怎么都没人会啊，特来求解的

我也一直想知道

同问

第一：你说的Acture对比的那个，那是用建立的模型仿真过去的数据，和过去的数据对比。和你所谓的预测提问不相关。
答案是：预测线来说，有一个预测值组成的线，当然得在中间，然后上下两条虚线组成的边界：UB.LB。
也就是 上方边界，下方边界。
这个在统计学里很常用。那么多复习下就知道。

第二个问题。关于R 和 R的平方做可决系数问题。
这个得问你对 OLS 方程的理解。还记得它是怎么求回归模型的系数吗？就是解数学方程组。
然后方差分解，构成三个部分  总方差=模型解释部分的方差+残差的方差
而 R 的计算， 就是 模型解释部分的方差/总方差  我们当然期待它接近1为最好。（多重共线性也会导致R很高，那个得看 D-W 值）
那么你说的非线性方程线性化后的估计，现在明白R还是有用的吧。
经济学里最明显的一个非线性方程就是 C-D 生产函数
Y=A^α*B^β
取对数后：
lnY=α*lnA+β*lnB
在EVIEWS里，加入常数项 C 在方程的右边第一项 就可以估计了。

最后补充关于预测的问题，如果序列里的样本区间确定后（有时间关系的）
可以调整样本区间，如数据只到 2008年
那么预测未来3年
将样本调整到 2011 年 后
后面3年的数据，就是用你建立的模型进行估计得到。

“你的是什么数据，截面数据还是时序数据，预测后面几个？预测之前要先扩大样本量。
假如你总共有70个数据,都是截面数据,要预测后面三期
即在命令窗口中输入expand 1 73 回车
你应该是用最小二乘法估计的吧,假如你的变量分别为y和x,在命令窗口中输入ls y c x回车,在弹出来的方程的上面菜单栏有个Forcast,单击它,在出现的对话框中只用在series names与forcast sample中输入数据,其中有个forcast name和S.E.,你在forcast name中随便输入一个xf,也可以直接用默认的,但在S.E中输入xf1.
在forcast name中,输入71 73.或者1 73.
然后OK即可
然后工作表就出现了xf1,xf变量
如果你的置信区间为95%,那么就是[xf中的某个数据-1.96*xf1中对应的数据,xf中的数据+1.96*xf1中的数据]
这个就是你的置信区间为95%的预测区间了.
不知道你问的是不是这个”引用自百度知道。。虽然很晚了 估计也没有啥用了 但还是放上吧。

1.关于置信带是如何出来的，我也同问。
2.关于两个R2是否可比较的问题，我可以回答：如果被解释变量和解释变量都相同，那么两个不同形式的模型是可以直接比较R2的，如果被解释变量不同，那么没有比较的意义，如果被解释变量相同，但是被解释变量不同，意义也不大，毕竟解释变量不同嘛；但如果被解释变量相同，解释变量也相同，但是模型形式不同，比如一个是线性，一个是对数，那么两个比较就很有意义了，可以从R2大的作为选择标准，选择一个恰当的函数形式。

如果我想知道回归模型中常数项的置信区间怎么操作啊？

可以用程序做

建模是应该用d(x) ,不需要再定义dx=d(x)，利用后者建模作为被解释变量则模型的预测就只针对一阶差分的序列而不是原序列预测。利用前者建模作为被解释变量则模型的预测就可以即针对原序列，也可针对一阶差分后的序列，出来后的SE变量就可以计算原序列的95%置信区间！！

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