图 24
在输入方程空白框中输入
Y C X1 X2 X3
在方程类型中选择Least Squares 在当前样本区间选择1979 1994
由于估计结果不太好（估计结果略），模型修改为：
Y=β1 X1 +β2 X3+u
在输入方程空白框中输入
Y X1 X3 估计结果见图25。
图 25 对回归结果的分析：
中间部分：第1列—解释变量的变量名。
第2列—解释变量对应的回归系数估计值。 第3列—回归系数对应的标准差。 第4列—回归系数对应的t统计量。 第5列—由t统计量反算出的显著水平。 回归结果下面的计算结果分别为：
第1列：样本可决系数，修正后的样本可决系数，总体标准差，残差平方和，对数的极大似然函数值，DW统计量。
第2列：被解释变量的平均值，被解释变量的标准差，赤池统计量、施瓦茨统计量、F统计量及其反算出的显著水平。
估计模型的残差项存放在RESID序列中，用户可以直接使用。但是，RESID序列仅存放最后估计模型的残差项，如果一个模型的残差项在以后的操作中有用，可用
序列计算的方法将其保存在另一个序列名中。
2、 预测
Eviews利用内存工作文件中最后建立的模型进行预测。在模型估计窗口，单击Forecast命令，打开预测对话框，见图26。
图 26
在预测方法中有两种方法供用户选择：Dynamic(动态)、Static(静态)，缺省情况下为Dynamic(动态)。
在Forecast name框中输入存放预测结果的序列名如YF，单击OK，则求出被解释变量Y在样本区间的预测值并存放在序列YF中。
下面介绍两种预测方法Dynamic、Static的异同。
当回归模型中无被解释变量Y的滞后项作解释变量时，两种预测方法的预测结果相同；当回归模型中含有被解释变量Y的滞后项作解释变量时，用Dynamic预测时，被解释变量Y的滞后项用估计值，用Static预测时，被解释变量Y的滞后项用样本值。举例说明：
?0???1Xt???2Y?t???t?1 用Dynamic预测：Y?0???1Xt???2Yt?1 ?t??用Static预测：Y当回归模型中含有被解释变量Y的滞后项作解释变量时，Dynamic用在外推预测
中。例如，模型中含有Yt-1作解释变量，估计模型用了T个样本，求第T+2期及其后面的预测值时，要使用Dynamic。
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