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怎样判别这两个模型哪一个更好一点
楼主
li645648256
2302
1
收藏
2014-07-05
模型一
Dependent Variable: LNAGDP
Method: Least Squares
Date: 06/26/14 Time: 15:54
Sample (adjusted): 1994 2012
Included observations: 19 after adjustments
Convergence achieved after 25 iterations
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.262453 3.616566 2.284613
0.0413
LNAE 1.294044 1.841233 0.702814
0.4956
LNPE 1.477055 1.085774 1.360371
0.1987
LNJE -1.404816 0.521449 -2.694064 0.0195
LNSE -0.805940 0.446903 -1.803388
0.0965
LNUE 1.136832 0.268495 4.234094 0.0012
AR(1) 0.500398 0.168471 2.970223 0.0117
R-squared 0.991844 Mean dependent var 9.086476
Adjusted R-squared 0.987766 S.D. dependent var 0.780001
S.E. of regression 0.086275 Akaike info criterion -1.785238
Sum squared resid 0.089321 Schwarz criterion -1.437287
Log likelihood 23.95976 Hannan-Quinn criter. -1.726351
F-statistic 243.2103
Durbin-Watson stat 1.745413
Prob(F-statistic) 0.000000
模型二
Dependent Variable: LNAGDP
Method: Least Squares
Date: 06/26/14 Time: 15:53
Sample: 1993 2012
Included observations: 20
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3.943226 4.412852 0.893578
0.3867
LNAE 3.638870 1.026134 3.546194 0.0032
LNPE 2.540210 1.336884 1.900097
0.0782
LNJE -1.932351 0.455687 -4.240522 0.0008
LNSE -0.195630 0.294393 -0.664520
0.5172
LNUE 0.833254 0.308134 2.704195 0.0171
R-squared 0.984237 Mean dependent var 9.008703
Adjusted R-squared 0.978608 S.D. dependent var 0.835077
S.E. of regression 0.122139 Akaike info criterion -1.123995
Sum squared resid 0.208850 Schwarz criterion -0.825275
Log likelihood 17.23995 Hannan-Quinn criter. -1.065682
F-statistic 174.8356
Durbin-Watson stat 1.100060
Prob(F-statistic) 0.000000
求解:模型一是不是可以叫做自回归模型?模型二存在自相关,添加ar(1)后变成模型一,但是各变量的系数显著性不好。那应该用哪一个模型?
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沙发
ermutuxia
2014-12-22 11:03:54
这个是没法比较的,加入ar项是为了消除残差自相关,如果没有自相关就不用加入ar(1)了
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