麻烦各位高手看下！！根据下列Eviews应用软件的运行结果比较分析选择哪个模型较好？？并写出回归方程！！ 请eviews高手帮忙看一下这个输出结果，看这个模型可不可用
\u5206\u6790\u6392\u5e8f\u9009\u62e9\u6a21\u578b\u7684EVIEWS\u4f30\u8ba1\u7ed3\u679c\u73b0\u5728\u4eba\u8fd9\u4e48\u62a0\u95e8\uff0c\u4e00\u5206\u90fd\u4e0d\u7ed9\u3002
\u7b2c\u4e00\u4e2a\u6a21\u578b\u8fd8\u53ef\u4ee5\uff0c\u4f46\u662f\u5b58\u5728\u81ea\u76f8\u5173\uff08DW\u68c0\u9a8c\u503c\u4e5f\u5c31\u662fDurbin-Watson stat \u4e3a0.85\uff0c\u6b63\u81ea\u76f8\u5173\uff09\uff0c\u9700\u8981\u8fdb\u884c\u5dee\u5206\u5904\u7406\u3002\u4f30\u8ba1\u662f\u4e00\u9636\u81ea\u76f8\u5173\u3002
\u7b2c\u4e8c\u4e2a\u6a21\u578b\uff0c\u81ea\u53d8\u91cf\u6ca1\u6709\u4e00\u4e2a\u663e\u8457\u7684\uff0c\u786e\u5b9e\u9700\u8981\u66f4\u6539\u3002
\u770b\u6a21\u578b\u662f\u5426\u5408\u9002\uff0c\u4e00\u662f\u7cfb\u6570\u663e\u8457\u6027\u68c0\u9a8c\uff0c\u4e00\u662f\u65b9\u7a0b\u663e\u8457\u6027\u68c0\u9a8c\u3002\u4e00\u5143\u56de\u5f52\u65f6\uff0c\u4e24\u4e2a\u68c0\u9a8c\u662f\u4e00\u6837\u7684\uff0c\u6240\u4ee5\u7b2c\u4e00\u4e2a\u6a21\u578b\u4e2d\uff0c\u81ea\u53d8\u91cfX\u7cfb\u6570\u4f30\u8ba1\u503c\u663e\u8457\uff08X\u5bf9\u5e94\u7684Prob\u503c\u4e3a0.000\uff0c\u4e00\u822c\u8981\u6c42\u5c0f\u4e8e0.05\u5c31\u7b97\u901a\u8fc7\uff09\uff0c\u65b9\u7a0b\u4e5f\u663e\u8457\uff08\u770bF-statistic\u7684\u503c\uff09\uff0c\u4f46\u662f\u4e00\u9636\u81ea\u76f8\u5173\u6700\u597d\u6d88\u9664\u3002\u4f46\u662f\u591a\u5143\u56de\u5f52\u4e2d\uff0c\u4e24\u4e2a\u68c0\u9a8c\u9700\u8981\u5206\u5f00\u770b\u3002\u7b2c\u4e8c\u4e2a\u6a21\u578b\u4e2d\uff0c\u65b9\u7a0b\u663e\u8457\u6027\u53ef\u80fd\u80fd\u901a\u8fc7\u68c0\u9a8c\uff0c\u4f46\u662f\u81ea\u53d8\u91cf\u7cfb\u6570\u4f30\u8ba1\u503c\u5bf9\u5e94\u7684Prob\u90fd\u5927\u4e8e0.05\uff0c\u6240\u4ee5\u95ee\u9898\u6bd4\u8f83\u5927\u3002
\u51e0\u4e2a\u5efa\u8bae\uff1a
1\u3001\u6837\u672c\u6570\u636e\u6765\u6e90\u4e8e1995\u5e74\u52302006\u5e74\uff0c\u611f\u89c9\u8fd8\u662f\u5c11\u4e86\u4e9b\uff0c\u800c\u4e142011\u5e74\u7684\u8bba\u6587\u81f3\u5c11\u6700\u665a\u5e94\u8be5\u662f\u622a\u6b62\u52302009\u5e74\u3002\u5982\u679c\u6761\u4ef6\u5141\u8bb8\uff0c\u6700\u597d\u80fd\u591f\u66f4\u65e9\u4e9b\u6570\u636e\u3002\u670925\u4e2a\u4ee5\u4e0a\u5e74\u4efd\u6570\u636e\uff0c\u505a\u7684\u6a21\u578b\u5408\u9002\u4e9b\u3002
