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在写论文，用了VAR模型，用EVIWES操作的结果如下：（请问其模型如何写，经济含义是什么，回答越详细论坛币越多，论坛币全部奉献）

Vector Autoregression Estimates
Date: 05/04/10 Time: 09:28
Sample (adjusted): 1999Q3 2009Q4
Included observations: 42 after adjustments
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]


	I	LNM1	LNGDP	ER


I(-1)	1.207417	0.001676	0.001767	0.010678
	(0.18974)	(0.00187)	(0.01323)	(0.00940)
	[ 6.36363]	[ 0.89495]	[ 0.13352]	[ 1.13557]

I(-2)	-0.535698	-0.000927	0.002369	-0.011592
	(0.16822)	(0.00166)	(0.01173)	(0.00834)
	[-3.18454]	[-0.55847]	[ 0.20191]	[-1.39046]

LNM1(-1)	2.456208	0.996167	0.501328	0.459219
	(21.2476)	(0.20970)	(1.48207)	(1.05302)
	[ 0.11560]	[ 4.75045]	[ 0.33826]	[ 0.43610]

LNM1(-2)	-5.925818	0.014291	0.714856	-0.429010
	(20.2111)	(0.19947)	(1.40977)	(1.00165)
	[-0.29320]	[ 0.07165]	[ 0.50707]	[-0.42830]

LNGDP(-1)	-2.101304	-0.008151	-0.241480	-0.167986
	(3.16135)	(0.03120)	(0.22051)	(0.15667)
	[-0.66469]	[-0.26125]	[-1.09509]	[-1.07220]

LNGDP(-2)	1.674017	-0.012005	-0.192301	-0.023640
	(2.72646)	(0.02691)	(0.19018)	(0.13512)
	[ 0.61399]	[-0.44613]	[-1.01117]	[-0.17496]

ER(-1)	0.800665	0.029549	-0.297540	1.584262
	(3.33698)	(0.03293)	(0.23276)	(0.16538)
	[ 0.23994]	[ 0.89724]	[-1.27830]	[ 9.57960]

ER(-2)	-1.661139	-0.042143	0.240588	-0.614449
	(3.48020)	(0.03435)	(0.24275)	(0.17248)
	[-0.47731]	[-1.22697]	[ 0.99109]	[-3.56251]

C	26.06474	0.159693	1.065309	0.952177
	(11.2050)	(0.11059)	(0.78157)	(0.55531)
	[ 2.32617]	[ 1.44406]	[ 1.36303]	[ 1.71467]


R-squared	0.876895	0.998570	0.925884	0.995321
Adj. R-squared	0.847051	0.998224	0.907916	0.994186
Sum sq. resids	23.22791	0.002262	0.113013	0.057051
S.E. equation	0.838973	0.008280	0.058520	0.041579
F-statistic	29.38301	2881.038	51.53067	877.4345
Log likelihood	-47.15681	146.8128	64.68096	79.03573
Akaike AIC	2.674134	-6.562516	-2.651474	-3.335035
Schwarz SC	3.046491	-6.190158	-2.279117	-2.962677
Mean dependent	0.633445	4.947490	4.615950	7.911626
S.D. dependent	2.145238	0.196460	0.192848	0.545322


Determinant resid covariance (dof adj.)		1.25E-10
Determinant resid covariance		4.75E-11
Log likelihood		260.7737
Akaike information criterion		-10.70351
Schwarz criterion		-9.214077

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