した計量経済学・時系列分析用の商用ソフトウェアのブランド名です。データの読み込み・整理・推定・検定・予測などを GUI で行え、初心者にも使いやすい設計が特徴です。
eviewsソフト: EViews ソフトウェア自体を指す表現です。正式名称の崩し方で、日常会話やSEO文にもよく使われます。
計量経済学ソフト: 経済データの計量経済学的推定・検証をサポートするソフトの総称。EViews はこのカテゴリの代表例です。
経済計量分析ソフト: 経済データを用いた計量分析を行うソフトウェアのこと。回帰分析や時系列推定が中心です。
時系列分析ソフト: 時間の並びに沿ったデータを分析・予測するソフトウェア。EViews の主要機能のひとつです。
統計分析ソフト: データの統計的処理・推定・検定を実行できるソフトの総称。幅広い統計手法に対応します。
統計パッケージ: 統計的機能を一つのパッケージとして提供するソフトウェア群の総称。EViews はその代表例の一つです。
データ分析ソフトウェア: データの読み込み・前処理・分析を総合的に行えるソフトウェア。教育・研究・ビジネスで広く使われます。
経済データ分析ツール: 経済データを分析するためのツール。推定・検証・可視化などの機能を含みます。
回帰分析ソフト: 回帰モデルの推定・検定を容易に行える分析ソフト。時間系列・断裂データにも対応します。
データ可視化ツール: 分析結果をグラフ・図表に可視化する機能を提供するツール。プレゼンやレポート作成に役立ちます。
金融データ分析ソフト: 金融市場データの分析・モデル推定にも適したソフトウェア。金融時系列の扱いに強みを持つ場合があります。
統計ソフトウェア: 統計的計算・推定を支援するソフトウェアの総称。教育・研究・業務で広く利用されます。

eviewsの対義語・反対語

非EViews統計ソフトを使う分析: EViews以外の統計・計量経済分析ソフトを用いてデータを分析する方法。例としてStata、R、SAS、SPSS、Matlabなどが挙げられます。
手動分析: データの計算・推定をソフトウェアの自動機能に頼らず、人力で行う分析のこと。
紙ベース分析: データの記録・計算を紙と鉛筆で行い、電子データや統計ソフトを使わないアナログな分析方法。
Excel中心の分析: データの整理と基本的な分析を主にMicrosoft Excelで行う方法。
自作コード分析: Python、R、Juliaなどで自分でコードを書いてデータを分析する方法。
オープンソース統計ツールを使う分析: RやPythonなど、無料で利用できる統計ツールを用いた分析。
代替ソフトを使う分析: EViewsの代わりにStata、SAS、SPSS、Matlabなどの他社ソフトを使って分析すること。
クラウド/ウェブベースの分析: Webベースの分析ツールやクラウドサービスを使って分析する方法。
ノーコード分析ツールを使う分析: コードを書かずに分析を実施できるノーコードツールを用いる分析。
教育・学習用の分析モード: 学習用のシンプルな分析環境を使ってデータ分析を学ぶこと。

eviewsの共起語

時系列分析: 時間の経過に沿ったデータの動きを分析する手法。予測やトレンドの把握に使われる。
回帰分析: ある変数(従属変数)と他の変数(独立変数)の関係性を推定する統計手法。
OLS: 最小二乗法によって回帰式の係数を推定する基本的な推定方法。
最小二乗法: データと回帰式の残差の二乗和を最小にする推定法。
ARIMA: 自己回帰と移動平均を組み合わせた時系列予測モデル。
VAR: 複数の時系列データの相互影響を同時に扱うベクトル自己回帰モデル。
GARCH: 時系列の変動性（ボラティリティ）の変化を捉えるモデル。
パネルデータ: 個体と時間の両方を含むデータ形式で推定を行う。
データセット: 分析のためにまとめられたデータの集合。
ワークファイル: EViewsでデータを格納・管理する作業用ファイル。
シリーズ: 時系列データの個別の変数。例: 売上、在庫など。
方程式: 推定したい経済モデルを表す式や構造。
データインポート: CSVやExcelなど外部ファイルからデータを取り込む作業。
CSV: カンマ区切りのデータファイル形式。
Excel: 表計算ソフトのデータファイル。EViewsとの連携で頻繁に使われる。
データ管理: データの整形・欠損値処理・変数作成などの作業。
グラフ: 推定結果やデータを視覚的に表示する図。
表: 推定結果を表形式で表示する表示領域。
スクリプト: 反復的な作業を自動化するプログラムの総称。
doファイル: EViewsの自動実行スクリプトファイル。
推定: モデルのパラメータをデータから推定する作業。
仮説検定: 推定結果の有意性を検証する検定。
t検定: 1つの係数がゼロでないことを検定する方法。
F検定: 複数の係数を同時に検定する方法。
推定値: 推定されたパラメータの値（係数など）。
信頼区間: 推定値の不確実性を区間として示す範囲。
出力: 結果を画面やファイルに出力すること。
情報量基準: モデルの適合度を評価する指標。例: AIC, BIC。
AIC: 赤池情報量基準。モデルの複雑さと適合度を評価する指標。
BIC: ベイズ情報量基準。AICより罰則が強めの指標。
予測: 未知のデータを予想するための推定結果の利用。
予測区間: 予測値の不確実性を示す区間推定。
同時推定: 同時方程式モデルを同時に推定する手法。
同時方程式: 複数の方程式が互いに影響し合うモデル構造。

