eviews季节加法模型怎么看

Eviews季节性时间序列数据可以使用季节性加法模型来进行分析和预测。季节性加法模型将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分三个部分。具体步骤如下：

1. 首先，使用样本数据确定趋势成分，可以使用线性趋势模型或非线性趋势模型来拟合时间序列数据。

2. 然后，确定季节性成分，可使用Denton方法或X11方法进行季节性分解。

3. 最后，确定随机成分，即未被趋势和季节性解释的部分。

通过对这三个成分的分析，可以更好地理解时间序列的变化规律，并进行更准确的预测。在Eviews中，可以使用“Proc->Decomposition->Seasonal Decomposition”命令来进行季节性分解，并使用“Proc->Forecast->ARIMA Forecast”命令来进行预测。