與其他計量經濟學軟件相比，Eviews并不需要大多數用戶去學習復雜的命令語言。它的內置程序只需點擊鼠標，即可提供在實際經濟計量和預測工作中最常用的工具。
基本統計分析
Eviews支持廣泛的基本統計分析方法，包括從簡單的描述性統計到參數和非參數假設檢驗的所有內容。
EViews執行廣泛的基本統計分析
通過基于一個或多個變量的分類，或通過面板或匯總數據中的橫截面或周期，可以快速輕松地計算整個樣本的基本描述性統計數據?？梢詫ζ骄?、中位數和方差進行假設檢驗，包括針對特定值的檢驗、序列間相等性的檢驗，或者在通過其他變量進行分類時測試單個序列中的相等性（允許執行單向方差分析）。協方差和因子分析的工具允許您檢查變量之間的關系。
檢查數據的分布
您可以使用直方圖、理論分布、核密度或累積分布、生存分析圖以及分位數圖來可視化數據的分布。QQ圖（分位數-分位數圖）可用于比較一對數列的分布，或單個數列的分布以及各種理論分布。
將回歸和曲線擬合（以及直方圖）添加到散點圖中
您甚至能夠執行Kolmogorov-Smirnov, Liliefors, Cramer von Mises, 和 Anderson-Darling 檢驗來查看序列是否是正態分布的,或者是否是來自其它的分布，如指數、極值、logistic、卡方、韋布爾（Weibull）伽馬（gamma）分布。
Eviews還使用普通回歸、變換回歸、核回歸和最近鄰回歸來生成帶有曲線擬合的散點圖。
氣泡圖為您的繪圖添加了第三個維度
氣泡圖允許您使用第三個系列來確定散點圖中點的大小。
時間序列統計和工具
使用從簡單的自相關圖到頻率濾波器，再到Q統計到單位根檢驗等工具，來探索數據的時間序列屬性。
探索數據的時間序列屬性
Eviews提供自相關和部分自相關函數、Q統計和互相關函數，以及單位根檢驗（用于單時間序列的ADF、Phillips-Perron, KPSS, DFGLS, ERS,或 Ng-Perron，以及用于面板數據的Levin-Lin-Chu、Breitung、Im-Pesaran-Shin、fisher或Hadri，以及斷點單位根檢驗和季節單位根檢驗）、協整檢驗（帶有MacKinnon-Haug-Michelis關鍵值和p值），Pedroni、Kao或的Fisher的面板數據）、因果關系和獨立性檢驗。
EViews為X12和Tramo / Seats提供易于使用的界面
Eviews還為美國人口普查局的X-13季節性調整計劃和美國勞工統計局的每周MoveReg數據提供易于使用的前端支持程序。STL分解法為任何頻率數據提供季節性調整，Eviews還支持使用加法型和乘法型的差分法進行簡單的季節性調整。
使用過濾器計算時間序列數據的趨勢和周期
Eviews使用使用Hodrick-Prescott Baxter-King，Christiano-Fitzgerald固定長度Christiano-Fitzgerald不對稱全樣本帶通(brand-pass)(頻率)濾波器來計算時間序列數據的趨勢和周期。
面板數據和匯總數據的統計與工具
日期或未注明日期，平衡或非平衡... EViews了解您的面板數據結構
Eviews具有多種工具，旨在方便使用面板或匯總/時間序列-橫截面數據。定義面板數據結構時，幾乎不限制橫截面或組的數量，也不限制組中周期或觀察的數量。日期或未注明日期、平衡或不平衡、常規或不規則的頻率面板數據集均在Eviews框架內被自然處理。
執行面板單元根和協整測試
數據結構工具有助于將數據從堆疊（面板）格式轉換為未堆疊（匯總）格式，然后再轉換回來。智能鏈接、自動序列和數據提取工具允許您輕松地對數據進行切片、匹配合并、頻率轉換以及匯總。
對基本縱向數據分析的支持范圍從方便的按組和按周期統計、檢驗和繪圖到復雜的面板單位根（Levin-Lin-Chu、Breitung、Im-Pesaran-Shin或fisher）和協整診斷（Pedroni（2004）、Pedroni（1999）和Kao或Fisher類型檢驗）。
以各種方式可視化您的面板數據
用于顯示面板數據圖的專用工具允許您查看堆疊、單獨或匯總的數據顯示。在單個圖形框架或單個框架中顯示每個圖形的折線圖?；蛘唢@示跨橫截面收集的面板數據的匯總統計數據，包括均值（或中位數）和標準偏差（或分位數）。
單方程估計
Eviews允許您從一整套基本的單方程估計中進行選擇，包括：普通和非線性最小二乘法（多元回歸）、加權最小二乘法、兩階段最小二乘法（工具變量）、分位數回歸（包括最小絕對偏差估計）和逐步線性回歸。所有這些技術都可以使用權重估計。規范可以包括在任意數量的自變量上的多項式滯后結構.
