Premiers pas dans EViews
Informatique — EViews, chapitre 1
EViews est le seul outil de cette rubrique qui ne s’exécute pas dans le navigateur : c’est un logiciel propriétaire, à interface graphique. Ce chapitre le montre donc en images, écran par écran.
Bonne nouvelle : c’est aussi celui qui demande le moins d’apprentissage. Une régression s’y estime en quatre clics. Toute la difficulté est ailleurs — dans la lecture des résultats.
L’espace de travail
Tout part d’un workfile, le classeur qui contiendra les séries, les équations et les résultats.
File → New → Workfile
Trois structures, et le choix n’est pas anodin :
| Structure | Quand l’utiliser |
|---|---|
| Unstructured / Undated | une observation par individu — les lignes ne sont pas ordonnées |
| Dated – regular frequency | une observation par date — annuel, trimestriel, mensuel, quotidien |
| Balanced Panel | des individus suivis dans le temps — deux dimensions à la fois |
Déclarer des données temporelles en Undated. EViews accepte sans broncher, puis tous les outils de séries temporelles disparaissent des menus : ni test de racine unitaire, ni ARIMA, ni variables retardées. Il faut alors recréer le workfile depuis le début.
Avant tout import : demandez-vous si vos lignes sont des individus ou des dates.
Importer ses données
File → Import → Import from file
Trois points de vigilance, dans l’ordre où ils font échouer un import :
- Les noms de variables occupent la première ligne, sans espace ni accent.
taux_xpasse,Taux de Xnon. - Le séparateur décimal doit être le point. Une virgule décimale fait importer la série comme du texte — c’est la panne la plus fréquente, et la plus silencieuse.
- Les valeurs manquantes s’écrivent
NA, jamais une cellule contenant un tiret ou un espace.
Après l’import, regardez la couleur des noms de séries dans le workfile. Bleu : série numérique, tout va bien. Noir : c’est un objet texte, l’import a échoué. Ce coup d’œil vous épargnera une heure de perplexité.
Regarder avant de calculer
Double-cliquez sur une série, puis :
View → Descriptive Statistics & Tests → Histogram and Stats
Vous obtenez l’histogramme et, à côté, les statistiques usuelles. Trois lignes méritent votre attention avant toute chose :
- Mean et Median — si elles s’écartent nettement, la distribution est asymétrique ;
- Skewness et Kurtosis — asymétrie et épaisseur des queues ;
- Jarque-Bera et sa Probability — le test de normalité. Une probabilité supérieure à 0,05 signifie qu’on ne rejette pas la normalité.
Ne pas rejeter la normalité n’est pas la démontrer. Sur un petit échantillon, le test manque de puissance : il ne rejette presque jamais, faute d’information. Sur un très grand échantillon, il rejette presque toujours, la moindre irrégularité devenant détectable.
Un test ne remplace jamais le coup d’œil sur l’histogramme.
Pour croiser plusieurs séries : sélection multiple, clic droit, Open → as Group, puis View → Correlations.
Estimer une régression
Quick → Estimate Equation
Dans le champ de spécification, on écrit simplement la liste des variables — l’expliquée d’abord, c désignant la constante :
y c x1 x2
Pas de signe égal, pas de formule. EViews comprend que la première variable est celle qu’on explique.
Lire la sortie, dans le bon ordre
C’est ici que se joue la compétence. Quatre chiffres, à regarder dans cet ordre précis.
1. La colonne Prob. — pour chaque variable, la probabilité que son vrai coefficient soit nul. En dessous de 0,05, la variable est significative au seuil de 5 %.
2. Prob(F-statistic) — la significativité de l’ensemble. Il arrive qu’aucune variable ne soit individuellement significative alors que le modèle l’est globalement : signe classique de multicolinéarité, deux variables se disputant le même pouvoir explicatif.
3. Adjusted R-squared — la part de variance expliquée, corrigée du nombre de variables. Le R^2 ordinaire augmente mécaniquement dès qu’on ajoute une variable, même sans rapport : seul l’ajusté permet de comparer deux modèles.
4. Durbin-Watson stat — l’autocorrélation des résidus. Autour de 2, tout va bien. En dessous de 1,5, les résidus se ressemblent d’une période à l’autre et les probabilités affichées deviennent trompeuses.
Un R^2 de 0,95 ne valide rien. Deux séries non stationnaires et totalement étrangères l’une à l’autre — deux courbes qui montent chacune de leur côté — produisent couramment un R^2 superbe assorti d’un Durbin-Watson très bas. C’est la régression fallacieuse.
La règle de survie : si le R^2 dépasse le Durbin-Watson, ne lisez pas les coefficients. Testez d’abord la stationnarité, par View → Unit Root Test sur chaque série.
Taper plutôt que cliquer
Le bandeau supérieur accepte des commandes. C’est plus rapide que les menus, et surtout conservable.
ls y c x1 x2 ' moindres carres ordinaires
genr lx = log(x1) ' creer une variable transformee
scat x1 y ' nuage de points
uroot x1 ' test de racine unitaire
freeze(tab1) eq01 ' figer un resultat pour l'exporter
L’apostrophe introduit un commentaire.
Consignez vos commandes dans un fichier programme — File → New → Program, extension .prg. Le jour où vous découvrez une erreur dans vos données, vous corrigez le fichier source et relancez le programme : toute l’analyse se refait seule.
Avec des clics, il faut tout recommencer à la main. C’est exactement le genre de découverte qu’on fait la veille d’une soutenance.
Où EViews s’arrête
Ce qui fait sa force fait aussi sa limite : une analyse conduite à la souris n’est pas reproductible. Personne, pas même vous six mois plus tard, ne peut refaire exactement la même suite d’opérations.
Dès le mémoire de master, deux voies s’ouvrent : les programmes .prg d’EViews, ou le passage à R et Python, où l’analyse est le script. La page Publications de ce site s’engage précisément sur cette exigence.
À vous
Prenez n’importe quel fichier Excel contenant au moins deux colonnes de nombres.
- Créez le workfile à la bonne structure ;
- Importez, et vérifiez que toutes les séries s’affichent en bleu ;
- Produisez l’histogramme de la variable qui vous intéresse ;
- Estimez une régression simple ;
- Notez les quatre indicateurs ci-dessus avant toute interprétation économique.
Le chapitre suivant sera entièrement consacré à cette lecture des sorties, cas par cas.