面板数据GLS的分析

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新手上路，请教大神，面板数据GLS不是很懂，看了很多帖子仍不得其解，结果中没有反映方程整体显著性的变量，想问问如何分析结果，不胜感激！
Cross-sectional time-series FGLS regression

Coefficients:  generalized least squares
Panels:        heteroskedastic
Correlation:   no autocorrelation

Estimated covariances      =       163          Number of obs      =      1343
Estimated autocorrelations =         0          Number of groups   =       163
Estimated coefficients     =         8          Obs per group: min =         1
                                                               avg =  8.239264
                                                               max =        10
                                                Wald chi2(7)       =  24819.49
                                                Prob > chi2        =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
        lgtv |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         lgd |   -.459715   .0331005   -13.89   0.000    -.5245909   -.3948392
         lgy |   .7967793   .0165745    48.07   0.000     .7642939    .8292647
       lgftd |   .3131509   .0502012     6.24   0.000     .2147583    .4115435
       lgfdi |   .2057431   .0158805    12.96   0.000     .1746179    .2368683
       lgava |   .4748195   .0197888    23.99   0.000     .4360341    .5136049
       lgrlv |   .1251169   .0195368     6.40   0.000     .0868255    .1634083
         fta |   1.138019   .0677082    16.81   0.000     1.005313    1.270724
       _cons |  -27.33379   1.007971   -27.12   0.000    -29.30938    -25.3582
------------------------------------------------------------------------------

. ereturn list

scalars:
               e(rank) =  8
                 e(rc) =  0
                  e(N) =  1343
                e(N_g) =  163
                e(N_t) =  10
              e(g_min) =  1
              e(g_avg) =  8.239263803680982
              e(g_max) =  10
               e(n_cf) =  8
               e(n_cv) =  163
               e(n_cr) =  0
            e(df_pear) =  1172
             e(N_miss) =  0
                 e(df) =  7
               e(chi2) =  24819.48612708854

macros:
            e(cmdline) : "xtgls lgtv lgd lgy lgftd lgfdi lgava lgrlv fta,p(h)"
                e(cmd) : "xtgls"
            e(predict) : "xtgls_p"
           e(chi2type) : "Wald"
               e(corr) : "no autocorrelation"
                 e(vt) : "heteroskedastic"
               e(ivar) : "i"
             e(depvar) : "lgtv"
            e(rhotype) : "regress"
          e(coefftype) : "generalized least squares"
              e(title) : "Cross-sectional time-series FGLS regression"
         e(properties) : "b V"

matrices:
                  e(b) :  1 x 8
                  e(V) :  8 x 8
              e(Sigma) :  163 x 163

functions:
             e(sample)   

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关键词：面板数据 coefficients correlations correlation time-series 不胜感激 新手上路 groups least 如何

Wald chi2(7)       =  24819.49
Prob > chi2        =    0.0000

上述两行就是整体显著性的检验。是卡方检验。