需要进行回归的式子如下：
lndarv1=lndarv+lnwarv+lnmarv
其中lndarv1和lndarv不做一阶差分就可以通过ADF检验，而lnwarv和lnmarv一阶差分后才可以平稳。
现在对上式进行ols，变量lndarv、lnwarv和lnmarv均没有差分，结果如下：

发现两个变量无法通过t检验，所以对lnwarv和lnmarv做一阶差分后进行ols：

发现还是有个变量没通过t检验，对所有因变量和自变量一阶差分进行ols：
Dependent Variable: LNARVD1                               
Method: Least Squares                               
Date: 05/19/18   Time: 19:31                               
Sample (adjusted): 2 497                               
Included observations: 496 after adjustments                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        0.004237        0.029530        0.143482        0.8860
LNARVD        -0.552896        0.042395        -13.04156        0.0000
LNARVW        0.640431        0.137267        4.665598        0.0000
LNARVM        1.122563        0.416223        2.697026        0.0072
                               
R-squared        0.260788            Mean dependent var                -0.003023
Adjusted R-squared        0.256280            S.D. dependent var                0.761397
S.E. of regression        0.656622            Akaike info criterion                2.004616
Sum squared resid        212.1272            Schwarz criterion                2.038540
Log likelihood        -493.1448            Hannan-Quinn criter.                2.017933
F-statistic        57.85774            Durbin-Watson stat                2.239554
Prob(F-statistic)        0.000000                       
                               
这次的结果中变量都可以通过t检验，但R^2的值变得很小，想请教一下各位，因为三个变量必须都有，不能剔除，这种情况下第二个结果可以用吗（只有一个自变量未通过t检验，整体过F检验）？这三个结果能用哪一个，如果都不行，有什么解决办法吗？希望各位帮忙看一下，非常非常感谢♪(･ω･)ﾉ