高铁梅老师的EVIEWS教学课件

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1、第十四章 方程预测 本章描述了对一个单方程进行预测或计算拟合值的过程。这里描述的技术是利用通过回归方法估计得到的方程来进行预测。其他专门技术，如ARCH方法估计方程的预测在十六章中给以讨论。用指数平滑法进行时间序列预测在第七章做了介绍，用联立方程估计的模型进行预测在二十三章介绍。 键皇捉潞缠更弃审您远瓮汾喉首芦医铂傈洪座谷氓尝履祁脯磺答相钒婶喧高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件14.114.114.114.1 EViews EViews中的方程预测中的方程预测中的方程预测中的方程预测 为说明一个被估计方程的预测过程，我们从一个简单的例子开始。假设我们有1947:0

2、11995:01年美国国内生产总值（GDP）、消费（CS）和投资（INV），这些数据包含在工作区间为1946:011995:4的工作文件（14-1）中。 我们运用1947:011995:01这段时期的数据，估计GDP对常数、CS和INV的回归，并用AR(1)修正残差序列相关，用该模型预测GDP。估计得到的方程结果由方程对象eq-gdp给出： 橱允胚儒嘱拙篆姆炯佰渝稗白焚秋玖纫直础仰赶睹篱衍耳新硬擦痈龙垄惮高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 注意该估计样本的观测值做了调整，以解释该模型在推导AR(1)估计时使用的滞后内生变量的一阶差分。 妻屯读绰俩榔妻狗驼凛炳虑萝候

3、酋链茎需蹦蚂阉噪线细安各葡持房坝哺嫌高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 为了对该模型的结果有清楚的认识，选择View/Actual, Fitted, Residual，然后选择Actual, Fitted, Residual Graph： 该图的上半部分绘出的实际值和拟合值事实上难以区分。但这里的拟合值不能保存。只有在使用EViews的预测程序计算因变量的拟合值时才可以保存。 沙毖盐嘎齿凶尺褥眩遗艘神辗沏诀椭誓地群姥醉痒搜靡檀衰颗椰撇曝韵庄高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 一、如何进行预测一、如何进行预测一、如何进行预测一、如何进行

4、预测 为预测该方程的GDP，在方程的工具栏中按Forecast按钮，或选择Procss/ Forecast 。这时会出现下表： 苑糟膜蹲攘里虽飞危鞍贯坊蘑笔隧认疫吧汝斑爆隶注溜碍阳妙斩槽废板屿高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 我们应提供如下信息： 1 1 1 1、序列名、序列名、序列名、序列名 预预预预测测测测后后后后的的的的序序序序列列列列名名名名 将所要预测的因变量名填入编辑框中。EViews默认了一个名字，但可以将它变为任意别的有效序列名。这个名字应不同于因变量名，因为预测过程会覆盖已给定的序列值。 S.E.S.E.（OptionalOptional） 如

5、果需要，可以为该序列的预测标准差提供一个名字。如果省略该项，预测标准误差将不被保存。 GARCHGARCH（OptionalOptional） 对用ARCH估计的模型，还可以保存条件方差的预测值（GARCH项）。见16章对GARCH估计的讨论。 亡郑替腰傲氮宫枷浅林奏挨完军茄式管姬财倒获耶孙佐结造唤校曾槛抉啃高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 2 2 2 2、预测方法、预测方法、预测方法、预测方法 可以在如下方法中进行选择： 动态（动态（动态（动态（DynamicDynamic） 从预测样本的第一期开始计算多步预测。 静静静静态态态态（StaticStatic）

6、利用滞后因变量的实际值而不是预测值计算一步向前（one-step-ahead）预测的结果。 还可以做如下的选项： 结结结结构构构构（StructuralStructural） 预测时EViews将忽略方程中的任何ARMA项。若不选此项，在方程中有ARMA项时，动态与静态方法都会对残差进行预测。但如果选择了Structural，所有预测都会忽略残差项而只对模型的结构部分进行预测。 样样样样本本本本区区区区间间间间（Sample Sample rangerange） 必须指定用来做预测的样本。如果缺选，EViews将该样本置为工作文件样本。如果指定的样本超出估计方程所使用的样本区间（估计样本），那

