对话框中有三个表达式。前两个代表（近似）95％预测区间的上限和下限，通过评估点预测加减两倍标准误的值计算。最后一个表达式表示因变量的实际值。
点击确定后，EView将打开一个包含数据电子表格视图的无标题组窗口。绘制数据之前，我们将更改观测样本，以便仅绘制预测样本的数据。选择Quick / Sample ...或点击组工具栏中的Sample按钮，然后将样本更改为只包含预测期：
要绘制预测期的数据，请从组窗口中选择View / Graph ...，然后从Graph Options对话框左侧的列表中选择Line＆Symbol：
log（M1）的实际值在大部分预测期间的预测区间内，但低于1996年开始的95％置信区间的下限：1。
（请注意，图表底部的滑动条表示我们只查看工作文件范围的子集）。
对于这些数据的替代视图，您可以从对话框的列表中选择View / Graph ...和Error Bar，它将显示如下图形：
该图清楚地表明LOG（M1）的预测高估了预测期最后四个季度的实际值。
附加测试
请注意，上述规格仅用于说明目的。事实上，对EQLAGS进行各种规格测试表明，现有规范可能存在许多问题。
首先，即使在估计滞后规格之后，仍然存在相当多的序列相关性。 EQLAGS方程中的序列相关性测试（通过选择视图/残差诊断/串行相关LM测试...，并输入“1”表示滞后数），拒绝在重新构建的方程中没有序列相关的零假设。输出的顶部是：
此外，残差中有自回归条件异方差（ARCH）的强有力证据。选择View / Residual Diagnostics / Heteroskedasticity Tests ...以显示异方差性测试对话框。然后从列表框中选择ARCH并接受默认值“1”。 ARCH测试结果的顶部显示数据表明残差中存在ARCH：
除了序列相关性和ARCH之外，上述规范还有一个更基本的问题，因为如图所证明的，LOG（M1）表现出明显的上升趋势，表明我们应该在该系列中执行单位根。单位根的存在将表明需要进一步分析。
我们再次通过点击窗口并从菜单中选择LOG（M1）系列窗口来显示LOG（M1）系列窗口。如果LOG（M1）系列窗口不存在（如果以前关闭了窗口），则可以通过选择Quick / Show ...，再次打开一个新窗口，输入“log（m1）”，然后单击OK。
在计算测试统计之前，我们将通过单击Quick / Sample ...并在对话框中输入“@all”将工作文件样本重置为所有观察值。
接下来，要为本系列的非平稳性执行增强型Dickey-Fuller（ADF）测试，请选择View / Unit Root Test ...并单击OK接受默认选项。 EViews将执行ADF测试并显示测试结果。输出的顶部显示如下：
EViews通过自动选择确定的测试方程（此处为四个）中滞后差异项的数量执行ADF测试统计量。 ADF检验统计值的概率值为0.9911，几乎没有证据表明我们可能会拒绝单位根的零假设。
如果我们的数据中存在单位根，我们可能希望采用更复杂的统计模型。这些技术在分别处理基本时间序列，协整回归模型和向量误差校正规范的“时间序列回归”，“向量自回归和误差修正模型”中进行了讨论。
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