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2017-03-23

Dependent Variable: LOG(Y)

Method: Least Squares

Date: 03/23/17   Time: 19:38

Sample: 1997 2013

Included observations: 17

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

C

-18.99443

1.339541

-14.17980

0.0000

LOG(X1)

0.714496

0.208487

3.427048

0.0050

LOG(X2)

0.090839

0.245301

0.370317

0.7176

LOG(X3)

0.254255

0.169334

1.501500

0.1591

LOG(X4)

0.093103

0.133447

0.697678

0.4987

R-squared

0.987837

    Mean dependent var

8.049327

Adjusted R-squared

0.983783

    S.D. dependent var

0.530214

S.E. of regression

0.067520

    Akaike info criterion

-2.312852

Sum squared resid

0.054708

    Schwarz criterion

-2.067789

Log likelihood

24.65924

    Hannan-Quinn criter.

-2.288492

F-statistic

243.6578

    Durbin-Watson stat

1.015608

Prob(F-statistic)

0.000000



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2017-3-23 21:22:00
以您的模型來看,您執行的是複迴歸。首先您得先確定您的模型是否需要修改。如果您的模型是某篇已發表文章所提出的模型(又稱"理論模型"),那麼不用修改,只要說明您的模型與該文章提出的理論模型在結果上是否有差異,又為何存在差異。
如果您的模型是來自多篇文章的建議所組成的模型(這屬於"探索模型"),那麼您可能要修改您的模型,通常依R^2,AIC或SC指標做選擇,R^2是愈高愈好(模型的解釋力),另外的AIC及SC則愈小愈好(模型的簡約性)。
依上述執行好的模型才是您要解釋的模型。模型的解釋一開始是對模型本身解釋,如R^2多少(模型解釋力如何),F值是否顯著(sig<0.05)(使用線性模型是否合適),之後,再對自變數的係數做解釋(只對顯著的,它們是否符合預期,如是否該變數對y是正向影響或負向影響的,影響程度如何,又,如果違反預期是何成因)...。
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