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楼主

Helending

发表于 2014-8-15 12:21:15 |AI写论文

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X1 Y1 Z

X1(-1) -0.022176 -0.339186    0.584232
   (0.58123)    (0.56393)    (0.99192)
[-0.03815] [-0.60146] [ 0.58899]

X1(-2) -0.072415 -0.314180 -1.491660
   (0.27018)    (0.26214)    (0.46108)
[-0.26803] [-1.19854] [-3.23516]

Y1(-1)    1.202506    1.015797    1.403001
   (0.71309)    (0.69187)    (1.21695)
[ 1.68633] [ 1.46819] [ 1.15288]

Y1(-2) -0.552922    0.689736    1.142102
   (0.75646)    (0.73395)    (1.29097)
[-0.73093] [ 0.93976] [ 0.88469]

Z(-1)    0.068714 -0.308348 -0.484162
   (0.22900)    (0.22219)    (0.39081)
[ 0.30006] [-1.38778] [-1.23886]

Z(-2)    0.278764 -0.021950 -0.350343
   (0.31600)    (0.30659)    (0.53927)
[ 0.88218] [-0.07159] [-0.64966]

C    0.003548    0.024295 -0.037131
   (0.03388)    (0.03287)    (0.05782)
[ 0.10470] [ 0.73903] [-0.64214]

R-squared    0.987300    0.985775    0.962293
Adj. R-squared    0.961900    0.957324    0.886879
Sum sq. resids    0.007866    0.007405    0.022911
S.E. equation    0.051207    0.049683    0.087389
F-statistic    38.86978    34.64822    12.76011
Log likelihood    21.54926    21.85137    16.20430
Akaike AIC -2.909851 -2.970274 -1.840860
Schwarz SC -2.698042 -2.758464 -1.629050
Mean dependent -0.300083 -0.285057 -0.280016
S.D. dependent    0.262341    0.240500    0.259828

Determinant resid covariance (dof adj.)    3.44E-09
Determinant resid covariance    9.28E-11
Log likelihood    72.93414
Akaike information criterion -10.38683
Schwarz criterion -9.751399

数据有限，只能做成这样，lag intervals for endogenous选 1 3的话就做不出...

协整、格兰杰检验通过，根图显示模型稳定，上面这个结果要是显示ok的话，我就能拿脉冲响应做下一步的文章了。

跪求指导啊~