一、计算预测值 对预测样本中的每一观察值, EViews利用估计参数、等式右边的外生变量 以及滞后内生变量和残差的实际值或估计值来计算因变量的拟合值。构造预测 值的方法取决于估计模型和用户设定的环境。 为说明预测过程,我们从一个简单的线性回归模型开始,等式右边不含滞 后内生变量和ARMA项。假设给出如下方程列表,并做出估计: y c x 选择 Forecast,给定预测期间,然后单击OK。对预测期内的每、观察值, EViews将用估计出的参数和回归因子x,z的对应值计算y的拟合值: y=c(1)+c(2)x1+C(3)z 对预测期内的所有观测值,应该确保等号右边外生变量的值有效。如果外 生变量预测样本有数据丢失,对应的预测值将为NA13 一、计算预测值 对预测样本中的每一观察值，EViews利用估计参数、等式右边的外生变量、 以及滞后内生变量和残差的实际值或估计值来计算因变量的拟合值。构造预测 值的方法取决于估计模型和用户设定的环境。 为说明预测过程，我们从一个简单的线性回归模型开始，等式右边不含滞 后内生变量和ARMA项。假设给出如下方程列表，并做出估计： y c x z 选择Forecast，给定预测期间，然后单击 OK。对预测期内的每一观察值， EViews将用估计出的参数和回归因子x , z的对应值计算y的拟合值： t t t y ˆ = c ˆ(1) + c ˆ(2)x + c ˆ(3)z 对预测期内的所有观测值，应该确保等号右边外生变量的值有效。如果外 生变量预测样本有数据丢失，对应的预测值将为NA