R-squared 和 adjusted R-squared 很相近，求指导下一步该如何测试。

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Dependent Variable: LOG_FINDEP_               
Method: Least Squares               
Date: 07/02/14   Time: 17:46               
Sample (adjusted): 1973Q1 2013Q2               
Included observations: 162 after adjustments               
               
Variable                             Coefficient    Std. Error    t-Statistic    Prob.  
               
C                                       0.606870    0.197428    3.073885    0.0025
LOG_RGDP_                    -0.077512    0.038779    -1.998820    0.0474
LOG_DEPART_                -0.021984    0.004047    -5.431711    0.0000
LOG_PE_                           0.034124   0.047252    0.722176    0.4713
LOG_FINDEP_T_1             0.845026    0.044928    18.80865    0.0000
               
R-squared                   0.878395              Mean dependent var      1.724945
Adjusted R-squared    0.875297              S.D. dependent var        0.036913
S.E. of regression       0.013035              Akaike info criterion        -5.811964
Sum squared resid      0.026676             Schwarz criterion            -5.716668
Log likelihood            475.7691               Hannan-Quinn criter.      -5.773272
F-statistic                   283.5158               Durbin-Watson stat        0.216745
Prob(F-statistic)         0.000000            
               
小弟对此学科不甚了解，求指导下一步该如何检测？

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关键词：adjusted Squared Square adjust just adjusted 下一步 如何

Dependent Variable: LOG_FINDEP_                               
Method: Least Squares                               
Date: 07/02/14   Time: 18:08                               
Sample (adjusted): 1973Q1 2013Q2                               
Included observations: 162 after adjustments                               
                               
Variable                  Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C                            0.533332        0.168885        3.157959        0.0019
LOG_RGDP_            -0.054445        0.021957        -2.479605        0.0142
LOG_DEPART_             -0.021695        0.004021        -5.394893        0
LOG_FINDEP_T_1     0.842942        0.044767        18.82962        0
                               
R-squared                        0.877991                            Mean dependent var                        1.724945
Adjusted R-squared        0.875674                            S.D. dependent var                        0.036913
S.E. of regression                0.013015                            Akaike info criterion                        -5.820993
Sum squared resid        0.026765                            Schwarz criterion                       -5.744757
Log likelihood                475.5005                            Hannan-Quinn criter.                -5.79004
F-statistic                        378.9949                             Durbin-Watson stat                        0.217735
Prob(F-statistic)                0                       

这是剔除log_Pe_之后的二次回归， 求大虾指导下一步该如何进行？

求大侠指导啊 跪谢 。

这两个本身就很接近的……
目前你的变量中LOG PE不显著 你查看是否变量间有共线性