数据越多越好，具体要求多少年的数据也没个一致的说法

5# gssdzc 就是柯布道格拉斯函数回归

这个你需要看是什么数据，十九年的数据的回归结果很难令人信服
建议用月度数据
另外，如果是中国数据的话，1994年是重要的结构断点，一定要注意

如果是月度数据的话就会比较好一点，如果是用年度数据的话就感觉有点少。

19年数据 可以了。。

9# dingweidai1987 是年度数据，为什么1994年是结点？

回归分析用15年数据可以吗

19年的数据好像有点少吧，我记得好像在哪里看过时间序列数据要用30年的年度数据或者20年的季度数据分析出来的结果才会具有代表性。

19年的数据时足够了

看变量多少个了

1、最小样本容量要求N大于等于K+1,K是解释变量个数，N大于等于K+1时就可以得到参数估计量了；
2、但参数的统计检验要求样本容量必须足够大，z经验在N小于30时不能应用；t检验为检验变量显著性的最常用方法，经验表明N-K大于等于8时，t分布较为稳定，检验才较为有效。所以，一般认为，当N大于等于30时或者N大于等于3*（K+1)时，才能说满足模型估计的基本要求。

数据序列的时间太短，不能用计量经济学的方法解决，但可以考虑用灰色系统理论gm方程来解决实际问题

南开大学张晓峒老师的答案：时间序列分析，例如单位根、ARIMA等，至少需要50个样本数据。否则没有意义。

样本太小了啊

是年数据啊

如果是6年的月度数据，可不可以做ARIMA？

数据点小了。一般来说，自由度至少要达到30。