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图2-19-4
例2.1中残差的偏度为-0.21，说明残差的分布是说明的分布是不对称的呈现左偏。
例2.1中残差的峰度为1.756，说明残差的分布相对于正态分布是平坦的，呈现平坦的分布形态。
在正态分布的原假设下，J-B统计量是自由度为2的 ? 2 分布。 J-B统计量下显示的概率值（P值）是J-B统计量超出原假设下的观测值的概率。如果该值很小，则拒绝原假设。当然，在不同的显著性水平下的拒绝域是不一样的。例2.1中残差的J-B统计量下显示的概率值（P值）是0.3923，不能拒绝原假设, 残差服从正态分布。
六、模型检验
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1、经济意义检验
所估计的参数 ，说明我国GDP每增长一亿元，最终消费支出平均增长0.55亿元。这与经济学中最终消费支出与国民生产总值间的关系相符。 2、拟合优度和统计检验
用EViews得出回归模型参数估计结果的同时，已经给出了用于模型检验的相关数据。
拟合优度的度量：由表2-3中可以看出，本例中可决系数为0.993459，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“国内生产总值”对被解释变量“我国最终消费支出”的绝大部分差异作出了解释。
对回归系数的t检验：针对H0:?1?0和H0:?2?0，由表2-2中还可以看出，估计的回归系数?1的标准误差和t值分别为：
se(b1)?153.9605,t(b1)?1.593605，；?2的标准误差和
^^t值分别为：
se(b2)?0.009135,t(b2)?60.37623。取??0.05，查
t分布表得自由度
为24 的临界值2.064因为t(b2)?60.37623》2.064，所以应拒绝
H0:?2?0。这表明，国内生产总值对我国最终消费支出有显著
影响。
六、预测
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在Equation框中选Forecast项后，弹出Forecast对
话框（如图2-20-1），Eviews自动计算出样本估计期内的被解释变量的拟合值，拟合变量记为YF，其拟合值与实际值的对比图如图2-20-2所示。同时在主窗口生成预测值序列YF（如图2-20-3）。
图2-20-1预测设置窗口
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图2-20-2样本其内预测结果
图2-20-3
下面预测2004年我国最终消费支出。
1．首先将样本期范围从1978-2003年扩展为1978-2004
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年。即单击工作文件框中Pros中的Structure/Resize Current Page，如图2-21-1所示，并将1978-2003改为1978-2004，如图2-21-2所示。
图2-21-1
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