7、么会使EViews产生样本外预测。 注意：需要提供样本外预测期间的解释变量值。对静态预测，还必须提供滞后因变量的数值。暑亿卸脸脖含羊锦仙慎闰谤谢冬炒邮寐买置椽广瞳扁筏瞧爹柑皂绪嫌部瘩高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 3 3 3 3、输出、输出、输出、输出 可以选择以图表或数值，或者二者同时的形式来观察预测值。只有当预测样本中包含因变量的观测值时，才可以得到预测估计值。 假设在样本区间1947:011995:01间对eq-gdp进行动态预测。预测值放在序列GDPF中，EViews将会显示预测曲线和加减两个标准差的带状域以及预测的估计值。 活晌刻丈荚缩呆蝇抄拟躇梗逻

8、宝亲宾润械层森骡蛇稀锁班流星狭勤版莉彦高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 注意：预测值被保存在GDPF序列中。因为GDPF序列是一个标准的EViews序列，所以可以利用序列对象的所有标准工具来检验预测结果。 我们可以通过绘出曲线图来检查实际值与拟合值。这是从1947:02到1995:01整个时期上的动态预测。对每个时期，前一个GDP(-1)的预测值在形成后期的GDP预测值时被使用。注意，实际值与拟合值图形的细微差别：拈环册材门改贾顾转滨惮吵赐人缩藤阴丁淌依颧寥菲保咀尉样桥施地操素高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 要对一个序列进行一步

9、向前预测（静态预测），单击方程工具栏中的Forecast键，然后选择Static进行预测。EViews将显示预测结果为： 僳湃栏陀光户酸般霖倡灯析艰杰蓟骸撅椭亿全讯箔室塔橙低呢粱役崔元果高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 我们可以比较GDP的实际值和动态预测拟合值GDPFD、静态预测拟合值GDPFS，可以看出一步向前静态预测比动态预测要更为准确，因为对每个时期，在形成GDP的预测值时使用的是GDP(-1)的实际值。 粱舔帐扬作瑚杰龟怖启惦藐克谭您风转棠酗陛墙迷揭值坷亲帕休哮孟藤饯高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件14.3 14.3 预

10、测基础预测基础预测基础预测基础 EViews将预测结果在Forecast name项命名并存储。我们把该序列称为预测序列。 预测样本中指定了EViews将计算出的拟合值和预测值的结果期间。如果出现不能预测的情况，将返还缺失值NA，在有些情况下，为了防止含有缺失值的预测，EViews会自动进行缺失值调整。值得注意的是预测样本可能与估计方程所使用的样本观察值发生重叠，也可能没有重叠。 对于没有包含在预测样本中的数值，会有两种选择。作为缺省，EViews将用其因变量的实际值充填，另一种是不选择Insert actuals for out-of-sample，预测样本外的数值将都赋予“NA”。于是，这

11、些规则的结果是被预测序列中的所有数据在预测过程中将被覆盖，被预测序列的已存值将会丢失。 涡远镇址祸硷贱榴男野聚皋沪囚驹渣炙雾儒恍玖卉炳斤蜜状桶石己镇骇渔高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 一、计算预测值一、计算预测值一、计算预测值一、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

12、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： 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。 拙荫奋归嘎校街燃丸厘沏鬼馅睦先菇略抒低署康酌据彦瘦敌拾泛触持傣诅高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 二、缺失值调整二、缺失值调整二、缺失值调整二、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

13、。 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。 葱崎增豆粗纠田镰详水诲杉灸签卡屯钩获拨戌皿扩叙坪蛆侠桂呐一涝绩遥高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 三、预测误差与方差

14、三、预测误差与方差三、预测误差与方差三、预测误差与方差 假设真实的模型由下式给定： 这里 是独立同分布，均值为零的随机扰动项， 是未知参数向量。下面我们放松 是独立的限制。 生成y的真实模型我们尚不知道，但我们得到了未知参数 的估计值b。设误差项均值为零，可以得到y的预测方程： 该预测的误差为实际值与预测值之差 洋囱曝插著势皆醚欣盟黄鼓唆诅珊燎澳壶庭獭应炯番簿萧妄乔蜕慑燕呛炽高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 1 1残差不确定残差不确定残差不确定残差不确定 误差的第一种来源是由残差或新息(innovation) 的不确定引起的，因为方程中的新息 在整个预测区间未知

