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我做的是6个变量的VAR模型，协整检验记过是有5个协整关系，自己摸索着做了一个VEC模型，也不知道对不对，结果如下，望高人求解！本人新手一名，没有可以悬赏的论坛币，只是到了写论文最关键的一步这周三就要上交了，还望好心人帮帮忙....小女子在此不胜感激！！！

Vector Error Correction Estimates      
Date: 03/23/06   Time: 00:09      
Sample (adjusted): 2005M12 2008M09      
Included observations: 34 after adjustments      
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]      
      
Cointegrating Eq:  CointEq1 CointEq2 CointEq3 CointEq4 CointEq5
      
DSHIN(-1)  1.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000
      
DM2(-1)  0.000000  1.000000  0.000000  0.000000  0.000000
      
DI(-1)  0.000000  0.000000  1.000000  0.000000  0.000000
      
DE(-1)  0.000000  0.000000  0.000000  1.000000  0.000000
      
RQ(-1)  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  1.000000
      
DINDUS(-1) -32.32348 -50.74705 -0.007777 -0.000539 -7.146297
  (6.89577)  (11.5706)  (0.00167)  (0.00010)  (1.60132)
[-4.68743] [-4.38586] [-4.65425] [-5.38746] [-4.46274]
      
C  3219.750  375.2668  0.734601  0.090765  479.4429
      
Error Correction: D(DSHIN) D(DM2) D(DI) D(DE) D(RQ) D(DINDUS)
      
CointEq1 -0.368799  5.851420  0.000336 -1.02E-05  0.383862 -0.835568
  (0.28289)  (1.81981)  (0.00052)  (2.0E-05)  (0.08466)  (0.47115)
[-1.30369] [ 3.21540] [ 0.64761] [-0.51084] [ 4.53434] [-1.77345]
      
CointEq2 -0.095769 -2.549407 -9.47E-05  3.44E-06  0.050612 -0.241987
  (0.08358)  (0.53767)  (0.00015)  (5.9E-06)  (0.02501)  (0.13920)
[-1.14582] [-4.74158] [-0.61857] [ 0.58085] [ 2.02351] [-1.73836]
      
CointEq3 -139.3541 -7832.562 -2.428003 -0.006492 -384.7519  682.2939
  (376.152)  (2419.76)  (0.68919)  (0.02668)  (112.566)  (626.483)
[-0.37047] [-3.23691] [-3.52299] [-0.24334] [-3.41800] [ 1.08909]
      
CointEq4  7044.628 -58355.37  3.457217  0.016945 -3776.503  8779.862
  (4282.58)  (27549.6)  (7.84656)  (0.30373)  (1281.59)  (7132.66)
[ 1.64495] [-2.11820] [ 0.44060] [ 0.05579] [-2.94672] [ 1.23094]
      
CointEq5  2.036192  4.671942  0.001527  2.73E-05 -1.412415  4.373262
  (1.02309)  (6.58149)  (0.00187)  (7.3E-05)  (0.30617)  (1.70397)
[ 1.99023] [ 0.70986] [ 0.81464] [ 0.37573] [-4.61320] [ 2.56652]
      
D(DSHIN(-1)) -0.219057 -5.323211  0.000749 -3.96E-06 -0.334894  0.458980
  (0.35207)  (2.26483)  (0.00065)  (2.5E-05)  (0.10536)  (0.58637)
[-0.62220] [-2.35038] [ 1.16179] [-0.15871] [-3.17860] [ 0.78275]
      
D(DSHIN(-2)) -0.331928 -2.428165  0.000625 -1.15E-05 -0.118734  0.343616
  (0.20589)  (1.32445)  (0.00038)  (1.5E-05)  (0.06161)  (0.34290)
[-1.61220] [-1.83334] [ 1.65584] [-0.78472] [-1.92710] [ 1.00208]
      
D(DM2(-1))  0.087121  1.224434  2.38E-05 -3.31E-06 -0.040187  0.074052
  (0.06541)  (0.42076)  (0.00012)  (4.6E-06)  (0.01957)  (0.10893)
[ 1.33200] [ 2.91008] [ 0.19844] [-0.71270] [-2.05315] [ 0.67978]
      
D(DM2(-2))  0.067618  0.428651  6.32E-05 -9.77E-08 -0.035246 -0.009105
  (0.04466)  (0.28727)  (8.2E-05)  (3.2E-06)  (0.01336)  (0.07438)
[ 1.51417] [ 1.49213] [ 0.77210] [-0.03083] [-2.63742] [-0.12241]
      