eviewsの関連用語

eviews: 統計・計量経済学のソフトウェア。データの管理・推定・予測・グラフ作成を一つの環境で行える初心者にも使いやすいツールです。
Workfile: データを格納するファイル。Series や Group、Matrix などのオブジェクトの元となり、データの観測期間や頻度を指定します。
Series: 1つの時系列変数を表すオブジェクト。例として GDP、金利、物価などのデータを格納します。
Group: 複数の Series をまとめて扱える集合。多変量分析や VAR などで使います。
Page: グラフや表、出力をまとめて表示する画面の単位。複数のオブジェクトを一つにまとめて表示します。
Matrix: 数値データの行列を格納するオブジェクト。多変量分析や数値計算に利用します。
Equation: 推定式を定義して結果を格納するオブジェクト。OLS や VAR の方程式を表します。
Estimation: 推定を実行する操作全般。モデルの係数をデータから推定します。
OLS: 最小二乗法による回帰推定。基本的な回帰分析の代表的手法です。
GLS: 一般化最小二乗法。異方性や自己相関のあるデータにも対応可能です。
SUR: 同時方程式推定。複数方程式を同時に推定します。
IV 2SLS: 工具変数法。内生性を解決する代表的推定法で 2SLS がよく用いられます。
GMM: 一般化モーメント法。内生性や異方性がある場合に柔軟に推定します。
ARIMA: 自己回帰和分移動平均モデル。時系列予測の基本モデルです。
ARMA: 自己回帰と移動平均の組み合わせモデル。短期予測に用いられます。
VAR: ベクトル自己回帰モデル。複数時系列の動的相互作用を捉えます。
VECM: 誤差訂正モデル。長期均衡関係を含む VAR の拡張です。
Cointegration: 共積分。長期的な均衡関係がある複数時系列の関係を表します。
JohansenTest: Johansen の共積分検定。複数時系列の共積分関係を検出します。
ADF Test: Augmented Dickey-Fuller ユニットルート検定。データの安定性を判断します。
PP Test: Phillips-Perron 検定。ユニットルートを検定します。
KPSS Test: Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin 検定。定常性を検定します。
UnitRootTest: ユニットルート検定の総称。時系列データの安定性を判断する検定群です。
GrangerCausality: グレンジャー因果性検定。変数間の予測的因果関係を検定します。
ImpulseResponse: インパルス応答関数。ショックが他の変数に与える動的影響を分析します。
ForecastErrorVarianceDecomposition: 予測誤差分解。ショックが予測誤差の分散にどの程度寄与するかを分解します。
Forecast: 将来の値を推定・予測します。
RollingRegression: ローリング回帰。ウィンドウ幅を動かしながら時系列の推定を行います。
PanelData: パネルデータ分析。横断断面と時系列を組み合わせたデータを扱います。
FixedEffects: 固定効果モデル。個別差を定数として取り扱います。
RandomEffects: ランダム効果モデル。個別効果を確率的に扱います。
PooledOLS: プールドOLS。パネルデータを個別に分けずに一括して推定する方法です。
BayesianEstimation: ベイズ推定。事前分布とデータから推定します。
MonteCarlo: モンテカルロ法。シミュレーションを用いて推定や検定を行います。
Bootstrap: ブートストラップ。データを再標本化して推定の精度を評価します。
Diagnostics: 推定結果の診断。残差の正規性・自己相関・異方性などを検討します。
WhiteTest: ホワイト検定。異方性や非正規性などの影響を検出します。
BreuschGodfreyLM: ブリーチュ・ゴッドフリーLM検定。自己相関の検出に用います。
SerialCorrelation: 序列自己相関。時系列データでの誤差の自己相関を評価します。
Heteroskedasticity: 異方性。誤差の分散が説明変数により変わるかを検定します。
Seasonality: 季節性。季節的なパターンを持つデータの性質です。
SeasonalAdjustment: 季節調整。季節性の影響を取り除く処理です。
Frequency: データの頻度。年次・四半期・月次・日次などを指します。
FirstDifference: 1階差分。データのトレンドを除くために用います。
LogTransform: 対数変換。指数成長や割合の扱いを安定化させます。
PercentChange: 変化率。前期比や対数差分などの表現に使います。
DataExport: データのエクスポート機能。CSVやExcelなど外部形式へ出力します。
ExportToExcel: Excel 形式へ直接出力する機能です。
DoFile: EViews のプログラムファイル。再現性のある分析を自動化します。
Program: スクリプト全般。DoFile 以外にも繰り返し処理を作成できます。
GraphsAndReports: グラフとレポート。視覚化と集計結果を出力します。
TextOutput: テキスト出力。推定結果の説明文を追加して出力します。
StatisticalTests: 各種統計検定。正規性・分布・信頼性の評価を行います。