我用EVIEW做的一个方程的估计

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Dependent Variable: TEARCHANGE Method: Least Squares Date: 14/07/05 Time: 20:42 Sample: 1 520 Included observations: 519 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. _T_1_EARCHANGE 0.446240 0.078634 5.674899 0.0000 CDJS 2.192743 0.950397 2.307186 0.0214 CDZJ -0.445540 0.874777 -0.509318 0.6107 ROE -0.375595 0.095518 -3.932167 0.0001 SC2JS -1.611120 0.958938 -1.680108 0.0935 SC2ZJ -2.126895 0.874480 -2.432182 0.0153 C 0.046723 0.008698 5.371932 0.0000 R-squared 0.992145 Mean dependent var -0.071621 Adjusted R-squared 0.992053 S.D. dependent var 1.402525 S.E. of regression 0.125030 Akaike info criterion -1.307126 Sum squared resid 8.003875 Schwarz criterion -1.249779 Log likelihood 346.1992 F-statistic 10778.15 Durbin-Watson stat 2.052135 Prob(F-statistic) 0.000000 这是我做的另一个回归估计结果，大家帮着看看，为什么F-statistic 这么大阿

我感到有点问题了，什么原因阿

[此贴子已经被作者于2005-7-14 20:45:44编辑过]

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关键词：Eview view VIE observations observation 方程 Eview

晕，你的几个变量除了第一个外，其他的也太不显著了吧？

看看T，再看看P

是啊 ，但是，Adjusted R-squared 0.731546

F-statistic 408.3932 这两个数值怎么这么大阿

这完全符合经典的共线性特征～

总算遇到了。你的model估计在设定上问题很大

5 楼的楼主，原因是什么？请指教！

可不可以把你数据的statistic summary和他们之间的相关系数 贴上来看看。

单从结果是不好断定的。你可以试试去掉CDZJ再运行一下看看，前提是CDZJ不是你要研究的。

呵呵，共线性么，你设定的变量之间存在显著的线性关系，不是独立的。看看能不能删掉

你可以看看他的vif，就知道了

这里解释变量不少啊，过多的增加解释变量，可以增加对被解释变量的解释能力，也就是F值会很大，但一定要注意解释变量之间的相关性以及相应的经济理论基础

学习。。