D(DI(-1))  94.76787  5601.251  0.728063  0.004656  260.8807 -500.1096
  (257.130)  (1654.10)  (0.47112)  (0.01824)  (76.9482)  (428.252)
[ 0.36856] [ 3.38627] [ 1.54540] [ 0.25529] [ 3.39034] [-1.16779]
      
D(DI(-2)) -11.79234  2583.898  0.078931  0.004139  132.7420 -117.8797
  (142.260)  (915.148)  (0.26065)  (0.01009)  (42.5723)  (236.934)
[-0.08289] [ 2.82348] [ 0.30283] [ 0.41022] [ 3.11804] [-0.49752]
      
D(DE(-1)) -1408.727  74138.32  0.971027 -0.200306  2695.152 -7130.914
  (5394.70)  (34703.8)  (9.88420)  (0.38261)  (1614.40)  (8984.91)
[-0.26113] [ 2.13632] [ 0.09824] [-0.52353] [ 1.66944] [-0.79365]
      
D(DE(-2))  2570.599  17388.01 -1.048759  0.158617 -339.1127 -1842.666
  (3417.35)  (21983.7)  (6.26130)  (0.24237)  (1022.67)  (5691.63)
[ 0.75222] [ 0.79095] [-0.16750] [ 0.65444] [-0.33160] [-0.32375]
      
D(RQ(-1)) -1.330625 -12.22249 -0.000635  6.14E-05  0.150012 -2.925686
  (0.96658)  (6.21792)  (0.00177)  (6.9E-05)  (0.28925)  (1.60984)
[-1.37664] [-1.96569] [-0.35846] [ 0.89571] [ 0.51861] [-1.81738]
      
D(RQ(-2)) -1.488990 -6.681252 -0.002521 -7.72E-05  0.291722  0.677261
  (0.86459)  (5.56189)  (0.00158)  (6.1E-05)  (0.25874)  (1.43999)
[-1.72218] [-1.20126] [-1.59122] [-1.25920] [ 1.12749] [ 0.47032]
      
D(DINDUS(-1))  0.354639 -0.376610  0.000237 -3.16E-07 -0.064298  0.397200
  (0.21147)  (1.36036)  (0.00039)  (1.5E-05)  (0.06328)  (0.35220)
[ 1.67703] [-0.27685] [ 0.61111] [-0.02105] [-1.01603] [ 1.12776]
      
D(DINDUS(-2))  0.166940 -0.420635 -0.000136 -1.89E-06  0.051227  0.216229
  (0.10564)  (0.67957)  (0.00019)  (7.5E-06)  (0.03161)  (0.17594)
[ 1.58029] [-0.61897] [-0.70436] [-0.25173] [ 1.62043] [ 1.22898]
      
C  5.024941 -16.64092  0.019676 -0.000703 -0.753416  28.98929
  (56.8320)  (365.597)  (0.10413)  (0.00403)  (17.0074)  (94.6541)
[ 0.08842] [-0.04552] [ 0.18896] [-0.17450] [-0.04430] [ 0.30627]
      
R-squared  0.622498  0.865833  0.910519  0.684827  0.844295  0.916273
Adj. R-squared  0.221401  0.723280  0.815445  0.349956  0.678858  0.827313
Sum sq. resids  1689040.  69897177  5.670078  0.008496  151262.2  4685249.
S.E. equation  324.9077  2090.113  0.595298  0.023043  97.23110  541.1359
F-statistic  1.551990  6.073764  9.576996  2.045046  5.103431  10.29981
Log likelihood -232.0702 -295.3589 -17.79423  92.76298 -191.0509 -249.4146
Akaike AIC  14.71001  18.43288  2.105543 -4.397823  12.29711  15.73027
Schwarz SC  15.51808  19.24095  2.913616 -3.589749  13.10518  16.53834
Mean dependent -8.960795 -20.78735  0.005882 -0.000450  2.443345  7.395660
S.D. dependent  368.2165  3973.281  1.385709  0.028581  171.5761  1302.195
      
Determinant resid covariance (dof adj.)   3.45E+16   
Determinant resid covariance   3.75E+14   
Log likelihood  -859.9448   
Akaike information criterion   58.70264   
Schwarz criterion   64.89787

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关键词：ＶＥＣ 在线等 observations determinant information adjusted 不胜感激 Vector errors 好心人

哦，一激动忘了写要问什么了，呵呵，我想知道这个结果怎么写出来，我要研究后面几个变量对dshin的影响。另外这个结果怎么样？显著吗？本人菜鸟一名.......

真的没有好心人出现吗？伤心.....明天继续等，一定会有的！！！

我也想知道VEC模型的结果怎么解释