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我用“全国的CPI”对“北京的CPI”进行一元回归时，得到如下结果，我刚入门，大家帮我解读下吧。

Dependent Variable: BEIJING    
Method: Least Squares    
Date: 01/23/08   Time: 22:12    
Sample: 2001M01 2007M10    
Included observations: 82    
    
Variable   Coefficient     Std. Error    t-Statistic     Prob. 
    
C                0.002868   0.002632   1.089470     0.2792
NATIONAL 0.385223   0.102918     3.743005    0.0003
    
R-squared 0.149027               Mean dependent var  0.009402
Adjusted R-squared 0.138390     S.D. dependent var  0.019218
S.E. of regression 0.017839     Akaike info criterion  -5.190808
Sum squared resid 0.025457     Schwarz criterion  -5.132108
Log likelihood 214.8231     F-statistic  14.01008
Durbin-Watson stat 0.647363     Prob(F-statistic)  0.000341
    
感觉参数C没通过显著性检检，不知道是不是？有什么方法可以补救的！

[此贴子已经被作者于2008-1-23 22:55:57编辑过]

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关键词：在线等 observations observation coefficient regression 在线 求教

这个回归中,C的确没有通过检验,但问题不大，R-squred不好，一般要达到0.6几以上,当然多元的要另说杜宾检验也没有通过。你可以查看一下数据方面，可能是数据或处理方面的问题。

C 是没有通过显著性检验，因为T值太小，P值太大。

另外你这个回归方程的拟和优度太低，只有0.15，说明方程回归本身的可信度就很低。

建议首先对变量进行平稳性检验，因为如果变量为非平稳的变量， 0LS法的回归就是“伪回归”

R2太小我不是太在意，因为我并不想用全国的CPI来解释北京的CPI。

我通过回归关键是要求出两者之间的系数关系式，让方程系数能显著通过就行了。这样通过全国的CPI我就能推出北京的CPI。

如果要进行平稳性验验，用哪种方式最好呢？还有怎么从结果看自相关性？