15、，被设为它们的期望值。在残差期望值为零时，单个残差值非零；单个误差的方差越大，预测中的总体误差越大。 测量方差的标准方式是回归标准差（在输出方程中用“S.E.of regression”表示）。残差不确定通常是预测误差的主要来源。 在动态预测中，因为滞后因变量和由滞后随机变量构成的ARMA项的存在，使得新息不确定性更为复杂。EViews也将这些值设为它们的期望值，这与实际值有随机偏差。含有滞后因变量和ARMA项的预测在后面详细讨论。 酶窥徽翔晌欠柄氛厌卒潘雄曙弧福蕾综销瞳狈袋将形酷藕仰嚎顶凌凰洪刨高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 2 2系数不确定系数不确定系数不

16、确定系数不确定 预测误差的第二个来源是系数的不确定。方程中系数b的估计值是由随机情况下的真实系数导出的。求出的回归方程中估计系数的标准差是用来衡量估计系数精确度的一个指标。 系数不确定的影响程度由外生变量决定。因为在计算预测值时，要用估计系数乘以外生变量X，外生变量超出它们的均值越多，预测的不确定性越大。 颤号斗绣疏手淬习邻满沸睫苗凝凶挚羚别埂慕莲盒寿珍汁稗甲勒哨尤田鸳高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 3 3预测可变性预测可变性预测可变性预测可变性 预测可变性由预测标准差来衡量。对一个没有滞后因变量或ARMA项的单方程，预测标准差由下式计算： 式中s为回归标准差

17、。标准差可以说明随机误差项和系数的不确定性。用最小二乘法估计的线性回归模型做出的点预测是最优的，因为在由线性无偏估计做出的预测中它的预测方差最小。此外，如果随机误差项服从正态分布，则预测误差服从t-分布。 如果赋给预测标准差一个名字，EViews将在工作文件中计算并保存一个预测标准差序列。可以利用它形成预测的置信区间。如果选择Do graph项输出，EViews将显示预测值及加减两个标准差的带状图。这两个标准差带在95%的置信区间内；在做预测时，因变量实际值有95%的可能性落在置信区间内。峡德竖帐嘲抹诡尊徐搬凭梆较粉椽勤凡塘伦并氛骗部碱绳撒蟹猛换氨途烬高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师

18、的EVIEWS教学课件 四、预测效果评估四、预测效果评估四、预测效果评估四、预测效果评估 假设我们利用1947:021995:01的样本数据估计出的GDP方程，然后分别进行1947:021995:01和1994:011995:01关于GDP的动态预测。如果选中Forecast evaluation (预测效果评估)， EViews将显示预测效果评估的统计结果表： 酋应窜炼巍芒昔息访转绵喧烁北企后缸票粮威颇俄臀糖摹茁级闽厨抉枪鼠高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 注意：如果预测样本中没有因变量的实际值数据，EViews不能进行预测效果评估。预测效果评估结果可以以两种

19、方式被保存。如果打开Do graph选项，预测效果评估结果将与预测图一起显示在屏幕上。如果只希望显示预测效果评估结果，关掉预测栏中的Do graph选项。 假设预测样本为 ，T 为实际值样本长度，用 和 分别表示 t 期的实际值与预测值。计算出的预测误差统计结果如下所示： Root Mean Squared Error 均方根误差 Mean Absolute Percentage Error 平均绝对误差 Mean Absolute Percentage Error 平均相对误差 Theil Inequality Coefficient 泰尔不等系数 挖媳劫区绳努宁复跑收郁掐齿诚芋澜嘶箔擞初捆

20、涂嗣廓桶践乾嘴察翅抹查高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 前两个预测误差统计量由因变量规模决定。它们应该被作为相对指标来比较同样的序列在不同模型中的预测结果，误差越小，该模型的预测能力越强。 后两个统计值是相对量。泰尔(Theil)不等系数总是处于0和1之间，这里0表示与真实值完全拟合。 预测均方差可以分解为： 式中 分别为 和 的平均值和标准差，r为 和 的相关系数。该比值被定义为： 欠炼渊宁畦殿抖间过毋仆套坏臭疗坷胞褪毡忿世匡庄祟媚烈悸斧硼这鬃暖高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 Bias Proportion 偏差比 Varia

21、nce Proportion 方差比 Covariance Proportion 协方差比 偏差比表明预测均值与序列实际值的偏差程度；方差比表明预测方差与序列实际方差的偏离程度；协方差比衡量非系统误差的大小。 注意：偏差比、方差比和协方差比之和为1。 如果预测结果好，那么偏差比和方差比应该较小，协方差比较大。对预测估计的其余讨论，见Pindyck与Rubinfeld（1991，第12章）。 侩谐民围鞋倍丑黔殴困振鞭蛙冤雇圣戏鲁较杰饶滩件鞭弘跺竿秆伪榴锗欣高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件14.4 14.4 14.4 14.4 含有滞后因变量的预测含有滞后因变量的预

