VEC模型结果解读

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使用eviews做VEC模型（两列数据），结果如下，请问结果好不好呀？拟合优度是哪个呀？望专家不吝赐教。
Vector Error Correction Estimates               
Date: 06/28/16   Time: 10:45               
Sample (adjusted): 0003 2496               
Included observations: 2494 after adjustments               
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]               
               
Cointegrating Eq:         CointEq1       
               
SER01(-1)         1.000000       
               
SER02(-1)        -0.638161       
         (0.05278)       
        [-12.0920]       
               
C        -1.684038       
               
Error Correction:        D(SER01)        D(SER02)
               
CointEq1        -0.005784         0.004426
         (0.00310)         (0.00312)
        [-1.86579]        [ 1.41731]
               
D(SER01(-1))        -0.196796        -0.057723
         (0.02178)         (0.02194)
        [-9.03733]        [-2.63124]
               
D(SER02(-1))         0.231470         0.088257
         (0.02209)         (0.02226)
        [ 10.4771]        [ 3.96539]
               
C        -4.48E-06        -1.03E-05
         (6.1E-06)         (6.1E-06)
        [-0.73331]        [-1.67732]
               
R-squared         0.053456         0.007234
Adj. R-squared         0.052315         0.006038
Sum sq. resids         0.000231         0.000235
S.E. equation         0.000305         0.000307
F-statistic         46.87401         6.047869
Log likelihood         16655.35         16636.92
Akaike AIC        -13.35313        -13.33835
Schwarz SC        -13.34379        -13.32901
Mean dependent        -5.86E-06        -1.09E-05
S.D. dependent         0.000313         0.000308
               
Determinant resid covariance (dof adj.)                 7.07E-15
Determinant resid covariance                 7.05E-15
Log likelihood                 33556.41
Akaike information criterion                -26.90169
Schwarz criterion                -26.87835
               

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关键词：VEC模型 VEC observations determinant Adjustments adjusted Vector errors Error 模型

R-squared               0.053456         0.007234
Adj. R-squared         0.052315         0.006038
恕我直言糟糕透了

不用关心拟合优度的问题，一般都很低的，主要是关心整体检验中，AIC和SC的值是不是小，小的话，说明模型是设计是合理的

我原先做var 模型拟合度很高，检验后有协整关系，所以建立了vec模型，但是出现拟合优度很低，请问你是怎么解决的？