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雷达卡
线性趋势
线性趋势模型是一种最常用，也是最成熟的方法。模型的基本结构为：
Yt＝a＋bt
式中，a，b是模型的参数。这种模型的结构比较简单，估计方法非常成熟，是很多其他趋势模型估计的基础。下面结合实例说明如何使用该软件进行直线趋势模型的预测。
[例3]设某市1992－2002年市场鸡蛋销售量如表4所示。试预测2003年该市鸡蛋销售量。
表4 某市鸡蛋销售量 单位：万千克
解：第一步，建立一个新的工作文档，文档的样本期为1992－2002年。生成序列SALES，录入表4中的销售量观测值。
第二步，打开SALES序列对象窗口，点击View→Line Graph，绘制序列散点图（见图6）。
图6 序列散点图
Eviews中没有直接绘制散点图的菜单选项。当需要绘制散点图时，首先需要绘制连线图（Line Graph）。屏幕显示图形对象窗口后，用鼠标左键双击图形的任意位置，或者点击右键，然后在弹出的菜单中选择Options。此时，系统将弹出图形属性对话框。
图形属性对话框中的选项很多。用户在这里可以方便地更改图形的类型（Graph Type）、图形的属性（Graph Attitude）、线形图格式见（Line Graph）、条形图格式（Bar Graph）等。这里，将图形的类型选择为线形图（Line Graph），再在线形图格式中选择仅有标示（Symba1s Only）。点击OK。
从散点图上可以看出，该序列基本呈现出一种直线增长的趋势，因而宜采用直线趋势延伸的方法进行预测。
第三步，生成时间变量T。在进行模型参数的估计时通常要用到最小二乘的方法，其中，观测值就是因变量，序列T就是自变量。
生成一个新序列的方法有很多，可以通过菜单操作，也可以直接在主窗口中输入命令行实现。有关菜单操作的方法在本章第一节中已经说明，这里采用命令行的形式生成序列T。
Eviews生成序列的命令为data，用户只需在主窗口中输入命令：data T。
对于序列T，用户可以在打开的对象窗口中为它赋值，比如赋值1，2，3，…
如果用户需要直接生成含有值的序列T，也可以利用函数生成序列，在主窗口中输入命令行（见图7）。
图7 T序列生成命令和取值情况节略
genr T=＠trend
系统自动生成序列T，并从0开始计数，它的取值依次为0，l，2，3，…
第四步，模型估计。在Eviews中最小二乘回归的命令是LS，它的基本书写格式为：
LS 因变量 C 自变量
其中，C代表模型中的常数项，对于没有常数项的模型可以不写。
本例中，使用下面的命令进行回归： LS SALES C T（见表5）。
表5 最小二乘回归结果
根据表5的结果，得到如下模型：
sale＝31.227＋2.391×T
第五步，进行预测。根据上述模型结果，可以很容易地给出2003年鸡蛋销售量的预测结果。将T＝11代入上述模型，计算结果表明该企业2003年的鸡蛋销售额为57.5万元。
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