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我想做样本外预测，但是发现根据回归出来的方程得到的，估计的误差很大。但是如下表所示，eviews输出的样本内预测值偏差不大，我想知道eviews样本内预测值是怎么算出来的，因为和用回归出来的方程算的不一样，回归方 ...

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我想做样本外预测，但是发现根据回归出来的方程得到的，估计的误差很大。但是如下表所示，eviews输出的样本内预测值偏差不大，我想知道eviews样本内预测值是怎么算出来的，因为和用回归出来的方程算的不一样，回归方程就是表格最后一行的方程，各参数均显著。请高手指点，谢谢！

	实际值	eviews样本内预测值	相对偏差=（预测值-实际值）/预测值	相对偏差的绝对值
	3203.106	3245.586443	0.013262	0.013262
	3256.754	3201.636385	-0.01692	0.016924
	3276.891	3292.758319	0.004842	0.004842
	3177.368	3278.899963	0.031955	0.031955
	3114.071	3216.231088	0.032806	0.032806
	3219.059	3113.108531	-0.03291	0.032913
	3308.393	3250.545464	-0.01749	0.017485
	3319.475	3311.848358	-0.0023	0.002298
	3317.141	3354.965047	0.011403	0.011403
	3389.395	3322.125071	-0.01985	0.019847


样本外测试值	3511.05
	3512.07
	3535.68
	3451.11
	3442.66

	y=2004.515+1.030023y（t-2）+0.973686e（t-1）

下面是回归方程时输出的数据
Dependent Variable: AINDEX
Method: Least Squares
Date: 07/01/15 Time: 10:39
Sample (adjusted): 3 245
Included observations: 243 after adjustments
Convergence achieved after 12 iterations
MA Backcast: 2

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 2004.515 177.1359 11.31625 0.0000
AR(2) 1.030023 0.011746 87.69497 0.0000
MA(1) 0.973686 0.015638 62.26484 0.0000

R-squared 0.991239 Mean dependent var 2344.657
Adjusted R-squared 0.991166 S.D. dependent var 303.8797
S.E. of regression 28.56209 Akaike info criterion 9.554307
Sum squared resid 195790.3 Schwarz criterion 9.597431
Log likelihood -1157.848 Hannan-Quinn criter. 9.571677
F-statistic 13576.47 Durbin-Watson stat 1.994518
Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots 1.01 -1.01
Estimated AR process is nonstationary
Inverted MA Roots -.97

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