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在两个变量进行线性回归时，是否要将两个变量的波动去掉，使用它们的趋势项进行回归，是否更好？？谢谢。

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还有两个变量进行回归，常数项没有通过检验的原因是什么？？如下回归，常数项对应的t检验的概率为0.577，表示未通过检验。这是为什么呢？

Dependent Variable: TRENDDSCY    
Method: Least Squares    
Date: 04/24/09   Time: 18:29    
Sample (adjusted): 1995 2007    
Included observations: 13 after adjustments    
    
            Coefficient  Std. Error  t-Statistic   Prob. 
    
HPTRENDWANGANG 1.538658   0.194422  7.914027        0.0000
C              1.107168   1.927555  0.574390        0.5773
    
R-squared          0.850608      Mean dependent var  16.35454
Adjusted R-squared 0.837027      S.D. dependent var  0.534461
S.E. of regression 0.215761      Akaike info criterion  -0.088650
Sum squared resid 0.512082       Schwarz criterion  -0.001734
Log likelihood 2.576222          Hannan-Quinn criter.  -0.106515
F-statistic 62.63182             Durbin-Watson stat  0.237492
Prob(F-statistic) 0.000007   

常数项对应的t检验的概率为0.577，表示未通过检验。这种问题事实上不用关心过不过，是个伪问题，过不过和多种因素有关系，如和你的样本数量、结构以及常数项大小等，所以无法判断为什么不过。

我要说的是：第一、回归常数是否显著，一般没有理论价值，不用关心，只要系数过了就行了；第二、回归常数不论是否显著，都应报告

上面的回归你看到了，使用的不是原来的序列而是经过HP滤波后的趋势项，这样做是否妥当？？谢谢！

如果是做长期的预测，过滤波动，使用趋势做回归可能效果好一点，但一般的回归最好不要使用趋势项做，因为有的回归可能加入一些定性变量等。也没有理论证明这样做更好。

在一般的最小二线性回归中，如果t检验通不过的话，表示系数不准确吗？

如果DW检验失效的话，也表示回归系数不准确吗？

谢谢！

如果t检验通不过的话,可能的情况有很多，比如可能存在异方差、数据质量差或样本本身就通不过等情况，具体问题具体分析。

DW失效说的是如果序列相关存在高阶的情况，当然失效；另外，回归项存在因变量的滞后项也会失效。

在对VAR模型进行协整检验的时候，lag intervals是什么意思，是滞后阶数吗？我上次问你的问题，即总是出不来协整检验的结果，我发现只能在lag intervals选择1 1，否则出不来结果。

这说明lag intervals这个东西还是很重要的。

co-integration的目的就是为了什么呢？我都糊涂啦。

多多指教啊。

以下是引用nlm0402在2009-5-10 9:50:00的发言：

在对VAR模型进行协整检验的时候，lag intervals是什么意思，是滞后阶数吗？我上次问你的问题，即总是出不来协整检验的结果，我发现只能在lag intervals选择1 1，否则出不来结果。

这说明lag intervals这个东西还是很重要的。

lag intervals是指滞后区间，代表内生变量的滞后阶数，必须配对输入。如滞后阶数为３，要输入１ ３。出不来结果和你的滞后期数可能有关，如不恰当的期数。根据你说的只能在１ １情况下有结果，可能最大滞后阶数为１，其他不适合吧

co-integration的目的就是为了什么呢？我都糊涂啦。

协整的目的是检验两个变量间有没有长期稳定的比例关系，即使这这两变量可能都不是平稳的。

多多指教啊。

请问在什么地方可以找到我国对农民工的培训费用？？