二、缺失值调整 预测值被赋值为NA有两种情况: 只要有一个解释变量有缺失值; 只要有一个解释变量的样本超出了工作文件的范围,这还包括在AR 模型中的隐含误差项 在公式中没有动态成分(如没有滞后内生变量或ARMA误差项)时,被 预测序列中的缺失值并不影响随后的预测值。如果有了动态成分,即使是被 预测序列中的一个缺失值也将会影响到以后所有的预测值。 EViews将对方程中滞后变量的预测样本起始点进行调整,直到获得有效 的预测值。例如,假设利用下面的方程进行动态预测:ycy(-l)a(-1),如果 指定工作文件的起点为预测样本的起点, EViews将向后调整两个预测样本观 测值,并且使用滞后变量前面的预测值。14 二、缺失值调整 预测值被赋值为NA有两种情况： 1、只要有一个解释变量有缺失值； 2、只要有一个解释变量的样本超出了工作文件的范围，这还包括在AR 模型中的隐含误差项。 在公式中没有动态成分（如没有滞后内生变量或ARMA误差项）时，被 预测序列中的缺失值并不影响随后的预测值。如果有了动态成分，即使是被 预测序列中的一个缺失值也将会影响到以后所有的预测值。 EViews将对方程中滞后变量的预测样本起始点进行调整，直到获得有效 的预测值。例如，假设利用下面的方程进行动态预测：y c y(-1) ar(-1)，如果 指定工作文件的起点为预测样本的起点，EViews将向后调整两个预测样本观 测值，并且使用滞后变量前面的预测值