请教关于时间序列的季节自回归方面的问题

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针对一个时间序列，构建如下模型：

y=c+ut

ut= Øut-1+sar(12)

其中 ut-1代表时间趋势序列，sar(12)为以月为单位的季节自回归，运用eviews5.0软件分析结果如下：

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	3124.139	310.6497	10.05679	0.0000
AR(1)	0.412785	0.165567	2.493164	0.0180
SAR(12)	0.700065	0.137453	5.093143	0.0000
R-squared	0.585967	Mean dependent var		2833.486
Adjusted R-squared	0.560090	S.D. dependent var		396.2736
S.E. of regression	262.8312	Akaike info criterion		14.06272
Sum squared resid	2210567.	Schwarz criterion		14.19603
Log likelihood	-243.0976	F-statistic		22.64431
Durbin-Watson stat	1.776984	Prob(F-statistic)		0.000001

请教，最后的方程怎么写？

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关键词：时间序列 自回归 coefficient regression Likelihood 请教 时间 序列 季节

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