请问这个怎么修正这个回归结果

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请问这个怎么修正这个回归结果，常数按理说应该是正数，但是回归出来却是负数。谢谢！

Dependent Variable: LNGDP
Method: Least Squares
Date: 05/19/11      Time: 12:44
Sample: 1998 2010
Included observations: 13
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-11.85985	5.825092	-2.035993	0.0666
LNFDI	3.088871	0.827944	3.730773	0.0033
R-squared	0.558564	Mean dependent var		9.868315
Adjusted R-squared	0.518433	S.D. dependent var		0.575855
S.E. of regression	0.399615	Akaike info criterion		1.144006
Sum squared resid	1.756611	Schwarz criterion		1.230922
Log likelihood	-5.436041	F-statistic		13.91867
Durbin-Watson stat	1.055518	Prob(F-statistic)		0.003319

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关键词：回归结果 observations observation coefficient regression 计量

常数为什么应该是正数啊？

你这个 拟合程度较差，自然会出现这样的问题，而且也许会有自相关吧？
建议 先增加解释变量吧

最大的问题，时间序列数据大部分是非平稳的，即使取对数后也不能保证平稳，lz看看时间序列的处理方面的书解决下；
另外，为保证数据的严谨，gdp最好先用国内生产总值指数平减，fdi用固定资产投资指数处理下。

3# bismace1941
   
增加解释变量后DW值通不过，采用差分法修正后还是通不过，该怎么解决啊？

Dependent Variable: LNGDP
Method: Least Squares
Date: 05/19/11 Time: 13:02
Sample: 1990 2010
Included observations: 21
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
LNFDI	0.981753	0.147118	6.673257	0.0000
C	2.751498	0.980097	2.807374	0.0112
R-squared	0.700940	Mean dependent var		9.240723
Adjusted R-squared	0.685200	S.D. dependent var		0.999775
S.E. of regression	0.560944	Akaike info criterion		1.772002
Sum squared resid	5.978510	Schwarz criterion		1.871480
Log likelihood	-16.60602	F-statistic		44.53236
Durbin-Watson stat	0.151693	Prob(F-statistic)		0.000002

4# jncx2007
时间序列是二阶平稳的

2# xiangt516
经济意义上来说应该是整数，不然的话如果FDI为0，那么GDP也不可能为负数啊

做这样的东西意义何在呢？

8# 夸克之一
想分析外商直接投资对经济增长的贡献，但是不晓得方法是否正确

可能从函数形式上选取线性函数就是不正确的，所以线性函数作出的结果不会与现实完全相符。