利用eviews做回归分析时，怎么估计预测区间

1. 利用eviews做回归分析时，怎么估计预测区间

回归之后，点击预测，选择区间

2. 利用eviews做回归分析时，如何做模型预测？重点是怎么估计预测区间？

公式你知道不？eviews里有对变量做描述统计的工具

3. 如何利用eviews6作区间预测

做计量分析的目的就是为了探寻经济现象内在的相关关系，而预测效果的好坏则是检验这种关系存在与否以及解释力度大小的标准。模型一般分为两类，一是基于单个序列的模型，二则是我们常见常用的多序列模型。
一、单序列模型的预测
    最常用的方法就是指数平滑法，这个已经在之前详细阐述。
    ARMA模型
    时间序列可以通过将时间序列引入转化为多序列模型
 
二、多序列模型的预测
1、一般理解
    当确定了序列之间的回归方程之后即可根据回归方程进行拟合预测。Eviews路径：回归方程窗口-----forecast。
    衡量预测效果的标准是预测误差，即预测值与实际值之间的偏差。预测输出界面参数的理解如下：
第一，误差均方根（Root Mean Squared Error）。对预测误差的等可能加权平方和求平方根
第二，平均绝对误差(Mean Absolute Error)。对预测误差的绝对值求平均。
第三，平均相对误差(Mean Abs.Percent Error)。其计算公式与平均绝对方差一样都是对误差采用绝对值，但这里要除以实际值，所以最终度量的是相对误差。因为公式乘以了100，所以输出结果中其值的度量单位为百分比。
第四，Theil不等系数(Theil Inequality Coefficient)。它的计算公式含义也很清晰，分子就是误差均方根，分母则是预测值等可能加权平方和开平方根+实际值等可能加权平方和开平方根。因此这一系数的取值区间为0-1，越靠近0，表示单位误差均方根越小，即预测值与实际值越靠近，模型拟合效果越好。前面三个参数的值也是如此，越小表示模型拟合效果越好，只是怎样才叫小却是无从判定。
    预测均方差又可以分解为三个指标之和，偏差比、方差比和协方差比之和为1：
第一，偏差比率(Bias Proportion)
第二，方差比率(Variance Proportion)
第三，协方差比率(Covariance Proportion)
    偏差比率表明预测均值与序列实际均值的偏差程度（预测均值与实际均值之差的平方占误差均方的比率）；方差比表明预测方差与序列实际方差的偏离程度（预测值和实际值的分布偏差标准差之差的平方占误差均方的比率）；协方差比率衡量非系统误差的大小（预测值和实际值的分布偏差协方差占误差均方的比率）。
    如果预测结果好，那么偏差比率和方差比率应该较小，协方差比率较大。

4. eviews怎么做数据预测

1、首先需要打开eviews软件建立工作文件，创建并编辑数据。


2、然后需要在命令行输入ls y c x回车。

3、然后需要弹出equation窗口，如图所示。观察t统计量、可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。模型对Y的解释程度高达99.3%。


4、将样本期范围从1978-2003年扩展为1978-2004年：在workfile窗口中依次点击proc->Structure。

5、弹出Workfile Structure窗口，将2003改为2004，点击ok。

6、在Group窗口中输入2004年X的值。


7、在equation窗口中点击Forecast。


8、在弹出的窗口中点击ok。


9、在workfile窗口中会生成一个yf。

10、双击打开它，如图所示，即可看到对2004年的预测值。

5. 怎样用eviews对时间序列数据进行置信区间预测

一是 模型有所欠缺 如滞后变量不够 建议增加滞后变量再删减 在拟合 二是，数据变动异常值较多或区间过长 增大误差 三是，使用静态预测而非动态预测

6. 关于eviews，在eviews中ARMA-GARCH模型建好以后，怎么进行区间预测，得出不同置信区间下的预测值

预测要先expand，然后forecast
我替别人做这类的数据分析蛮多的

7. eviews怎么做出这样的图，能看到置信区间的

这个是spss出来的结果，eviews在view里面也可以做出来的

8. 怎么从eviews回归分析结果中看出有没有显著影响