Summary of Regression Results ================================== 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对这个结果和数值做一下解释

这是一个向量自回归（VAR）模型的回归结果，其中有两个方程，分别是ZCI和I。模型的评估指标包括贝叶斯信息准则（BIC）、样本数（Nobs）、赤池信息准则（AIC）等。这个模型的拟合程度可以通过对数似然（log likelihood）和均方误差（FPE）来评估。

对于每个方程，结果表中列出了常数项和各个滞后期（L1，L2）的系数。标准误（std. error）、t值（t-stat）和p值（prob）也提供了对系数的显著性检验。

最后，对于残差相关性的检验，我们可以看到两个方程的残差高度相关（相关系数为0.981405），这可能意味着模型还可以进一步改进。

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Summary of Regression Results ================================== 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 =======================================================================

这是一个回归分析的结果，包含两个方程：ZCI 和 I。每个方程都包含一个常数项和 lagged variables。coefficients 表示每个变量的系数，std. error 表示标准误，t-stat 表示 t 统计量，prob 表示 P 值。BIC、HQIC、Log likelihood、FPE 和 Det(Omega_mle) 是评估模型拟合度的指标。

sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde') plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256) #Pearson's correlation coefficient heatmap corr = plt.figure(figsize = (10,10),dpi=128) corr= sns.heatmap(data[column].corr(),annot=True,square=True) plt.xticks(rotation=40) import statsmodels.formula.api as smf all_columns = "+".join(data.columns[1:]) print('x is ：'+all_columns) formula = 'GDP~' + all_columns print('The regression equation is ：'+formula) results = smf.ols(formula, data=data).fit() results.summary() X=data.iloc[:,1:] y=data.iloc[:,0]

这段代码实现了以下功能：

首先，使用"sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde')"绘制了一个散点图矩阵，并选择了核密度估计作为对角线上的图形。

然后使用"plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)"将图形保存为名为"Scatter plot.jpg"的文件，分辨率为256 dpi。

接下来，创建一个名为"corr"的图形对象，大小为(10,10)，分辨率为128，使用"corr = plt.figure(figsize=(10,10), dpi=128)"。

然后，使用"sns.heatmap(data[column].corr(),annot=True,square=True)"绘制基于"data[column]"数据框的列之间的皮尔逊相关系数热力图，并设置"annot=True"以在每个单元格中显示相关系数的值，"square=True"表示将单元格设置为正方形。

通过"plt.xticks(rotation=40)"可以旋转x轴刻度标签，使其更易读。

接下来，导入"statsmodels.formula.api"模块，并使用"all_columns = "+".join(data.columns[1:])"将"data"数据框中除第一列外的所有列名拼接为一个字符串，存储在名为"all_columns"的变量中。

然后，打印出"x is ："以及"all_columns"的值，显示回归方程中自变量的组成。

继续打印出"The regression equation is ："以及"formula"的值，显示回归方程的形式。

接下来，使用"smf.ols(formula, data=data).fit()"进行普通最小二乘（OLS）回归分析，将结果存储在名为"results"的变量中。

最后，通过"X=data.iloc[:,1:]"将"data"数据框中除第一列外的所有列作为自变量存储在名为"X"的变量中，通过"y=data.iloc[:,0]"将"data"数据框的第一列作为因变量存储在名为"y"的变量中。