怎样判别这两个模型哪一个更好一点

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模型一 Dependent Variable: LNAGDP                                        Method: Least Squares                                        Date: 06/26/14   Time: 15:54                                        Sample (adjusted): 1994 2012                                        Included observations: 19 after adjustments                                        Convergence achieved after 25 iterations                                                                                               Coefficient            Std. Error        t-Statistic               Prob.                                                  C                8.262453            3.616566        2.284613           0.0413         LNAE        1.294044             1.841233          0.702814            0.4956         LNPE        1.477055             1.085774        1.360371                0.1987         LNJE          -1.404816           0.521449        -2.694064              0.0195         LNSE        -0.805940             0.446903        -1.803388             0.0965         LNUE        1.136832             0.268495        4.234094               0.0012         AR(1)        0.500398             0.168471        2.970223             0.0117                                                 R-squared                        0.991844            Mean dependent var                9.086476         Adjusted R-squared         0.987766            S.D. dependent var                0.780001         S.E. of regression             0.086275            Akaike info criterion                -1.785238         Sum squared resid           0.089321            Schwarz criterion                -1.437287         Log likelihood                23.95976            Hannan-Quinn criter.                -1.726351         F-statistic                        243.2103           Durbin-Watson stat                1.745413         Prob(F-statistic)        0.000000                                 模型二 Dependent Variable: LNAGDP                                 Method: Least Squares                                 Date: 06/26/14   Time: 15:53                                 Sample: 1993 2012                                 Included observations: 20                                                                                   Coefficient              Std. Error                 t-Statistic                 Prob.                                     C                3.943226               4.412852                0.893578               0.3867 LNAE        3.638870               1.026134                 3.546194                0.0032 LNPE        2.540210               1.336884                1.900097                 0.0782 LNJE          -1.932351            0.455687                 -4.240522               0.0008 LNSE        -0.195630             0.294393                 -0.664520                0.5172 LNUE        0.833254              0.308134                  2.704195                 0.0171                                  R-squared                      0.984237            Mean dependent var                9.008703 Adjusted R-squared        0.978608            S.D. dependent var                0.835077 S.E. of regression           0.122139            Akaike info criterion                -1.123995 Sum squared resid         0.208850            Schwarz criterion                         -0.825275 Log likelihood                 17.23995            Hannan-Quinn criter.                -1.065682 F-statistic                       174.8356           Durbin-Watson stat                1.100060 Prob(F-statistic)              0.000000                         求解：模型一是不是可以叫做自回归模型？模型二存在自相关，添加ar(1)后变成模型一，但是各变量的系数显著性不好。那应该用哪一个模型？

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关键词：observations observation coefficient Convergence Adjustments adjusted 模型

这个是没法比较的，加入ar项是为了消除残差自相关，如果没有自相关就不用加入ar(1)了