任何一个模型的区间模型都是在单点预测的基础上加上(或减去)置信水平的分位数乘以估计方差，你明白这个思路的话，预测就不难了。eviews中，在得到的回归模型输出窗口上部有“forecast”，点击进去输入你要预测的时间段就能得到最后的结果。
假如你总共有30个数据,都是截面数据,要预测后面1个
即在命令窗口中输入expand 1 31 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1 31.
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.

谢谢你，你讲的方法我可以理解，不过我现在遇到的最大的问题是没有办法扩充样本，在输入框输入expand没有用，不知道你能不能看到图片，然后我们老师讲的是书上的预测，用的是var（f)，使用了所有参数的协方差矩阵...我觉得虽然复杂也能理解，但是这个我不会使用截距项参数（b1)和别的参数求协方差（因为它不是个序列，选不了as groups打开做协方差分析），应该这两种方法都可以，你说的那个更简单一些，所以还是请你帮我想想怎么操作

我忽然想到了一个偷懒的方法，我先将所有数据（包括西藏的）导入Eviews，再只对除了西藏的30个样本做回归分析，求出的方程，再用你那个forcast里xf和“se”里输入xf1是不是也可以呢？^_^感觉这样会简单很多，还是谢谢你啦~

还有一个问题请教一下（我已经在这个问题上卡了很久了，求不要嫌我烦QAQ）我按上面的操作做了之后，se保存的个xf1序列超级大,差不多是点预测取得的估计值（也就是xf中的值)的两倍，再乘个tc...预测之后GDP的下限变成了个负数请问这是正常的吗= =

还有一个问题请教一下（我已经在这个问题上卡了很久了，求不要嫌我烦QAQ）我按上面的操作做了之后，se保存的个xf1序列超级大,差不多是点预测取得的估计值（也就是xf中的值)的两倍，再乘个tc...预测之后GDP的下限变成了个负数请问这是正常的吗= =