判断模型的好坏主要用AIC、SIC或者BIC来看。SPSS里面只有BIC。这三个指标意思是差不多的，不过以SIC和BIC为准。你在建立不同模型的时候把相应的BIC都算出来，比较哪个最小，哪个模型就是最好的。
还有，就是检验模型中自变量的T-statistics，和F-statistics。如果都显著，也说明模型比较好。
此外，可以进一步检验残差，如果你的残差服从0均值的正态分布，并且ACF和PACF都近似为0的话，就说明你的残差服从白噪声分布。此时的预测就是很科学的了。对于检验正态分布，可以用SPSS里面的Q-Q test，检验白噪声可以用Box-Ljung test。在SPSS里可以算出Box-Ljung test。
我只是大概说一下概念，你有兴趣可以自己搜索学习一下。
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