Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation

nb[t] = + 4480.4 -142.400000000001M1[t] -138.9M2[t] + 527.6M3[t] + 110.433333333333M4[t] + 297.933333333333M5[t] + 841.6M6[t] -223.566666666667M7[t] -32M8[t] + 30.5999999999999M9[t] + 230.6M10[t] -405.6M11[t] + e[t]

Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares
Variable	Parameter	S.D.	T-STAT H0: parameter = 0	2-tail p-value	1-tail p-value
(Intercept)	4480.4	307.670022	14.5624	0	0
M1	-142.400000000001	416.587179	-0.3418	0.733785	0.366893
M2	-138.9	416.587179	-0.3334	0.740082	0.370041
M3	527.6	416.587179	1.2665	0.210678	0.105339
M4	110.433333333333	416.587179	0.2651	0.791931	0.395965
M5	297.933333333333	416.587179	0.7152	0.477525	0.238763
M6	841.6	416.587179	2.0202	0.048241	0.024121
M7	-223.566666666667	416.587179	-0.5367	0.593665	0.296833
M8	-32	435.111118	-0.0735	0.94164	0.47082
M9	30.5999999999999	435.111118	0.0703	0.944189	0.472094
M10	230.6	435.111118	0.53	0.598259	0.29913
M11	-405.6	435.111118	-0.9322	0.35532	0.17766

Multiple Linear Regression - Regression Statistics
Multiple R	0.472454725383456
R-squared	0.223213467537157
Adjusted R-squared	0.0678561610445886
F-TEST (value)	1.43677482943382
F-TEST (DF numerator)	11
F-TEST (DF denominator)	55
p-value	0.183209866296029
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation	687.97108422322
Sum Squared Residuals	26031731.7

Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals
Time or Index	Actuals	Interpolation Forecast	Residuals Prediction Error
1	4143	4338	-195.000000000004
2	4429	4341.5	87.5
3	5219	5008	211
4	4929	4590.83333333333	338.166666666667
5	5761	4778.33333333333	982.666666666667
6	5592	5322	270
7	4163	4256.83333333333	-93.8333333333334
8	4962	4448.4	513.6
9	5208	4511	697
10	4755	4711	44.0000000000001
11	4491	4074.8	416.2
12	5732	4480.4	1251.6
13	5731	4338	1393
14	5040	4341.5	698.5
15	6102	5008	1094
16	4904	4590.83333333333	313.166666666667
17	5369	4778.33333333333	590.666666666667
18	5578	5322	256
19	4619	4256.83333333333	362.166666666667
20	4731	4448.4	282.6
21	5011	4511	500
22	5299	4711	588
23	4146	4074.8	71.2
24	4625	4480.4	144.6
25	4736	4338	398.000000000001
26	4219	4341.5	-122.5
27	5116	5008	108
28	4205	4590.83333333333	-385.833333333333
29	4121	4778.33333333333	-657.333333333333
30	5103	5322	-219
31	4300	4256.83333333333	43.1666666666667
32	4578	4448.4	129.6
33	3809	4511	-702
34	5657	4711	946
35	4248	4074.8	173.2
36	3830	4480.4	-650.4
37	4736	4338	398.000000000001
38	4839	4341.5	497.5
39	4411	5008	-597
40	4570	4590.83333333333	-20.8333333333333
41	4104	4778.33333333333	-674.333333333333
42	4801	5322	-521
43	3953	4256.83333333333	-303.833333333333
44	3828	4448.4	-620.4
45	4440	4511	-71
46	4026	4711	-685
47	4109	4074.8	34.2
48	4785	4480.4	304.6
49	3224	4338	-1114
50	3552	4341.5	-789.5
51	3940	5008	-1068
52	3913	4590.83333333333	-677.833333333333
53	3681	4778.33333333333	-1097.33333333333
54	4309	5322	-1013
55	3830	4256.83333333333	-426.833333333333
56	4143	4448.4	-305.4
57	4087	4511	-424
58	3818	4711	-893
59	3380	4074.8	-694.8
60	3430	4480.4	-1050.4
61	3458	4338	-879.999999999999
62	3970	4341.5	-371.5
63	5260	5008	252
64	5024	4590.83333333333	433.166666666667
65	5634	4778.33333333333	855.666666666667
66	6549	5322	1227
67	4676	4256.83333333333	419.166666666667

Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
p-values	Alternative Hypothesis
breakpoint index	greater	2-sided	less
15	0.757946406021756	0.484107187956489	0.242053593978244
16	0.617358190855651	0.765283618288698	0.382641809144349
17	0.517872274624257	0.964255450751486	0.482127725375743
18	0.384856412163738	0.769712824327475	0.615143587836263
19	0.298977864051747	0.597955728103495	0.701022135948253
20	0.213020759475013	0.426041518950025	0.786979240524987
21	0.15507279875535	0.310145597510699	0.84492720124465
22	0.128883455871986	0.257766911743971	0.871116544128014
23	0.0873032751453111	0.174606550290622	0.912696724854689
24	0.122774994545826	0.245549989091651	0.877225005454174
25	0.0947716129439095	0.189543225887819	0.90522838705609
26	0.0737004220979405	0.147400844195881	0.92629957790206
27	0.0622750508204739	0.124550101640948	0.937724949179526
28	0.0581162281777592	0.116232456355518	0.94188377182224
29	0.132226621784006	0.264453243568013	0.867773378215994
30	0.10054868409075	0.201097368181501	0.89945131590925
31	0.066719359326869	0.133438718653738	0.933280640673131
32	0.0477940033870475	0.095588006774095	0.952205996612952
33	0.0755378294239392	0.151075658847878	0.924462170576061
34	0.120154599823938	0.240309199647876	0.879845400176062
35	0.0873831756825976	0.174766351365195	0.912616824317402
36	0.118387280809684	0.236774561619368	0.881612719190316
37	0.137236425118825	0.27447285023765	0.862763574881175
38	0.13724682729512	0.27449365459024	0.86275317270488
39	0.141153437935925	0.282306875871849	0.858846562064075
40	0.0974656236786571	0.194931247357314	0.902534376321343
41	0.0987817244362307	0.197563448872461	0.90121827556377
42	0.0842990166382117	0.168598033276423	0.915700983361788
43	0.0587356534988746	0.117471306997749	0.941264346501125
44	0.0494790113438121	0.0989580226876243	0.950520988656188
45	0.0309691072388391	0.0619382144776782	0.96903089276116
46	0.0289166327544402	0.0578332655088803	0.97108336724556
47	0.0190633930373673	0.0381267860747345	0.980936606962633
48	0.0196735139708662	0.0393470279417324	0.980326486029134
49	0.0224968681074126	0.0449937362148253	0.977503131892587
50	0.0158100964624381	0.0316201929248762	0.984189903537562
51	0.0206911813187252	0.0413823626374504	0.979308818681275
52	0.0161204281563727	0.0322408563127454	0.983879571843627

Meta Analysis of Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
Description	# significant tests	% significant tests	OK/NOK
1% type I error level	0	0	OK
5% type I error level	6	0.157894736842105	NOK
10% type I error level	10	0.263157894736842	NOK