请问得到下面的回归结果，应该怎样解释啊？有问题没有呢？

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Method: Least Squares
Date: 11/28/12   Time: 10:58
Sample: 1997 2011
Included observations: 15
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	3.857246	2.947971	1.308441	0.2320
LOG(RD)	0.335483	0.149525	2.243666	0.0598
LOG(FDI)	0.145110	0.133327	1.088382	0.3125
LOG(TEC)	0.458563	0.171672	2.671163	0.0319
LOG(AGMI)	0.515819	0.615784	0.837663	0.4299
LOG(AGMA)	0.212169	0.240016	0.883978	0.4060
LOG(AGE)	0.209076	0.242894	0.860771	0.4179
LOG(SC)	0.528924	0.352877	1.498887	0.1776
R-squared	0.996184	Mean dependent var		6.056121
Adjusted R-squared	0.992367	S.D. dependent var		1.168890
S.E. of regression	0.102122	Akaike info criterion		-1.420772
Sum squared resid	0.073002	Schwarz criterion		-1.043145
Log likelihood	18.65579	Hannan-Quinn criter.		-1.424794
F-statistic	261.0229	Durbin-Watson stat		1.987866
Prob(F-statistic)	0.000000

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关键词：回归结果 observations coefficients observation coefficient 2011

这个存在明显的多重共线性啊 Coefficient是系数 代表自变量每变化一个百分比因变量的变化百分比情况，后面的p是显著性水平（根据T值计算的），一般要求小于0.1  你的大部分都不小于0.1   但是F是总体显著水平，总体较好（从R2也可以看出），但是个体不好 说明存在共线性，建议逐步回归

最后的P代表回归系数显著异于0的假设检验，从你的P值来看，大部分都没通过检验，所以回归结果没有意义，你可以试一下面板数据回归，或者其他参数估计方法，也许结果会好得多

你的样本观察值每个变量才15个，这么做是不合适的，至少得20个以上才能避免为回归现象出现

317792209 发表于 2012-11-29 16:03
你的样本观察值每个变量才15个，这么做是不合适的，至少得20个以上才能避免为回归现象出现

只有十五个年份的数据呀，没有更多的数据了，怎么办呢？

317792209 发表于 2012-11-29 16:01
最后的P代表回归系数显著异于0的假设检验，从你的P值来看，大部分都没通过检验，所以回归结果没有意义，你可 ...

用其他的什么参数估计办法呢？能不能提示一下呢？

317792209 发表于 2012-11-29 16:01
最后的P代表回归系数显著异于0的假设检验，从你的P值来看，大部分都没通过检验，所以回归结果没有意义，你可 ...

我将一些结果不显著的因子去掉以后，得到以下结果，能不能帮忙再看看？多谢啦

Dependent Variable: LOG(INP)               
Method: Least Squares               
Date: 11/28/12   Time: 11:57               
Sample: 1997 2011               
Included observations: 15               
                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
                               
C        10.98453        1.525872        7.198854        0.0000
LOG(RD)        0.697388        0.179975        3.874917        0.0031
LOG(FDI)        0.299914        0.147350        2.035389        0.0692
LOG(AGE)        0.641151        0.260375        2.462411        0.0335
LOG(SC)        -0.735663        0.359772        -2.044804        0.0681
                               
                               
R-squared        0.981930            Mean dependent var        8.400490
Adjusted R-squared        0.974703            S.D. dependent var        0.813292
S.E. of regression        0.129356            Akaike info criterion        -0.991302
Sum squared resid        0.167329            Schwarz criterion        -0.755286
Log likelihood        12.43477            Hannan-Quinn criter.        -0.993816
F-statistic        135.8537            Durbin-Watson stat        2.451734
Prob(F-statistic)        0.000000                       
                               
                               

本人认为该模型可能存在残差序列自相关等问题,因为是时间序列此问题不能忽视。

wansanmin 发表于 2012-11-29 18:38
我将一些结果不显著的因子去掉以后，得到以下结果，能不能帮忙再看看？多谢啦

Dependent Variable: LO ...

你可以试试逐步回归

我认为这要比直接去掉所有不显著的因素要好得多