在H检验之后确定为随机效应模型，结果如下，如何分析？

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Dependent Variable: LGPT?
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
Date: 02/16/16   Time: 12:34
Sample: 2004 2013
Included observations: 10
Cross-sections included: 5
Total pool (balanced) observations: 50
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-4.942136	0.664404	-7.438449	0.0000
LGRD?	1.809348	0.139409	12.97867	0.0000
Random Effects (Cross)
PS--C	0.140097
AS--C	-0.402781
ETE--C	-0.287169
COE--C	0.281003
MEM--C	0.268849
	Effects Specification
			S.D.	Rho
Cross-section random			0.338786	0.6951
Idiosyncratic random			0.224383	0.3049
	Weighted Statistics
R-squared	0.778812	Mean dependent var		0.705926
Adjusted R-squared	0.774204	S.D. dependent var		0.471418
S.E. of regression	0.224008	Sum squared resid		2.408627
F-statistic	169.0099	Durbin-Watson stat		0.520721
Prob(F-statistic)	0.000000
	Unweighted Statistics
R-squared	0.694118	Mean dependent var		3.443637
Sum squared resid	6.746605	Durbin-Watson stat		0.185904

想求助一下各位，这个回归结果里面的

Weighted Statistics和

Unweighted Statistics中显示的

R-squared不高，是不是说明回归结果不是很好？
还有想额外问一下，是不是一定要经过H检验？我直接使用固定效应模型是不是也可以啊？

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关键词：随机效应模型 随机效应 observations coefficients observation 模型 如何

R方0.7也不能算很低了，对于时序模型来说这个应该是可以接受的。
我个人觉得回归的结果R方的重要性比较低 更多的关注系数和模型总体的检验结果。至于是否需要经过H检验，主要是看你的模型在建立的时候是否有理论依据。因为我们很多时候选择的变量未必像教科书里写的那样理想，所以一般都会先做一个H检验来判断是固定还是随机。但如果本身你的模型就有经济依据的，不做H检验也不是不可以。一切都要能够有据有理，能自圆其说就好。

胖胖小龟宝 发表于 2016-2-16 13:07
R方0.7也不能算很低了，对于时序模型来说这个应该是可以接受的。
我个人觉得回归的结果R方的重要性比较低  ...

谢谢！就我上面的那个检验结果来看，系数和模型总体的检验结果是否还行。。我第一次做这个，不是很清楚如何看这个结果

huihuiweiwu 发表于 2016-2-16 13:12
谢谢！就我上面的那个检验结果来看，系数和模型总体的检验结果是否还行。。我第一次做这个，不是很清楚如 ...

个人觉得结果还是可以接受的。

胖胖小龟宝 发表于 2016-2-16 14:49
个人觉得结果还是可以接受的。

DW的值会不会偏低了？自相关什么的，我也不知道该怎么消除