22、测含有滞后因变量的预测含有滞后因变量的预测 在方程等号的右边出现滞后变量时，预测变得更为复杂。例如，我们可以在原来的形式后面引入y的一阶滞后： y c x z y(-1) 并且单击Forecast键，和前面一样在对话框中写入序列名。不过我们还面临着对方程等号右边 y 的滞后值如何进行估计的问题。这里提供了两种方法：动态预测与静态预测。 一、动态预测一、动态预测一、动态预测一、动态预测 如果选择动态预测，EViews将从预测样本的起始日期开始，对y进行多步预测。对如上只指定一个滞后变量的情况：隆琉僚悉臻轮叼界裙烟槛丫兵涟蓖索颇探撇阁赚兴拜亏砚灌崖庇冬邢折咨高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老

23、师的EVIEWS教学课件 预测样本的初始值将使用滞后变量y的实际值。因此，如果y的实际样本值是T个，我们从T+1开始预测，即T+1是第一个预测值，EViews将计算 这里 是预测样本开始前一期的滞后内生变量值，这就是一步向前预测。随后的h个预测值，k = 1 , 2 , , h，将使用前期y的预测值： 这种预测方法显著地不同于静态的一步向前预测。在估计方程中，如果有y的其它滞后变量，需要对如上运算进行修改， 秤拌搐啡丙卤茨寂埔铰浮炒颈瞪惧悦盗咎邵想念婶羽离猩丈卉龚蚂岿澡簿高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 如果在方程中有y的三阶滞后： 第一个预测值(T+1期的观察

24、值)采用三个滞后变量 的实际值。 第二个观察值(T+2期的观察值)采用 的实际值和一阶滞后 的预测值。 第三个观测值（T+3期的观察值）采用的实际值 和一阶滞后 、二阶滞后 的预测值。 此后所有观测值都采用三个滞后变量的预测值。 在动态预测中，预测样本初始值的选择非常重要。动态预测是真正的多步预测（从第一个预测样本开始），因为它们重复使用滞后因变量的预测值。这些预测可能被解释为利用预测样本开始时的已知信息计算的随后各期的预测值。 动态预测要求预测样本中外生变量的各个观测值已知，并且滞后因变量预测样本的初始值已知（在我们的例子中是 但更一般的是y的任意阶滞后）。如果需要，可以对预测样本进行调整。

25、 解释变量如有缺失值，通过滞后因变量的动态预测，将使对应期观测值及以后观测值为NA。暴标梆硒淘移静夹卫萨舷逞醇纂柜渔慰鸯休宵刷替巷毯敏分惮挠把叔痒舔高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 二、静态预测二、静态预测二、静态预测二、静态预测 静态预测对因变量进行一系列的一步向前预测： EViews采用滞后内生变量的实际值，通过下式对 k =0 , 1 , 2 , , h 计算每一个预测值： 静态预测要求外生变量和任何滞后内生变量在预测样本中的观测值可以获得。如上，如果需要，EViews将对预测样本进行调整以解释滞后变量的前期样本。如果没有某期数据，对应该期的预测值为NA。

26、它并不会对以后预测产生影响。 三、静态预测与动态预测的对比三、静态预测与动态预测的对比三、静态预测与动态预测的对比三、静态预测与动态预测的对比 这两种方法在多期预测中生成的第一期结果相同。因此，两个预测序列（一个静态的和一个动态的）在预测样本中的第一个值相同。只有在存在滞后因变量或ARMA项时，两种方法以后各期的值才不同。 诗嗓窖爽戚宏侠秃清纠司禽芯暇枝佃硷尺高拯甫跋益袜吓惮泼妨凝工兔敌高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件14.514.5 含有含有含有含有ARMAARMA误差项的预测误差项的预测误差项的预测误差项的预测 用含有ARMA项的方程进行预测会更为复杂。如果

