有关误差修正模型的结果？在线等~~~

Vector Error Correction Estimates  
Date: 03/21/10   Time: 23:12  
Sample (adjusted): 5 488  
Included observations: 484 after adjustments  
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]  
  
Cointegrating Eq:  CointEq1
  
DF(-1)  1.000000
  
DS(-1) -1.062632
            (0.11453)
             [-9.27838]
  
C          -0.000126
  
Error Correction: D(DF)  D(DS)
  
CointEq1 -1.166849  0.342750
               (0.08674)  (0.04571)
              [-13.4528] [ 7.49770]
  
D(DF(-1))  0.076423 -0.182836
                  (0.06991)  (0.03685)
                  [ 1.09313] [-4.96202]
  
D(DF(-2))  0.022800 -0.090139
                  (0.04584)  (0.02416)
                  [ 0.49741] [-3.73114]
  
D(DS(-1)) -0.746454 -0.440474
                 (0.09731)  (0.05129)
                 [-7.67087] [-8.58844]
  
D(DS(-2)) -0.418424 -0.244712
                  (0.08074)  (0.04255)
                  [-5.18220] [-5.75049]
  
C             -2.72E-05 -7.48E-06
                (0.00086)  (0.00045)
                 [-0.03149] [-0.01646]
  
R-squared  0.552924  0.423918
Adj. R-squared  0.548248  0.417892
Sum sq. resids  0.172089  0.047802
S.E. equation  0.018974  0.010000
F-statistic  118.2341  70.34873
Log likelihood  1235.156  1545.144
Akaike AIC -5.079158 -6.360099
Schwarz SC -5.027314 -6.308255
Mean dependent -2.85E-05  8.94E-06
S.D. dependent  0.028230  0.013107
  
Determinant resid covariance (dof adj.)   3.54E-08
Determinant resid covariance   3.45E-08
Log likelihood   2784.491
Akaike information criterion  -11.44831
Schwarz criterion  -11.32734
  请问各位大侠，以上是我建立的VEC模型，现在这个结果说明什么意思呢？这个模型的方程应该怎么写呀？正在写论文遇到此问题，麻烦大家帮我看看呀

D(DF)=0.076423 D(DF(-1)) +0.022800 D(DF(-2)) -0.746454D(DS(-1))   -0.746454
D(DS(-1))-1.166849 VECM-2.72E-05修正模型的结果符合反向修正机制原理

D(DF)=0.076423 D(DF(-1)) +0.022800 D(DF(-2)) -0.746454D(DS(-1))   -0.746454 D(DS(-2))--0.418424
-2.72E-05
修正模型的结果符合反向修正机制原理

2# kemufei

-0.746454D(DS(-1))   -0.746454D(DS(-1))？减两次D(DS(-1))吗