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