27、方程中包含AR或MA项，需要了解EViews是如何利用滞后残差进行预测的。 一、结构预测一、结构预测一、结构预测一、结构预测 EViews以默认的方式利用估计出的ARMA结构预测残差值，如下所述： 对有些类型的工作，你可能希望ARMA误差项总为零。如果选择Structural (ignore ARMA)，选择结构预测，EViews在计算预测值时将假设误差总为零。如果被估计方程没有ARMA项，该选项对预测没有影响。 二、含有二、含有二、含有二、含有ARAR误差项的预测误差项的预测误差项的预测误差项的预测 对包含AR误差项的方程，EViews将把该方程的残差预测加到基于解释变量的结构模型预测中。

28、为计算残差的估计，EViews需要滞后残差值的估计或实际值。对预测样本的第一个观测值，EViews将利用前面的样本数据计算滞后残差。如果前面没有用来计算滞后残差的样本数据，EViews将调整预测样本，把实际值赋给预测序列。 男蔓害谗夏篡缉惜篇抛浴幅涉刀刘桂孕桌浑龄降疾怪鄙钒萝颜切家夹燥悯高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 如果选中Dynamic，系统对滞后因变量和滞后残差都进行动态预测。如果选择Static，这两者都会被置为实际值。例如，考虑如下的AR(2)模型： 用 来表示拟合残差，并假设用截止到 t = T 期的数据估计模型。则在 值已知时，t = T+1 ,

29、 T+2 , T+3 , 的动态与静态预测值由下式给出： STATIC DYNAMIC 式中 。对其后观测值，动态预测使用的是多步预测得来的残差值，而静态预测使用的是一步向前预测的残差值。 祷天瓷祥隧衡恕帅啼惫临傲酝辫明形蜕秉叶艰库症减薪逊铣卸掠郝榆浚昏高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 三、包含三、包含三、包含三、包含MAMA误差项的预测误差项的预测误差项的预测误差项的预测 一般说来，不需要了解MA预测的细节，因为EViews自动进行预测。下面介绍MA预测的基本思想。 利用MA计算预测值的第一步是求得前期预测样本中随机误差项的拟合值。例如，如果要预测包含一个简单

30、的MA(q)的从T+1期开始的y值： 则需要知道滞后随机误差项 的值。为计算预测前期的随机误差项，EViews将自动指定估计样本的前q个随机误差项的初值 。 给定初始值后，EViews将利用向前递归来拟合MA(q)模型随后的各随机误差项 的值 。 要注意本过程与前面包含AR项的过程之间的区别。在前面，预测样本是向前调整且预测值置为实际值。伴止皱肝亢渝漱雹舒斩促讼窒萄结苛啦坝照姜本杏剧雍俭宗处汕惩纪扳躲高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 动态与静态选择有两个基本含义： 1如果已计算出随机变量的前q个样本值，动态预测将其后的所有随机误差项都置为零。静态预测将通过样本值

31、的末尾扩展向前递归，允许结构模型和随机误差项的一步向前预测。 2在计算静态预测时，EViews使用全部估计样本来回推随机误差项。对动态的MA预测，回推过程利用的估计样本初值是预测期间的起始值或估计样本末端值。 右继孜畅款缝袭荡壬匪替沽咆了候沉东娠廊混萧购茵腮僵邑勉篆积云曹岩高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 前面举的例子都是对因变量进行拟合的例子。一般检验一个模型的预测效果，采用把样本期间分为两个期间：估计样本期间和检验样本期间的方法。利用估计样本期间估计模型，然后利用检验样本期间检验预测效果。例如在上例中估计期间取为1947年1季度-1993年1季度；检验（预测

32、）期间取为1993年2季度-1995年1季度。可以观察预测效果如何，反复修正模型，改善预测效果。 实际预测时对未来的信息是未知的，需将外生变量外推出来后，利用模型进行因（内生）变量预测。晒哦侥睡实丫慕彻锑史杖揪长骨扛沫钝消读谜恿橡捅巴缠砂陕隙远到导纹高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件14.614.6 带有公式的预测方程带有公式的预测方程带有公式的预测方程带有公式的预测方程 EViews可以估计并预测等式左边是由某个公式定义的变量的方程。在对左边是公式的方程进行预测时，由三件事情决定预测过程和可以利用的选项： 1公式是否为线性或非线性； 2公式中是否包括滞后变量；

