要优化Eviews一元线性回归拟合结果，可以考虑以下几种方法：
-
增加样本量：增加样本量可以提高模型的准确性和稳定性，从而更好地拟合数据。
-
删除异常值：删除异常值可以去除对模型的干扰，使模型更准确地拟合数据。
-
检查数据是否平稳：如果数据不平稳，可以通过差分或其它方法进行转换，以消除非平稳性带来的影响。
-
检查数据是否存在多重共线性：如果数据存在多重共线性，可以考虑使用主成分分析等方法进行变量降维，或者删除一些高度相关的变量。
-
调整模型的参数：可以尝试调整模型的参数，如选择不同的回归函数、调整置信水平等，以改善拟合结果。
更详细的回复
如果Eviews一元线性回归拟合结果不好，可以考虑对数据进行优化。以下是一些可能的实现方式：
-
数据清洗：检查并删除异常值、缺失值和重复值。可以使用Eviews内置函数或手动方法来处理这些问题。
-
变量转换：尝试将原始变量进行对数、平方根等非线性变换。可以使用Eviews的内置函数或自定义函数来实现。
-
引入更多解释变量：如果可能，引入其他与因变量相关的解释变量。这可以增加模型的解释力。
-
去除不相关变量：如果某些解释变量与因变量无关，则应该去除它们以简化模型。
-
检查样本：检查样本是否充分，是否有足够的数据点覆盖因变量的范围。
下面是一些可能有用的示例代码（假设数据集名为"mydata"，因变量名为"y"，自变量名为"x"）：
1.删除异常值
smpl if y<1000 and y>0 and x<1000 and x>0
2.对自变量进行对数变换
genr lnx = log(x)
3.引入新的解释变量
genr z = x^2
4.去除无关变量
regress y c x
5.检查样本
smpl if nobs(y)>=50