2\u3001\u7b2c\u4e8c\u4e2a\u6a21\u578b\u56e0\u4e3a\u4f60\u6ca1\u6709\u5217\u4e3e\u5177\u4f53\u81ea\u53d8\u91cf\u3001\u56e0\u53d8\u91cf\u540d\u79f0\uff0c\u4e0d\u597d\u4e0b\u7ed3\u8bba\u3002\u90a3\u4e48\uff0c\u4e00\u4e2a\u529e\u6cd5\u662f\u8003\u8651\u81ea\u53d8\u91cf\u7684\u9009\u62e9\u662f\u4e0d\u662f\u5408\u7406\uff0c\u73b0\u6709\u7684\u81ea\u53d8\u91cf\u6709\u6ca1\u6709\u53ef\u4ee5\u53bb\u6389\u7684\uff0c\u6216\u8005\u6709\u6ca1\u6709\u9057\u6f0f\u66f4\u5408\u7406\u7684\u81ea\u53d8\u91cf\uff0c\u8c03\u6574\u81ea\u53d8\u91cf\u540e\u518d\u56de\u5f52\uff1b\u5982\u679c\u4f60\u8ba4\u4e3a\u81ea\u53d8\u91cf\u4e0d\u9700\u8981\u4fee\u6539\uff0c\u5728\u589e\u52a0\u6837\u672c\u6570\u636e\u60c5\u51b5\u4e0b\uff0c\u53e6\u4e00\u4e2a\u529e\u6cd5\u662f\u7528SPSS\u8f6f\u4ef6\uff0c\u91cc\u9762\u6709\u201c\u9010\u6b65\u56de\u5f52\u201d\u9009\u9879\uff0c\u770b\u770b\u80fd\u4e0d\u80fd\u5f97\u5230\u5408\u7406\u6a21\u578b\u3002
第二个模型，自变量没有一个显著的，确实需要更改。
看模型是否合适，一是系数显著性检验，一是方程显著性检验。一元回归时，两个检验是一样的，所以第一个模型中，自变量X系数估计值显著（X对应的Prob值为0.000，一般要求小于0.05就算通过），方程也显著（看F-statistic的值），但是一阶自相关最好消除。但是多元回归中，两个检验需要分开看。第二个模型中，方程显著性可能能通过检验，但是自变量系数估计值对应的Prob都大于0.05，所以问题比较大。
几个建议：
1、样本数据来源于1995年到2006年，感觉还是少了些，而且2011年的论文至少最晚应该是截止到2009年。如果条件允许，最好能够更早些数据。有25个以上年份数据，做的模型合适些。
2、第二个模型因为你没有列举具体自变量、因变量名称，不好下结论。那么，一个办法是考虑自变量的选择是不是合理，现有的自变量有没有可以去掉的，或者有没有遗漏更合理的自变量，调整自变量后再回归；如果你认为自变量不需要修改，在增加样本数据情况下，另一个办法是用SPSS软件，里面有“逐步回归”选项，看看能不能得到合理模型。追问第一个模型：一阶自相关怎么样才能消除？
第二个模型：我做的是山东省财政支农资金方面的课题，中国统计年鉴上的相关数据就到2006年，三个自变量的数据也是。三个自变量是必须要固定的，是不是因为数据的原因，但是近几年的数据确实找不到。三个自变量分别是：支援农业生产支出，农林水利气象等部门事业费，农业综合开发支出。因变量是：年均农民纯收入。这四个量都不能变。
我不会计量，eviews也是今天刚学的，spss更不会了。回答继续回答：
1、这里的一阶自相关，可以考虑用差分法试试。也就是自变量、因变量都分别形成新的序列，再做回归（注意：这时的回归估计模型不含常数项）。根据你的样本数据和解释变量数目，在新的回归结果里面，如果Durbin-Watson stat 的数值大致在1.5——2.5，可以认为消除了自相关。最后的估计结果，常数项仍采用现在模型已经估计出的常数项数值，自变量系数则是差分后估计的系数值。
2、财政支农资金数据，我觉得可以考虑查阅《中国财政统计年鉴》，其中的分省财政平衡表中可能会有相关数据。（不过我也不肯定，这两年中国统计年鉴中财政数据的具体项目有调整，你之所以找不到2006年以后数据原因也在于此，财政统计年鉴如果能找到的话，也许能有帮助）
3、第二个模型还可以考虑对数模型试一试，因为取对数后变差缩小，也许数据拟合效果会好些。当然，这时的系数表示的是平均意义的弹性。
4、不会逐步回归也没有关系，反正自变量不多。回归后，看哪个自变量系数估计值没有通过检验（P值大于0.05），P值最大的先去掉，用其他自变量再去拟合。如果新的估计结果不行，再继续去掉不显著的系数。之后可以尝试再引入之前去掉的自变量，回归后看是否显著。最后应该得到自变量系数和整个模型都通过检验的结果，否则是不合适的。
5、“我第二个模型P值是0.004”的说法不正确，你所说的实际是常数项的P值。实际上，一般要求自变量必须通过P检验，常数项倒无所谓。
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