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初学者求救,各位大侠行行好,指点一下:)

我做LS回归结果如下,其中自变量 LN_TOTSA 和LN_PRODSA 的t统计量都太小,DW值似乎也太小.两个问题:

1.这样的结果能直接用于解释自变量对因变量的影响么,就说"这两个变量影响不明显"行吗?

2.我将t统计量最小的LN_PRODSA去掉进行回归,发现LN_TOTSA 的t统计量还是不明显,也去掉,剩下的变量系数就都显著了.但是DW仍然只等于1.64,这样的结果能直接用于解释结论吗,还是必须再处理,具体该怎么做?谢谢

Dependent Variable: LN_REER
Method: Least Squares
Date: 05/27/06 Time: 18:41
Sample: 1994Q1 2005Q2
Included observations: 46

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 4.916931 0.368192 13.35427 0.0000
LN_OPENSA -0.360677 0.037279 -9.674975 0.0000
LN_NFA 0.156784 0.039198 3.999774 0.0003
LN_TOTSA 0.055968 0.069154 0.809329 0.4230
LN_PRODSA -0.048352 0.078621 -0.615002 0.5420

R-squared 0.877613 Mean dependent var 4.555630
Adjusted R-squared 0.865673 S.D. dependent var 0.096171
S.E. of regression 0.035247 Akaike info criterion -3.750536
Sum squared resid 0.050937 Schwarz criterion -3.551771
Log likelihood 91.26234 F-statistic 73.50105
Durbin-Watson stat 1.455519 Prob(F-statistic) 0.000000

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关键词：下一步 怎么做 observations coefficient observation 金钱 求救 相赠

Dw仍小时，是存在自回归，可以进行自回归修正。

解决方法：在估计时，将AR(1)作为一个解释变量，可以提高DW值。试试看

谢谢楼上的，我加了ar(1)后，DW和R2都可以提高了，但ar(1)的t统计量通不过是不是也不行啊。

ar(1)的t统计量是多少？你的置信区间是多少？

再用 breusch pagan 或者white test测试一下异方差,如果有用GLS

o

当观测值在50个以上,解释变量不太多是DW统计量低于1.5就是序列相关的危险信号,可以先对各序列做下UTOOT-TEST,然后选适当的ARIMA模式

dw=1.64还不够么...

在查表以后..你的模型不存在自相关的区间的下限就是1.62..模型已经满足了不存在自相关的条件..

何必多此一举再加入AR...