请教eviews9中SIGMASQ的含义

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请教一下：eviews9中增加 ar（1）或ma（1）会在回归系数中出现SIGMASQ
请问这个是什么？
不对这个东西进行解释行不行？
谢谢

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关键词：EVIEWS Views Eview Sigma GMAS eviews问题

The next section contains the coefficient estimates, standard errors, t-statistics and corresponding
p-value. (It is worth pointing out that the reported ARMA coefficients use a different
sign convention than those in Sowell so that the ARMA coefficients all have the opposite
sign).
Notice that since we estimated the model using ML, EViews displays the estimate of the
error variance  as one of the estimated coefficients将误差方差作为估计的系数. You should be aware that the EViews
reported p-value for SIGMASQ is for the two-sided test双侧检验？？, despite the fact that SIGMASQ must
be non-negative. (If desired, you may use the reported coefficient, standard error, and the
@CTDIST function to compute the appropriate one-sided p-value.)
我在eviews9的说明中找到这样一段，但看的不是太明白

不需要报告。
简单说只要这个系数显著就可以了。可以不用管它。

同样遇到这个问题，手动顶一下贴，求大神解答

根据其手册的解释，是方差。是否可以理解成原模型随机误差项u所遵循的自回归方程的误差项e的方差估计量？

同问这是什么

那个报的是估计出来的残差序列的方差，在极大似然估计下，这个估计量是有偏的，不用管他

是对ARMA模型进行ML估计的扰动项方差的估计值，与利用残差平方和计算的方差估计值是有差异的，见下图

是通过对ARMA模型进行ML估计得到的扰动项方差的估计值，其与利用残差平方和得到的方差估计值之间还是有差异的，即不相等。见下图

财经节析 发表于 2017-11-3 10:29
是通过对ARMA模型进行ML估计得到的扰动项方差的估计值，其与利用残差平方和得到的方差估计值之间还是有差异 ...

张老师您好，我想请教下，在做e-g协整检验时，第一步回归，残差有自相关问题，我需要把它消除吗 （后续分析会用到协整模型），看文献和书上有的没管 有的消除了，我尝试用ar（1）消除后，ecm模型里面要加上这一项吗？新手，望多多指教