Model: VAR Method: OLS Date: Wed, 24, May, 2023 Time: 19:28:31 -------------------------------------------------------------------- No. of Equations: 2.00000 BIC: -9.63306 Nobs: 9.00000 HQIC: -10.3251 Log likelihood: 28.7940 FPE: 6.98686e-05 AIC: -9.85220 Det(Omega_mle): 2.88742e-05 -------------------------------------------------------------------- Results for equation ZCI ========================================================================= coefficient std. error t-stat prob ------------------------------------------------------------------------- const 0.174017 0.480853 0.362 0.717 L1.ZCI 0.477885 1.584794 0.302 0.763 L1.I 0.320973 1.446070 0.222 0.824 L2.ZCI -0.150377 1.012572 -0.149 0.882 L2.I 0.079515 1.252241 0.063 0.949 ========================================================================= Results for equation I ========================================================================= coefficient std. error t-stat prob ------------------------------------------------------------------------- const 0.157631 0.493199 0.320 0.749 L1.ZCI 0.373067 1.625484 0.230 0.818 L1.I 0.923620 1.483198 0.623 0.533 L2.ZCI -0.650472 1.038570 -0.626 0.531 L2.I 0.253139 1.284392 0.197 0.844 ========================================================================= Correlation matrix of residuals ZCI I ZCI 1.000000 0.981405 I 0.981405 1.000000解释一下

这是一个使用VAR（向量自回归）模型，采用OLS（普通最小二乘）方法进行拟合的结果。该模型包含两个方程，一个是ZCI，另一个是I。BIC、HQIC和AIC是模型选择的标准，FPE是估计误差方差的指标。Log likelihood是对数似然函数值。Det(Omega_mle)是估计的协方差矩阵的行列式。每个方程的结果包括常数项和滞后项的系数、标准误、t值和p值。最后给出了残差之间的相关矩阵。

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Model: VAR Method: OLS Date: Wed, 24, May, 2023 Time: 19:28:31 -------------------------------------------------------------------- No. of Equations: 2.00000 BIC: -9.63306 Nobs: 9.00000 HQIC: -10.3251 Log likelihood: 28.7940 FPE: 6.98686e-05 AIC: -9.85220 Det(Omega_mle): 2.88742e-05 --------------------------------------------------------------------解释一下每个数代表啥意思

这是一个基于向量自回归（VAR）模型的OLS估计结果的摘要，其中有两个方程。下面是每个参数的解释：

- BIC（贝叶斯信息准则）：模型选择的标准，BIC值越小，说明模型越好。
- Nobs：观测值的数量。
- HQIC（赫克曼信息准则）：模型选择的另一种标准。
- Log likelihood（对数似然函数）：最大化该函数可以得到模型的最大似然估计值。
- FPE（最终预测误差）：用于评估模型拟合的好坏程度。
- AIC（赤池信息准则）：比BIC更加宽松的模型选择标准。
- Det(Omega_mle)：协方差矩阵的行列式，用于评估方程之间的相关性。如果该值为0，则说明方程之间存在完全相关。

================================== Model: VAR Method: OLS -------------------------------------------------------------------- No. of Equations: 2.00000 BIC: -9.63306 Nobs: 9.00000 HQIC: -10.3251 Log likelihood: 28.7940 FPE: 6.98686e-05 AIC: -9.85220 Det(Omega_mle): 2.88742e-05 --------------------------------------------------------------------解释一下每个数值的意思

这是一个向量自回归模型（VAR），包含两个方程。下面是每个数值的解释：

- No. of Equations: 2.00000：模型中包含的方程数目为2个。
- Nobs: 9.00000：用于估计模型的样本大小为9个观测值。
- Log likelihood: 28.7940：对数似然值为28.7940。
- AIC: -9.85220：赤池信息准则（AIC）为-9.85220。AIC是一种衡量模型拟合优良程度的统计指标，越小越好。
- BIC: -9.63306：贝叶斯信息准则（BIC）为-9.63306。BIC也是一种衡量模型拟合优良程度的统计指标，越小越好。
- HQIC: -10.3251：霍尔-威特尼准则（HQIC）为-10.3251。HQIC也是一种衡量模型拟合优良程度的统计指标，越小越好。
- FPE: 6.98686e-05：预测误差方差（FPE）为6.98686e-05。FPE越小，模型的拟合程度越好。
- Det(Omega_mle): 2.88742e-05：协方差矩阵的最大似然估计行列式为2.88742e-05。它是协方差矩阵的一个重要指标，反映了变量之间的相关程度。当行列式越接近0时，变量之间的相关性越强。