上课老师讲太快了，于是课下自己对着录播把老师的操作一步步复刻了一遍，记录在此以便期末复习~ 用到的软件：Eviews10 案例：给出199个家庭的总收入和食品支出数据，要求用前198个数据进行最小二乘拟合，用最后一个数据做预测。其中食品支出(food)为y，总收入(total)为x。 第一步：创建一个workfile 然后选择数据类型 第一个是指非时间序列，即横截面数据 第二个是指时间序列 第三个是面板数据 由于我用的序列是横截面数据，所以选择第一种 在data range处输入序列长度，在WF处给序列命名，然后点击OK 创建两个序列：在object里面选new object

选择类型为Series，并命名 创建两个序列，分别为food和total，其中food是被解释变量y，total是解释变量x 从别的地方复制198个数据过来 点击OK就行 然后回到自己的界面，点击上面的edit进入编辑状态，再粘贴数据 数据粘贴完成 然后绘图展示数据 绘图时先写x后写y，中间空一格 选择散点图 双击图片可以更改设置，比如颜色和线型 点击name给图片命名，不然关掉窗口图片就没了，命名之后就算是保存了 拟合模型 在估计方程时先输入y，后面输入的都是x 其中c为常数 Method为最小二乘 点击确定 然后同样要给方程命名 查看残差 点击stats可以返回方程界面 新增一个total，预测food 点击range这一行，点哪都行 然后修改范围 范围变成之前的范围加上这个新增的，一共199 然后在total 里面新增一个观测值：940.92 记得要点击edit才能编辑 然后打开eq01，点击Forecast 给预测序列命名为foodf，其标准差为foodfse 其中Forecast sample是指预测范围，因为是点预测所以是从199到199.

勾上代表foodf的前198个用真实值填充，不勾代表前198个都是NA 最后点击OK 中间的点是预测值，上下的点是预测区间，即上下两倍标准差 双击图片，修改设定，比如改成柱状图 具体的值可以在foodf和foodfse中查看 over!