matlab里有金融工具箱啊。

如果你精通evews，那么尽量用eviews；这个是给你的第一个建议。因为专业的软件，有专门的人为你设定好各种优化参数的；大多数模型都可以实现，面板的，协整模型，很多很多；
如果超过了eviews的范畴，你才考虑用matlab；分两种情况；
一、mathworks公司的系统工具箱，比如 econometrics toolbox，这个是最新高版本的计量经济学工具箱，提供了做协整建模等手段，包括协整的检验函数，到协整建模；也包括金融衍生品定价中复杂的 copula；
二、非官方的代码，因为写程序，做好优化以及设定优化参数，是复杂的脑力劳动；现在即使是非官方的代码，大多数也是国外的著名经济学家写的代码，比如刚才说的 garch等；mathworks公司自带的工具箱就没engle的学生，在牛津大学教书的keven 的强；keven 的金融时间序列工具箱强大到已经包含RV（已实现波动率模型，与garch有区别）这样的领域；

超越了eviews的范畴，比如强劲的 markov chain monte carlo simulation，比如仿真10万次，对于eviews的代码，那是很吃力的，用matlab就会很快很快；

反之，一般的建模，eviews的产品很成熟，你也上手；那么建议你用eviews；即使是一些主流经济学家，我也看到他们也用eviews；在乎的是你做的模型的准确性，而不是随便增加程序复杂度；matlab的学习，是为了解决更复杂的模型；这些领域例子很多，你可以找到；
比如eviews应该不可以做 空间计量建模； matlab 可以做；如果你的数学很好，你甚至可以修改代码；
比如 elhost 的空间面板程序，基本衍生自 lesage 的 jpl7 系列；

仅供参考。

其实要了解如今的建模智慧是全球化的；
比如 R软件，是免费的，它的很多组件都是全球各位学者开发设计的；所以更新很快；
STATA也有类似的效果；很多程序开发出后，他们会出PDF说明文件，教使用者怎么使用；

matlab 也一样，以自身是数学软件这个特色。拥有强大的开发能力，只要有人能开发，就有可以解决的方案；包括很多其他专业统计软件无法实现的；甚至 sas 这样强大的软件，在面对矩阵这的问题时，也可以调用matlab 的内核引擎。这是 matlab 非常强大的地方。

如果eviews可以解决的问题，我不会去用Matlab，因为前者都把模型，估计方式什么的都帮你弄好了，能省你很多很多时间和经历，而可以保证精确性（自己编的程序说不定会错）。你有什么具体的问题要解决吗？