1、首先按Excel中的格式录入时间后，切换至“变量视图”界面。然后点击“类型”，会跳出“变量类型”对话框，类型选择“日期”，可以调整成需要的时间格式。最后spss即可导入时间序列数据时的日期处理方式。
2、按Excel中的格式录入时间后，切换至“变量视图”界面，点击“类型”，会跳出“变量类型”对话框，类型选择“日期”，可以调整成你需要的时间格式即可。SPSS，“统计产品与服务解决方案”软件。
3、接着，我们需要查看我们导入的数据，比如是否有缺失数据，数据的分布是怎么样的。方法一：点击左下角“数据视图”，查看原数据（使用数据不多的情况）；方法二：依次点击“分析-描述统计-描述“查看数据情况（数据多的情况下推荐）。
4、删除掉原来格式为日期的那一列。综合一下各方的方法，spss版本不同可能实际效果不一，我的是低配版本，引用时间不兼容问题很大。具体方法如下：在excel设置单元格格式一栏下--自定义格式--空格方框输入格式yyyymmdd。
1、在Eviews中，首先点击“Workfile”，选择时间序列数据，设定年度范围（如2006-2020年），然后输入数据，如被解释变量y和解释变量x*。 ADF单位根检验 ADF检验用于判断序列是否平稳。输入变量y，选择ADF检验类型，设置时间序列和趋势项，查看P值，小于0.05则序列平稳，否则需差分处理。
2、Eviews0环境下做：file--New--Workfile...以时间序列为例：输入相关起始时间后回车 建立时间序列的方法：Object--New Object，选择对象类型Series，并为之命名。首先告诉你不用一个一个输入，先说一种最笨的方法，建立序列以后，打开该序列，点击“Edit=+/-”，粘贴即可。
3、eviews操作比较简单，适合回归分析，本科计量经济学课程里学到的的协整检验、ARIMA，单位根，主成分分析，格兰杰因果关系等都可以处理，主要处理时间序列数据。SPSS是统计分析软件，可以用下拉菜单处理也可以自己编程，比eviews功能要更多。
4、学习经济学时，常用的软件包括但不限于： Excel：适合进行基础的统计分析，适用于初学者或处理简单数据集。 EViews：操作便捷，特别适合进行回归分析和时间序列数据的处理，如协整检验、ARIMA模型、单位根检验等。
5、ADF检验：先打开要检验的数据，打开后View菜单的Unit root test就是单位根检验，默认时就是ADF检验 协整检验：View菜单下的Cointegration test就是，默认情况下就是Johansen 协整检验。
1、在进行回归分析时，有多种方法可以改变数据的方式。以下是一些常见的方法： 数据转换：对原始数据进行转换，以使其更符合正态分布或其他假设。常见的转换方法包括对数转换、平方根转换、倒数转换等。这些转换可以帮助消除数据的偏态性或异常值的影响。
2、在回归分析计算中，数据变换是常用手段。通过改变数据形式，可以提高模型的拟合度和预测准确性。选取变换常数的目的是调整数据分布，使之更符合回归分析假设条件，例如线性关系、同方差性等。不同领域中，常采用的变换包括对数变换、平方根变换、标准化变换等。
3、正如前面用GLM进行数据分析那样，可以用全部变量建模，不等于就要用全部变量，因为变量越多，越容易过拟合，所以这里还是通过AIC，在模型的准确度和过拟合的问题之间进行权衡，选择合适的变量进行建模。
4、数据转换：我们可以对自变量或因变量进行数据转换，如对数转换、平方根转换等，以改变其分布特性，从而影响回归系数。 添加交互项：在模型中添加自变量的交互项可以改变回归系数。例如，如果我们有两个自变量A和B，我们可以添加一个交互项A*B，这可能会改变A和B各自对因变量的影响。
5、OLS（普通最小二乘法）：OLS是回归分析中最基本的方法。它的主要特点是假设误差项具有恒定方差，即方差不随解释变量的改变而改变。使用OLS估计参数时，会把每个样本点的误差平方相加，得到最小化误差平方和的参数值。
6、线性回归是一种用于预测连续变量的统计学方法。它基于自变量（解释变量）和因变量（响应变量）之间的线性关系。
