[求助]eviews做回归预测，通宵没做出来，帮帮忙吧

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老师布置了一个作业，没人会做，刚接触eviews，学了一通宵，还是没能做出来 请高手帮忙指点，不胜感激。

出口货运量是Y  解释变量是每年gdP，海港吞吐量（container）。

目的，点预测Y，最好能区间预测

 YEAR Y   GDP         CONTAINER 
1993 109 290675.6  268938 
1994 173 340208.3  276198 
1995 252 398837.7  285200 
1996 294 448596.4  295257 
1997 314 491134.8  357351 
1998 337 484102.8  416254 
1999 400 529499.7  417561 
2000 520 578664.5  430437 
2001 556 622122.6  469585 
2002 655 684263.5  486510 
2003 787 724675.0  510210 
2004 842 779380.5  523537 
2005 960 810515.9  597819 
2006 946 848044.6  692127 
2007 940 901188.6  761339 

发现不是线性的，建立 LOG(Y) = C(1)*LOG(GDP) + C(2)*LOG(CONTAINER) + C(3)

ols分析 得到以下结果

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
    
LOG(GDP) 2.393089 0.189226 12.64675 0.0000
LOG(CONTAINER) -0.497501 0.197272 -2.521907 0.0268
C -19.13284 0.718573 -26.62617 0.0000
    
R-squared 0.991122     Mean dependent var  6.109792
Adjusted R-squared 0.989643     S.D. dependent var  0.668098
S.E. of regression 0.067992     Akaike info criterion  -2.361986
Sum squared resid 0.055476     Schwarz criterion  -2.220376
Log likelihood 20.71490     Hannan-Quinn criter.  -2.363495
F-statistic 669.8625     Durbin-Watson stat  1.942591
Prob(F-statistic) 0.000000   
各项值都不错吧？没有问题吧？？

方程是LOG(Y) = 2.39308895955*LOG(GDP) - 0.497500846588*LOG(CONTAINER) - 19.132842824

下面怎么进行预测呢？比如预测把gdp container带入方程 预测07年的Y值和Y值的预测区间，于真实值比较。

假如eviews不能预测区间，得算的话，有没有比较简单的方法。或者用spss能够简单的得到吗？

那位大虾能详细说明下呀？

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关键词：EVIEWS Eview Views 回归预测 view EVIEWS 预测

快来 快来

同问！在很多书上的图倒中都可以看见“Forecast”菜单命令，可我装的eviews中却看不到该菜单命令。

是不是因为书上所用的版本太低，所以才有。而我用的是eviews 6中却没有？

如果看不到预测的菜单命令，应该怎么做才能得到预测值？谢谢各位的指教！

回头抽时间做做看

The value of the estimated R-squared (0.99) is not reasonable.
It means you met a spurious regression, that's the time series of your variables are non-stationary.
You can take a (log) difference for each series to run a new regression.

In your command window:
ls dlog(Y) c dlog(GDP) dlog(CONTAINER)

哦 是吗？ R是0.99怎么就是假回归呢？

俺也是新手，模型已经建立起来了，就是不知道怎么得出预测值，好像比较笨

上面的数据 表示模型没有问题吧？？

R2是一个很好的参考数据，但是不是绝对的。不过，我还是觉得上面那个模型应该还好，没有问题吧。