请高手帮忙判断模型建立的质量，如何判断VEC模型建立的好坏和可信度？多谢呀~！
Vector Error Correction Estimates   
Date: 03/12/10   Time: 19:54   
Sample (adjusted): 1993 2007   
Included observations: 15 after adjustments   
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]   
   
Cointegrating Eq:  CointEq1  
   
LNGDP(-1)            1.000000  
   
LNHYL(-1)              -0.510026  
                               (0.16250)  
                                [-3.13856]  
   
LNPZT(-1)                -0.302756  
                                 (0.11243)  
                                 [-2.69296]  
   
C                                0.057424  
   
Error Correction: D(LNGDP)   D(LNHYL)   D(LNPZT)
   
CointEq1              -0.221137    1.062191    1.250822
                              (0.17623)    (0.63581)    (0.90669)
                              [-1.25482]   [ 1.67062]   [ 1.37954]
   
D(LNGDP(-1))      -0.071866    3.342110    2.923624
                              (0.64339)    (2.32124)    (3.31022)
                              [-0.11170]   [ 1.43979]   [ 0.88321]
   
D(LNGDP(-2))     -0.247716    1.024220    2.281740
                             (0.33086)    (1.19367)    (1.70224)
                              [-0.74871]   [ 0.85804]   [ 1.34043]
   
D(LNHYL(-1))      0.156558   -0.330025    0.010619
                           (0.20503)    (0.73971)    (1.05487)
                           [ 0.76358]   [-0.44615]   [ 0.01007]
   
D(LNHYL(-2))     0.042580   -0.705371   -0.983071
                           (0.14803)    (0.53407)    (0.76162)
                           [ 0.28764]   [-1.32074]   [-1.29076]
   
D(LNPZT(-1))     -0.079592    0.787701    0.293551
                            (0.16586)    (0.59839)    (0.85334)
                             [-0.47988]   [ 1.31637]   [ 0.34400]
   
D(LNPZT(-2))   -0.027555    0.779695    0.700746
                          (0.16054)    (0.57921)    (0.82599)
                          [-0.17163]   [ 1.34613]   [ 0.84837]
   
C                         0.171544   -0.602502   -0.636866
                           (0.12578)    (0.45379)    (0.64713)
                            [ 1.36384]   [-1.32771]   [-0.98414]
   
R-squared         0.800833    0.474255    0.468706
Adj. R-squared  0.601666   -0.051490   -0.062589
Sum sq. resids  0.011209    0.145905    0.296718
S.E. equation     0.040017    0.144373    0.205884
F-statistic           4.020910    0.902063    0.882196
Log likelihood     32.70878    13.46228    8.138591
Akaike AIC        -3.294504   -0.728304   -0.018479
Schwarz SC     -2.916877   -0.350677    0.359148
Mean dependent  0.134182    0.093941    0.114230
S.D. dependent    0.063404    0.140794    0.199729
   
Determinant resid covariance (dof adj.)   5.90E-08
Determinant resid covariance                  6.00E-09
Log likelihood                                            78.13560
Akaike information criterion                       -6.818080
Schwarz criterion                                      -5.543589