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如果一个最小二线性回归模型，自变量的参数通过检验，而调整的R方，很低，说明了什么？怎么处理？

如：Dependent Variable: LNDSCY    
Method: Least Squares    
Date: 04/24/09   Time: 17:49    
Sample (adjusted): 1995 2007    
Included observations: 13 after adjustments    
    
 Coefficient                          Prob. 
    
LNWANGANG                          0.052
C                                           0.0005896
    
R-squared 0.3000902589850764    
Adjusted R-squared 0.2364621007109925    

F-statistic 4.716312197697297    

Durbin-Watson stat  0.423585110870976
Prob(F-statistic) 0.05262034292298581   

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关键词：EVIEWS班 EVIEWS Eview Views view EVIEWS 请教

R2低很正常，和你的数据样本少有关系，一般只有达到30个以上才勉强称作小样本。

本次发贴，主要是想印证一下：在选择VAR模型的滞后阶数时，主要使用LM检验，之后是AIC等。

如果LM和AIC检验的结果不同，应该以LM的检验为准吗？？？谢谢！

格兰杰检验时，滞后的阶数是如何确定的？？

在你举例的时候，你讲到，发现两个变量都不是对方的格兰杰原因，你没有解释二者之间到底是否存在格兰杰原因？有些书上说这种情况不能确定因果关系？？

VAR滞后阶数EVIEWS会自动依据SC或AIC准则确定，没有什么LM标准，一般SC和AIC应该是一致的，但有时候也会出现稍微的不一致，比如SC确定滞后阶数为2，AIC确定滞后3，我认为保守一点，要选择较大的滞后阶数3。

格兰杰检验的滞后阶数，现在没有一个统一的标准，建议使用ADF检验或协整检验所确定的最优滞后阶数。当然这针对的是两两变量。

在你举例的时候，你讲到，发现两个变量都不是对方的格兰杰原因，你没有解释二者之间到底是否存在格兰杰原因？有些书上说这种情况不能确定因果关系？？

本文来自: 人大经济论坛(http://www.pinggu.org) 详细出处参考：https://bbs.pinggu.org/thread-448227-1-1.html

两个变量都不是对方的格兰杰原因,统计上是不能确定明确的因果关系

在你讲解var模型的时候，最初的方程种，右边含有自变量的同期变量。这是为什么？

在举例子的时候，没有看到右边自变量有同期的变量。

VAR最一般的形式中是含有自变量X的当期变量，这没什么奇怪的

视频中的例子仅是个例子，你也可以加上自变量的同期变量呀

以下是引用leewinjing在2009-4-27 22:53:00的发言：

VAR最一般的形式中是含有自变量X的当期变量，这没什么奇怪的

视频中的例子仅是个例子，你也可以加上自变量的同期变量呀

如何在VAR模型中加入自变量的当期变量呢？？操作方法是什么？谢谢！