请高手指教：根据协整检验的结果如何写协整方程呀

我最近搞协整检验的结果如下
   
1 Cointegrating Equation(s):   Log likelihood -2687.390
   
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)   
  M0_SA     M1_SA      M2_SA    SPJ_SA
1.000000  0.122117 -0.098080 -0.482382
                (0.03763)  (0.01213)  (0.09550)
   
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)   
D(M0_SA) -0.571800   
                  (0.34070)   
D(M1_SA) -1.499869   
                 (0.62007)   
D(M2_SA) -3.898153   
                 (1.23906)   
D(SPJ_SA)  0.245653   
                 (0.13854)   
   
   
2 Cointegrating Equation(s):   Log likelihood -2676.671
   
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)   
M0_SA M1_SA M2_SA SPJ_SA
1.000000  0.000000 -0.062449 -0.652487
                                   (0.00351)  (0.20488)
0.000000  1.000000 -0.291782  1.392972
                                    (0.02734)  (1.59526)
   
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)   
D(M0_SA) -0.546921 -0.047857  
                       (0.33724)  (0.04488)  
D(M1_SA) -1.612020 -0.282193  
                      (0.57409)  (0.07641)  
D(M2_SA) -3.877947 -0.458186  
                      (1.24060)  (0.16511)  
D(SPJ_SA)  0.235887  0.021375  
                        (0.13724)  (0.01827)  
   
   
3 Cointegrating Equation(s):   Log likelihood -2669.957
   
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)   
M0_SA M1_SA M2_SA SPJ_SA
1.000000  0.000000  0.000000  1.226641
                                                      (1.10439)
0.000000  1.000000  0.000000  10.17293
                                                       (6.92562)
0.000000  0.000000  1.000000  30.09084
                                                   (19.9356)
   
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)   
D(M0_SA) -0.106594 -0.077788  0.034834
                   (0.42159)  (0.04738)  (0.03385)
D(M1_SA) -1.262405 -0.305959  0.172459
                    (0.73049)  (0.08209)  (0.05865)
D(M2_SA) -1.713769 -0.605297  0.310570
                  (1.52258)  (0.17111)  (0.12224)
D(SPJ_SA)  0.526784  0.001601 -0.029744
                   (0.16498)  (0.01854)  (0.01325)
   
自己看不懂什么是标准协整系数？什么是调整系数 ？为什么调整系数是两列或三列呢 ？根据这个结果怎么写协整方程呢？看了很多论文也没有搞懂 ，请高手点播？
我已经请教北大的一个牛人根据1写出来一个方程了 但是不能过多打扰别人   不知道根据2和3能不能写出来（关于如何写已经知道了，但是还有疑问，疑问如下，自己解决的就删了） 还是欢迎其他高人指教如下问题：

1按照上面的检验结果是不是可以写3个协整方程 ？因为检验结果出现3个cointegrating equations，可是我看检验结果显示有2个协整关系呀，为什么出来3个?
2如果根据2cointegrating equations 来写的话可以写两个 为什么能写两个方程呢   两个是不是一起用还是怎么的   如果根据3cointegrating equations来写不是可以写3个么？这样一来不是有6个了么？（我很幼稚吧！见笑了）
3请指教@TREND(02M01)是什么意思？如何解释
4Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):   与   Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):   各是什么意思  怎么区分 怎么用   
     

希望高手不吝赐教，否则我的问题都靠自己解决了 悬赏还没有出去呢!

如果加入trend变成如下形式  
Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):      
     
M0_SA M1_SA M2_SA SPJ_SA @TREND(02M01)
-0.003316 -0.000355  0.000237  0.002000  0.211367
0.001018 -0.000362  0.000112  0.000169 -0.145040
-0.000365 -0.000596  0.000175  0.000664  0.138903
0.000925 -0.000275  7.51E-05  0.000811 -0.186018
     
     
Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):      
     
D(M0_SA)  266.9717 -7.022214  9.750680 -131.8767
D(M1_SA)  430.8415  359.8127  133.3895  179.8475
D(M2_SA)  325.7153  1142.082  122.2155 -192.8735
D(SPJ_SA) -15.51166  8.796371  78.67553 -7.606925
     
     
1 Cointegrating Equation(s):   Log likelihood -2898.865  
     
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)     
M0_SA        M1_SA    M2_SA     SPJ_SA  @TREND(02M01)
1.000000  0.106946 -0.071536 -0.603092 -63.74998
                  (0.03127)  (0.00978)  (0.07515)  (8.61237)
     
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)     
D(M0_SA) -0.885163   
             (0.20007)   
D(M1_SA) -1.428484   
                  (0.41915)   
D(M2_SA) -1.079931   
               (0.89425)   
D(SPJ_SA)  0.051430   
              (0.09200)   
     
     
2 Cointegrating Equation(s):   Log likelihood -2885.632  
     
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)     
M0_SA M1_SA M2_SA SPJ_SA @TREND(02M01)
1.000000  0.000000 -0.029586 -0.425034 -81.97674
                                 (0.00327)  (0.05907)  (12.0907)
0.000000  1.000000 -0.392252 -1.664929  170.4290
                                 (0.02640)  (0.47614)  (97.4574)
     
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)     
D(M0_SA) -0.892309 -0.092126   
                   (0.20926)  (0.03055)   
D(M1_SA) -1.062325 -0.282858   
                 (0.41595)  (0.06073)   
D(M2_SA)  0.082295 -0.528404   
                  (0.82542)  (0.12052)   
D(SPJ_SA)  0.060381  0.002320   
                (0.09618)  (0.01404)   
     
     
3 Cointegrating Equation(s):   Log likelihood -2880.770  
     
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)     
M0_SA M1_SA M2_SA SPJ_SA @TREND(02M01)
1.000000  0.000000  0.000000 -0.220241 -171.3347
                                                   (0.22658)  (12.9061)
0.000000  1.000000  0.000000  1.050235 -1014.288
                                                   (2.36578)  (134.755)
0.000000  0.000000  1.000000  6.921988 -3020.295
                                                    (6.64400)  (378.444)
     
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)     
D(M0_SA) -0.895866 -0.097935  0.064241  
                 (0.21038)  (0.04717)  (0.01901)  
D(M1_SA) -1.110997 -0.362325  0.165695  
                     (0.41504)  (0.09305)  (0.03750)  
D(M2_SA)  0.037700 -0.601214  0.226193  
                 (0.82862)  (0.18578)  (0.07487)  
D(SPJ_SA)  0.031674 -0.044551  0.011054  
               (0.09178)  (0.02058)  (0.00829)  
     

请指教@TREND(02M01)是什么意

先好好看看高铁梅那本书关于协整合内容和例子，还有张晓桐的书，就知道啦，你找北大，你知道北大的经济学学生就见得全部搞定啦？教育部经济学科的排名前10名好像没有北大经济学。

呵呵 所找为北大的一个老师  高铁梅的已经看过了 没有对系数的详细的解释  张晓彤的没有仔细看  看完如果有给你奖励

张晓彤的eviews教材中好像说的比较简单 呵呵不过还是感谢你呀

eviews 5  uers guide(pdf 格式)里面对jj检验的结果有详细阐述，你可以去看看。不过我也要很多疑问，不知道你的问题解答了没有？

请你再做vec回归，哪里有带常数项的协整方程和VEC方程。

我也碰到不会写协整方程的问题。lz已经解决了能指点下嘛？ 我就两个序列。I（1）的。临时要用eviews,好多不会，一头包。。