误差修正模型的R方很小怎么办啊

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下面这个是我pcocoa和pcoffee的误差修正模型
pcocoa和pcoffee分别指pcocoa和pcoffee的价格
误差结果如下
Dependent Variable: DLPCOCOA   
Method: Least Squares   
Date: 12/05/10   Time: 00:32   
Sample (adjusted): 1960M04 2002M09   
Included observations: 510 after adjustments   
   
Variable                 Coefficient      Std. Error            t-Statistic               Prob.  
   
C                              0.001881          0.002749         0.684376             0.4941
DLPCOCOA(-1)      0.351634           0.043938        8.002964              0.0000
DLPCOCOA(-2)       -0.110470         0.044305      -2.493402            0.0130
D(LPCOFFEE)        0.122385            0.040736         3.004372        0.0028
U(-1)                        -0.023308         0.010258         -2.272048       0.0235
   
R-squared 0.134270               Mean dependent var  0.002585
Adjusted R-squared 0.127412     S.D. dependent var  0.066382
S.E. of regression 0.062009     Akaike info criterion  -2.713322
Sum squared resid 1.941778     Schwarz criterion  -2.671808
Log likelihood 696.8971        F-statistic  19.58061
Durbin-Watson stat 1.981753     Prob(F-statistic)  0.000000

R 方很小啊，我应该怎么解释这个误差修正模型呢？
怎么看短期波动和长期均衡的影响啊？

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关键词：误差修正模型 误差修正 怎么办 observations coefficient 模型 误差

我也遇到类似的问题了  同问

我也是遇到同样的问题，正在努力解决中。

同问，所以要顶起

请高手指教呀！

误差修正模型的R方比较小是正常现象，我看到有文章0.3-0.4的R方都是不错的结果。而且时间序列里拟合优度没有那么重要。
有这么个说法：OLS得到的R方>协整得到的R方>ECM得到的R方。
不过你的R方确实好小……你的t值怎样？

晕，看到t值了，t值还算显著。
不过我个人是觉得R方有点太小……

我的也是，是不是可以忽略？

R方小没有关系，你的t值还可以，应该可以用

当然前提是如果你是牛人