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请问达人GAUSS 7.0中 MSVARlib 运行结果怎么看？

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以下是我在GAUSS7.0中运行MSVARlib中example中一个例子的结果，不知从该结果中怎么看各状态的概率呢？其中Beta、Delta、Sigma都分别是什么参数呢？刚刚接触这个模型，属于菜鸟级的，还请各位达人不吝赐教阿，万分感谢 ...

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以下是我在GAUSS 7.0中运行MSVARlib 中example中一个例子的结果，不知从该结果中怎么看各状态的概率呢？其中Beta、Delta、Sigma都分别是什么参数呢？刚刚接触这个模型，属于菜鸟级的，还请各位达人不吝赐教阿，万分感谢！
==================Initial matrix of transition markovian probabilities, ptrans_init:==================
0.90000000 0.05000000 0.05000000
0.05000000 0.90000000 0.05000000
0.05000000 0.05000000 0.90000000
==================Initial switching regressors (or intercepts), Beta :==================
-1.08316340 -0.07490173 -0.37822445 -0.23158135 0.04067441 -0.03831386 -0.02748879 -0.05300856 1.04248899 0.11321558 0.40571324 0.28458991
==================Initial ergodic state probabilities, prob_st_init:==================
0.33333333
0.33333333
0.33333333
==================Initial state covariance, var_init:=========================
0.99561404 0.08390998 0.21071405 0.14537713
0.08390998 0.99561404 0.18415662 0.11374016
0.21071405 0.18415662 0.99561404 0.13020577
0.14537713 0.11374016 0.13020577 0.99561404
=========================Det(inv(var_cov_init)):=========================
1.15071775
==================Initial non switching regressors (or intercepts), Delta :==================
0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000
=================Final Results of the Maximum likelihood optimization ==================
Log likelihood-1220.34601202
Convergence code : 0.00000000
The EM algorithm has converged.
Degree of freedom 200.00000000
Number of observations : 228
Number of parameters : 28
Estimates Gradient Standard-errors T-student Pvalue.
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
X01 0.884406 0.004036 0.074416 11.884544 0.000000
X02 0.028982 0.000681 0.022229 1.303780 0.193807
X03 0.001000 0.000001 0.000000 +INF 0.000000
X04 0.065215 0.005337 0.074171 0.879246 0.380323
X05 0.916591 0.000742 0.056372 16.259685 0.000000
X06 0.039102 -0.000944 0.038109 1.026064 0.306101
X07 -1.208680 0.001148 0.214519 -5.634362 0.000000
X08 -1.067031 -0.001486 0.229001 -4.659511 0.000006
X09 -1.414365 -0.000636 0.197740 -7.152642 0.000000
X10 -0.988453 0.000922 0.224395 -4.404977 0.000017
X11 -0.031824 0.000273 0.134877 -0.235947 0.813715
X12 -0.058864 -0.001341 0.111110 -0.529780 0.596852
X13 -0.270529 0.000214 0.146793 -1.842926 0.066820
X14 -0.098073 -0.002296 0.148705 -0.659515 0.510324
X15 0.208623 0.001255 0.094057 2.218044 0.027677
X16 0.202507 -0.001019 0.088351 2.292071 0.022943
X17 0.383411 -0.000795 0.113802 3.369105 0.000905
X18 0.213614 0.000072 0.097972 2.180358 0.030398
X19 0.839796 0.000121 0.080872 10.384241 0.000000
X20 -0.007484 -0.000900 0.043407 -0.172421 0.863281
X21 0.869242 0.000080 0.082695 10.511451 0.000000
X22 0.142332 0.001694 0.056973 2.498220 0.013288
X23 0.113057 0.001661 0.055473 2.038059 0.042861
X24 0.707990 0.000158 0.078865 8.977219 0.000000
X25 0.099129 0.000898 0.058973 1.680914 0.094341
X26 0.059653 -0.000054 0.061531 0.969477 0.333478
X27 0.026699 0.000282 0.065282 0.408976 0.682995
X28 0.878939 -0.000274 0.084184 10.440702 0.000000
Duration of estimation, in secs:44.48400000
=================Final Parameters==================
=================Final matrix of markovian transition probabilities P[i,j]: ==================
0.88440602 0.02898160 0.00100000
0.06521486 0.91659084 0.03910218
0.05037911 0.05442755 0.95989782
=================Final ergodic probabilities :=================
0.08976731
0.33830540
0.57192729
=================Final transposed conditional beta, covariances, var_res by regime, y1..yk series in column :=================
==============Regime 1.00000000=============
Beta
-1.20868037 -1.06703115 -1.41436519 -0.98845281
Delta
0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000
Sigma
0.83979597 -0.00748424 0.14233180 0.09912896
-0.00748424 0.86924241 0.11305741 0.05965322
0.14233180 0.11305741 0.70799003 0.02669891
0.09912896 0.05965322 0.02669891 0.87893915
==============Regime 2.00000000=============
Beta
-0.03182379 -0.05886381 -0.27052891 -0.09807326
Delta
0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000
Sigma
0.83979597 -0.00748424 0.14233180 0.09912896
-0.00748424 0.86924241 0.11305741 0.05965322
0.14233180 0.11305741 0.70799003 0.02669891
0.09912896 0.05965322 0.02669891 0.87893915
==============Regime 3.00000000=============
Beta
0.20862317 0.20250729 0.38341095 0.21361383
Delta
0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000
Sigma
0.83979597 -0.00748424 0.14233180 0.09912896
-0.00748424 0.86924241 0.11305741 0.05965322
0.14233180 0.11305741 0.70799003 0.02669891
0.09912896 0.05965322 0.02669891 0.87893915
==============Block matrix of beta, delta,covariances, by regime, y1..yk series in column :=============
Beta:
-1.20868037 -1.06703115 -1.41436519 -0.98845281 -0.03182379 -0.05886381 -0.27052891 -0.09807326 0.20862317 0.20250729 0.38341095 0.21361383
Delta:
0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000
Sigma:
0.83979597 -0.00748424 0.14233180 0.09912896
-0.00748424 0.86924241 0.11305741 0.05965322
0.14233180 0.11305741 0.70799003 0.02669891
0.09912896 0.05965322 0.02669891 0.87893915

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