时间序列预测方法有哪些 怎样用eviews对时间序列数据进行置信区间预测？

怎样用eviews对时间序列数据进行置信区间预测？

假设工作文件中的变量是y（T），并为其一阶滞后项建立一个自回归模型y（T）=a by（T-1）。您的采样时间是从2000年到2011年。你已经知道2000年到2010年的数据，现在你想预测2011年的数据。在Eviews命令窗口中，输入：smpl 2000 2010eqation EQ1。LS y=C（1）C（2）*y（-1）smpl 2000 2011年1月1日。预测财务报表时间序列是指一组按时间顺序排列的有序数据序列。时间序列预测是从分析时间序列的变化特征中选择合适的模型和参数，建立预测模型，并根据惯性原理，假设预测对象过去的变化趋势将延续到未来，从而做出预测。这种预测方法的一个明显特点是所使用的数据都是有序的。移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、周期预测法和自回归AR（n）法是典型的时间序列预测方法。这种方法预测精度较低，通常要求研究体系比较稳定，历史数据量大，数据分布趋势明显。

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