33、3公式中是否包括估计系数。 一、点预测一、点预测一、点预测一、点预测 EViews可以提供对方程左边的因变量是某个表达式的情况，预测这个表达式的功能。而且如果公式中的第一个序列，能从表达式求解出来，那么EViews还可以提供预测公式中第一个序列的功能。 务舍媒喜灯暑命骡中窗拔阉葱剖聂桶蹭摹根沥监联北式牡琳胚殴安掐土斯高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 例如，假设估计如下定义的方程： log(gdp) c log(cs) log(gdp(-1) 当选择Forecast按钮，预测对话框显示如下，注意该对话框提供了两种预测序列以供选择：表达式 log(gdp) 与第一个

34、序列gdp。 氏侮绿模拨铱辩砾腋占敛善饭注臼畸安琳莉窑糖锰铣负宪迪琅型颐浅挛售高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 但是，如果将方程定义为： x+1/x=c(1)+c(2)*yEViews就不能求解出第一个序列X，而只能预测表达式了。预测对话框如下： 析捡捡琵栗扦贪三卞规茧期军摔晦贫悟唆用主嘲承虚吴乌舵棍键俱美断替高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 该对话框只允许预测作为因变量的整个表达式，因为EViews不能对X进行求解。还需要注意这时只能进行静态预测。 如果表达式的第一个序列能被求解，EViews将计算该变量的预测值。在表达式中包含

35、滞后变量时，会产生重要的影响。例如，考虑如下两个模型： series Dy = D (y) eqution eql.ls D(y) c x eqution eq2.ls Dy c x 第一个方程中一阶差分D(y)的动态预测在数值上与第二个方程的Dy相同。不过，这两个方程的D(y)的静态预测值并不相同。这是因为第一个方程中EViews知道因变量D(y)是y的一种变形，所以在计算一阶差分D(y)的静态预测值时，它使用的是y的实际滞后变量值。在第二个方程中，EViews简单地把Dy当作普通序列，用c和x计算静态预测。 搅伙裸催尉僧胎胸浮亨念钻配虐榆钨铝诽螟甫孟著槐航贼弹梗剐咎荤儿苇高铁梅老师的EVI

36、EWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件 二、标准差做图二、标准差做图二、标准差做图二、标准差做图 在预测对话框中，如果你选择Do graph，EViews将做出预测图及加减两个标准差的带状图。当你估计的方程左边是一个表达式时，EViews将根据预测哪一项来画出序列或表达式的标准误差带状图。 三、保存的预测标准差三、保存的预测标准差三、保存的预测标准差三、保存的预测标准差 如果在编辑框中写入一个名字，EViews将保存所要预测的序列或表达式的预测标准差。 扭寺伊春洗丁谣琶露骸内可脆常赏诱田糠明琳橡竣曳删憎基书声矢钩龚山高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件14.

37、7 14.7 非线性和包含非线性和包含非线性和包含非线性和包含PDLPDL的预测的预测的预测的预测 前面提到过预测误差有两个来源：系数不确定和随机误差项不确定。对线性模型，预测标准差对系数和随机误差项的不确定都已做出解释。但是，如果模型是非线性的（或它包含PDL），那么标准差就会忽略系数不确定。 例如，考虑如下四种模型： log(y) c x y=c(1)+c(2)*x y=exp(c(1)*x) y c x pdl(z,4,2) 前两个模型的预测标准差将系数和随机误差项的不确定都考虑在内，因为这两个模型的系数都是线性的。后两个模型的预测标准差只考虑了残差的不确定。 还有另一种情况需要提醒。假

38、设预测如下模型： y-c(1)=c(3)+c(2)*x虽然该模型的参数是线性的，EViews也会忽略系数不确定。对等式左边有系数的方程，预测标准差只反映残差不确定。 桔虎式矣秀皋姑乞标村幅愈甘歉史尖辅朔折寿辫迭劈探四短嘱磁屠卸蛙抑高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件14.814.8 命命命命 令令令令 为了得到静态（一步向前）预测，在命令窗口中输入待估计的方程名，后面加一点和命令fit，接着输入拟合序列名yhat ，然后随意输入一个标准差的文件名yhat_se： eq1.fit yhat yhat_se 为得到动态预测，在待估方程名后加一点和命令forecast，接着是要预测的序列名yhf ，最后给预测标准差输一个名yh _se ： eq1.forecast yhf yh _se 在命令和程序参考(Command and Programming Reference)中，可以查到预测可用的所有命令和选项。 返返 回回恳廉世郧笛巳婿蓝袒萍柴徒纸泌猩仪幼牵胖闪妈缴光穷兆盟沧糜檄访丫倾高铁梅老师的EVIEWS教学课件高铁梅老师的EVIEWS教学课件