在使用最大似然估计（MLE）法估计向量误差修正模型（VECM）时，如果某些变量的参数估计结果没有给出标准误、t值或p值，通常是因为这些系数在模型中不显著或者因为计算过程中遇到了数值上的问题。例如：
1. **非正定性**：当协方差矩阵不是正定时，可能导致某些统计量无法被正确地计算出来。
2. **共线性**：如果变量之间存在高度的多重共线性，那么参数估计可能会不稳定，并且标准误、t值或p值可能无法被准确地计算。
3. **系数非常小**：当系数接近于零时，可能导致计算出的标准误为0或者非常小，从而在软件中显示为“.”。但这并不一定意味着变量无关，而是说明这个变量对因变量的影响很小或不显著。
4. **数值精度问题**：有时由于模型中的参数估计值的大小关系，在进行t统计量和p值计算时可能遇到溢出或者下溢的问题，导致软件无法给出有效的结果。
在论文中报告这类结果时，你应该：
1. **说明原因**：解释为什么某些变量没有提供标准误、t值或p值，并且明确指出这可能是由于数值问题或者是变量的不显著性造成的。
2. **系数大小解读**：即便系数非常小，也应该讨论这个结果对你的模型和理论框架的意义。如果一个小的系数依然在预期的方向上，并且有经济意义上的解释，那么它仍然值得报告。
3. **使用其他统计量**：可以考虑报告其他的统计量来辅助说明变量的重要性，例如R方、AIC或BIC信息准则值等。
4. **诊断和修正**：进行模型的诊断检查（如检查共线性、异方差等问题），并尝试通过减少滞后项数量、重新选择变量或者采用其他估计方法来解决这些问题。如果可能，报告使用不同方法时的结果对比也是很有价值的。
总之，在面对这类问题时要保持透明度，并且尽可能提供详细的解释和讨论，以便读者能够理解你分析结果的真实含义。
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