三步提前预测是否可以这样理解：对于一个时间序列，数据截止2013年，则需要预测2014-2016年的数据！若是，可以使用eviews对模型做回归，然后点击forecast命令，修改预测区间，便可以得到一个静态的预测，同时生成预测结果序列！

在EViews中进行三步前预测（3-step-ahead forecast）可以通过以下步骤实现：

1. **建模与估计**：
   首先，你需要对你的数据序列建立一个模型。这可以是一个ARIMA模型、状态空间模型或是任何其他适当的统计或计量经济学模型。

2. **生成预测命令**：
   假设你已经为你的序列建立了模型并命名为`my_model`（你自己的模型命名可能不同）。要生成3步前的预测，你可以使用以下命令：

   ```
   my_model.forecast step=3
   ```

   这将产生三步前的预测。如果你需要保存这些预测值到一个特定系列中，例如命名为`forecast_3step`，可以这样操作：

   ```
   series forecast_3step = 0
   my_model.forecast(f=forecast_3step) step=3
   ```

3. **生成图形**：
   要在EViews里生成带上下限的预测图表，你可以用以下步骤来实现：

   a. 首先确保你的模型可以提供预测区间。对于ARIMA和其他一些模型，EViews允许你输出预测的标准误差或置信区间的上限和下限。
   
   b. 使用`my_model.forecast`命令生成预测值及上下界。

   c. 然后使用`graph`功能来绘制图表：
      
      ```
      graph my_graph
      my_graph.line forecast_3step
      my_graph.line y @from(@indend-10) @to(@sampleend)
      my_graph.line_forecast fci_upper fci_lower
      ```

   注意在上面的命令中，`y`是你的原始数据序列，而`fci_upper`和`fci_lower`分别是预测区间的上限和下限。

确保调整`my_model`, `forecast_3step`, `y`, `fci_upper` 和 `fci_lower` 等变量名称以符合你实际的模型和系列命名。

希望这些信息能帮助你完成作业！如果你在执行过程中遇到任何具体问题，别犹豫，可以进一步提问。

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