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Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 03/23/17   Time: 19:38
Sample: 1997 2013
Included observations: 17
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-18.99443	1.339541	-14.17980	0.0000
LOG(X1)	0.714496	0.208487	3.427048	0.0050
LOG(X2)	0.090839	0.245301	0.370317	0.7176
LOG(X3)	0.254255	0.169334	1.501500	0.1591
LOG(X4)	0.093103	0.133447	0.697678	0.4987
R-squared	0.987837	Mean dependent var		8.049327
Adjusted R-squared	0.983783	S.D. dependent var		0.530214
S.E. of regression	0.067520	Akaike info criterion		-2.312852
Sum squared resid	0.054708	Schwarz criterion		-2.067789
Log likelihood	24.65924	Hannan-Quinn criter.		-2.288492
F-statistic	243.6578	Durbin-Watson stat		1.015608
Prob(F-statistic)	0.000000

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关键词：observations coefficients coefficient observation Likelihood

以您的模型來看,您執行的是複迴歸。首先您得先確定您的模型是否需要修改。如果您的模型是某篇已發表文章所提出的模型(又稱"理論模型")，那麼不用修改,只要說明您的模型與該文章提出的理論模型在結果上是否有差異,又為何存在差異。
如果您的模型是來自多篇文章的建議所組成的模型(這屬於"探索模型"),那麼您可能要修改您的模型,通常依R^2,AIC或SC指標做選擇,R^2是愈高愈好(模型的解釋力),另外的AIC及SC則愈小愈好(模型的簡約性)。
依上述執行好的模型才是您要解釋的模型。模型的解釋一開始是對模型本身解釋,如R^2多少(模型解釋力如何),F值是否顯著(sig<0.05)(使用線性模型是否合適)，之後,再對自變數的係數做解釋(只對顯著的,它們是否符合預期,如是否該變數對y是正向影響或負向影響的,影響程度如何,又,如果違反預期是何成因)...。