EViews提供全系列的單方程估算器
對于時間序列分析，Eviews估計ARMA和ARMAX模型以及各種RCH規范。結可以使用狀態空間對象來估計結構時間序列模型。
除了這些基本估計量之外，Eviews還支持各種高級模型的估計和診斷。
廣義矩估計（GMM）
GMM估計提供各種加權矩陣和協方差選項。
Eviews支持橫截面和時間序列數據（單方程和多方程）的GMM估計。權重選項包括橫截面數據的White協方差矩陣和時間序列數據的各種HAC協方差矩陣。HAC選項包括prewhitening、各種核函數，以及固定、Andrews或Newey-West帶寬選擇方法。您可以使用迭代過程或連續更新過程來估計GMM方程。此外，還可以對GMM方程進行后估計診斷，包括弱儀器統計。
ARCH模型
易于使用的對話框使您可以輕松指定ARCH模型
如果序列的方差隨時間而波動，Eviews可以使用各種自回歸條件異方差（ARCH）模型來估計方差的路徑。Eviews處理GARCH(p,q)、EGARCH(p,q)、TARCH(p,q)、PARCH(p,q)和組件GARCH規范，并提供遵循正態分布、學生T或廣義誤差分布的誤差的極大似然估計。ARCH模型均值估計可以包括ARCH和ARMA條件,所有的均值和方差估計允許外生變量.
有限應變量
EViews估計ML和QML計數模型
Eviews還支持對一系列有限性相關變量模型的估計。二元、有序、截尾和截斷模型都可以基于正態、logistic和極值誤差來估計似然函數。計數模型可以使用泊松分布、負二項式分布和準最大似然（QML）規范。Heckman選擇模型提供兩步法估計或MLE估計。Eviews可以選擇報告廣義線性模型或QML標準錯誤。
其他的估計方法
Eviews還提供了穩健最小二乘法、彈性網、嶺回歸、lasso、函數系數、逐步回歸、MIDAS（混合頻率）以及閾值模型的估計。
面板和匯總時間序列—橫截面
EViews提供一系列面板數據估算法和選項
Eviews提供各種面板數據的估計方法。除了一般的線性和非線性最小二乘法外，方程估計方法還包括2SLS / IV和廣義2SLS / IV，以及GMM，它們可用于估算復雜的動態面板數據參數（包括Anderson-Hsiao和Arellano-Bond類型） 估算法）。
大多數方法允許同時考慮時間和橫截面的固定以及隨機效果的設定。對于隨機效應模型，分量方差的二次無偏估計包括Swamy-Arora、Wallace-Hussain和Wansbeek-Kapteyn。
一個（可選）向導引導您完成動態面板數據模型的規范。
還支持AR設定（轉換后定義的任何效果）、加權最小二乘法和似不相關的回歸法。在集中數據中，特定變量（包括AR項）的系數能被約束為相同的，或者允許在橫截面上不同。
系統估計
使用系統對象指定和估計方程組
Eviews還提供了分析方程組的強大工具。您可以使用Eviews來通過OLS、兩階段最小二乘法、似無關回歸法、三階段最小二乘法、GMM和FIML法來進行線性和非線性方程組估計。系統可以包含交叉方程式約束和任意順序的自回歸誤差。
向量自回歸模型/糾錯模型
估計VAR或VEC模型并輕松生成脈沖響應圖
通過Eviews可以輕松地估計向量自回歸模型、貝葉斯VAR模型、混合頻率VAR模型、馬爾可夫開關VAR模型和矢量誤差修正模型。估計后，您可以查看VAR或VEC的脈沖響應函數和方差分解。VAR脈沖響應函數和分解具有通過分析或蒙特卡羅方法（分析不適用于分解）計算的標準誤差，并可以用多種圖形和表格方式顯示。
您可以對協整關系或調整系數上強制進行線性約束檢驗。Eviews的VAR模型還允許您通過施加短期（Sims 1986）或長期（Blanchard和Quah 1989）約束或或兩者都施加來評估結構化因子分解(VARs)。過度識別限制可以使用由EViews生成的LR統計量來檢驗.
VARs支持各種視圖，允許您檢查估計參數的結構。只需點擊幾下鼠標，您就可以顯示特征AR多項式的反根，執行Granger因果關系和聯合滯后排除檢驗，評估各種滯后長度標準，查看相關圖和自相關圖，或執行各種基于多變量殘差的診斷。
多變量ARCH
使用多變量ARCH對系統協方差和相關性建模
多變量ARCH可用于建模多個時間序列的時變方差和協方差。許多流行的ARCH模型，如常數條件相關模型（CCC）、對角VECH模型和對角BEKK模型等都將被提供。均值和方差方程中允許有外生變量；非線性和AR項可以包含在均值方程中。假設誤差分布為多元正態或學生t。此外，Bollerslev-Wooldridge也提供強大的標準誤差。估計模型后，用戶就可以很容易地以表格或圖形格式生成樣本內方差、協方差或相關系數。
狀態空間模型
使用卡爾曼濾波器估算狀態空間模型并顯示濾波結果
狀態空間對象允許使用卡爾曼濾波算法（Kalman Filter）估計各種單方程和多方程的動態時間序列模型。除此之外，還可以使用狀態空間對象來估計隨機和時變的系數模型以及ARMA模型的規范。
先進的過程和視圖使您能夠通過強大的過濾工具和平滑工具，以便您可以提前一步去瀏覽（或生成）過濾或平滑的信號、狀態或錯誤。Eviews的內置預測程序還為使用n步提前或平滑預測值的樣本內和樣本外預測提供了易于使用的工具。
用戶指定的最大似然值
使用似然對象定義您自己的估算器
對于自定義分析，Eviews易于使用的似然對象允許估計用戶指定的最大似然值模型。您只需提供簡單的Eviews標準表達式來描述樣本中每個觀測的對數似然貢獻值，并設置系數起始值，Eviews將完成剩余的工作。
