Dependent Variable: Y                               
Method: Least Squares                               
Date: 02/17/13   Time: 21:38                               
Sample: 1992 2010                               
Included observations: 19                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        -896.7375        3069.742        -0.292121        0.7748
Q        1.034282        0.060174        17.18814        0.0000
W        1.746098        0.453430        3.850862        0.0020
E        -2.115565        1.249721        -1.692830        0.1143
R        2.737671        5.682708        0.481755        0.6380
T        1.265484        2.337411        0.541404        0.5974
                               
R-squared        0.993443            Mean dependent var                65122.17
Adjusted R-squared        0.990922            S.D. dependent var                13909.51
S.E. of regression        1325.295            Akaike info criterion                17.46875
Sum squared resid        22833302            Schwarz criterion                17.76699
Log likelihood        -159.9531            Hannan-Quinn criter.                17.51922
F-statistic        393.9525            Durbin-Watson stat                1.921327
Prob(F-statistic)        0.000000                       
                               

本人认为该时间序列模型估计结果尚可，基本不存在残差序列自相关等问题，但多数变量的系数不够显著。

多数变量的系数不够显著

观察值个数太少，模型参数较多，结果不可信

请教您，不够显著的参数只能除去吗，没有别的办法吗?谢谢！