Dependent Variable: RGDP                               
Method: Least Squares                               
Date: 03/16/14   Time: 18:51                               
Sample: 2003 2012                               
Included observations: 10                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        -6.31E-07        0.200294        -3.15E-06        1.0000
X        1.041478        0.298569        3.488234        0.0130
Y1        -1.400368        0.450563        -3.108042        0.0209
Y2        -0.021595        0.305997        -0.070573        0.9460
                               
R-squared        0.732548            Mean dependent var                -1.00E-06
Adjusted R-squared        0.598822            S.D. dependent var                1.000000
S.E. of regression        0.633386            Akaike info criterion                2.213701
Sum squared resid        2.407066            Schwarz criterion                2.334735
Log likelihood        -7.068503            Hannan-Quinn criter.                2.080927
F-statistic        5.477980            Durbin-Watson stat                2.735846
Prob(F-statistic)        0.037398                       
                               

求高人指点这个方程可以吗？如果不行，有什么补救的方式。

非常感谢你~

解释变量y2的系数不显著，而且根据dw统计量可以发现存在一阶自相关，模型需要进一步调整

你好，今天跟导师沟通了一下，我现在需要做的是，解释变量为x，被解释变量为RGDP，两个控制变量是Y1和Y2，我要做EG协整，然后做格兰杰检验，最后做ECM误差修正。结果做到回归就做不下去了。你有什么建议吗？

你可不可以给我提供一个进一步调整模型的思路呢？

不是很懂你的意思，一般情况下，是先将因变量和自变量做回归，然后把控制变量一个一个在加进去，看因变量和自变量再加入控制变量后的关系和系数有什么变化。当只想考察部分解释变量与因变量的关系时，其他解释变量就是“控制变量”。我不知道你导师的控制变量的意思是不是先做rgdp跟x的回归，然后再一个个加入y1和y2，看结果有什么变化，如果是这样的话，那你先看rgdp和x是否同阶单整，如果是同阶单整的那么可以直接进行回归，然后得到均衡误差，在此基础上最后做ECM模型

其实这几个检验的先后关系我也没有搞太清楚，我的目的是研究x和RGDP之间的关系，今天导师让我把Y1和Y2作为两个控制变量加进来。然后我就更混乱了。我做过单位根检验，X和RGDP是一阶单整。您的意思是先直接做X和RGDP的回归，然后再把Y1和Y2一个一个加进来，各做一次回归。然后得到均衡误差，再做ECM模型么？

好煎熬，我不是学统计和金融的，我学的是会计，马上要交论文了，才说我以前做的不行，要这么做。

如果x和rgdp都是一阶单整的，那么直接用OLS对x和rgdp回归得到他们的残差，将残差et作为均衡误差的估计值，用ADF检验et是否平稳，如果et平稳，则认为x和rgdp为（1，1)阶协整，以上就是EG检验，在以上的基础上，计算rgdp和x的一阶差分，然后选择合适的滞后阶，再加入et-1作为解释变量，这样就得到ecm模型了。最后我不清楚你的x和y1，y2到底都代表着什么东西，我个人觉得如果你仅仅是希望研究x和rgdp的关系，我认为不需要引入y1和y2，当然具体问题具体分析，你最好再细细地跟导师沟通沟通。

X代表的是金融环境，Y1和Y2是资本和劳动力，我用固定资产投资增长率和从业人数衡量的。被解释变量就是人均GDP增长率啦。

Dependent Variable: RGDP                               
Method: Least Squares                               
Date: 03/16/14   Time: 23:30                               
Sample: 2003 2012                               
Included observations: 10                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        -9.53E-07        0.331562        -2.87E-06        1.0000
X        0.125765        0.291004        0.432177        0.6770
                               
R-squared        0.022814            Mean dependent var                -1.00E-06
Adjusted R-squared        -0.099334            S.D. dependent var                1.000000
S.E. of regression        1.048491            Akaike info criterion                3.109437
Sum squared resid        8.794666            Schwarz criterion                3.169954
Log likelihood        -13.54719            Hannan-Quinn criter.                3.043050
F-statistic        0.186777            Durbin-Watson stat                0.760040
Prob(F-statistic)        0.677025                       
                               

上面是我只做rgdp和x 的回归，出来的结果，更令我头疼。

x的解释力太弱了，模型的拟合优度太低了，几乎解释不了rgdp的变动，我不知道你的金融环境x具体数值是怎么衡量的，但从结果来看，可以认为x对rgdp没有显著影响，另外，固定资产投资增长率和从业人数其实从理论上来说对rgdp的作用不是很大，个人认为应该用人均资本量、技术进步来解释rgdp的变动，同时最好把衡量金融环境的指标换一个，估计你现在计算方式不对，这三个同时作为解释变量对rgdp进行ols回归，也不再需要做什么ecm了，只要结果能通过计量检验，就表明可以说明问题了。

个人意见，仅供参考，你现在模型的问题是出在x上面了，换一种方式衡量

对啊，X是很多指标用主成分分析法计算的综合指数，现在回归数据出来这个样子，让我太头疼了。方法还没学会，数据也不给力。不过这两天跟你学习了很多呢，很谢谢你呢。