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求各位高手告知，EViews8中怎么进行LM检验，在view菜单里并没有残差检验项
支持楼主：、
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载入中......
选择View/Residual Tests/Serial correlation LM Test，一般地对高阶序列相关的情况执行Serial correlation LM（Lagrange multiplier，拉格朗日乘数检验）。在滞后定义对话框，输入要检验序列的最高阶数。
残差需要先拟合模型才能得到的。
胖胖小龟宝 发表于
选择View/Residual Tests/Serial correlation LM Test，一般地对高阶序列相关的情况执行Serial correlation ...嗯，已经看到了，谢谢
请教楼主是在哪里找到的&&我没有找到
chch 发表于
嗯，已经看到了，谢谢我也是eviews 8，我也没有看到，请问楼主是怎么做的
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论坛法律顾问：王进律师计量经济学Eviews&7.0使用方法（缓慢更新中……=&=）
纯粹自己回忆用，不过看到网上好像难得搜到新版Eviews用法的所以就随意地放上来了=
理论部分参照《计量经济学》李子奈第三版
Eviews→New→Workfile，Unstructured/Undated，Observations:（数据个数）
Object→New object→Series→输入对象名字后打开编辑
一元线性回归（Eg.p54）
Quick→Equation Estimation→（Eg. Y X
c，自然对数log(x)，或q=exp(c(1))*x^c(2)*p1^c(3)*p0^c(4)）【变量间必须互相独立】
R^2越大，拟合效果越好；只要p值小于给定的显著水平，我们就可以在该显著水平下拒绝零假设
异方差检验（Eg.p117）
参考——第四章_异方差检验的eviews操作
做线性回归→
图形法：生成残差平方序列（Object→Generate Series→输入e2=resid^2）→在命令行输入scat
log(x2) e2，或quick→graph→输入log(x2) e2→选择scatter
Goldfeld-Quanadt检验：对变量取值排序（Proc→Sort
current page→输入x2，或在命令行输入sort
x2【默认升序】）→删除中间1/4的观测值，余下部分平分得两个样本区间，分别对两个子样本进行回归估计，求得F统计量（F= RSS2/
怀特检验：
View→Residual Diagnostics→Heteroskedasticity
tests→有交叉项时直接选White检验即可，White检验中不选Include White cross
terms时，变量只有C，(log(x1))^2，(log(x2))^2……→计算怀特统计量nR^2→无交叉项的White检验（直接在Regressors下输变量log(x1)
log(x2) (log(x1))^2 (log(x2))^2）→计算怀特统计量nR^2
异方差性的修正
加权最小二乘法：试算ln(e^2)（Heteroskedasticity tests→Custom Test
wizard→log(resid^2)→不要选中任何复选框，最后输入log(x2)
(log(x2))^2）→生成权数w，加权最小二乘法估计（Proc→Specify/Estimate→option中选择white，weight
series：w，weights type：Inverse std dev.）→检验加权回归模型的异方差性（在命令栏中直接输入ls
w*log(Y) w w*log(X1) w*log(X2)）
异方差稳健标准误法：Proc→Specify/Estimate→option中选择white，weight
series：空，weights type：std deviation）
序列相关性检验（Eg.p132）
做线性回归，生成残差e=resid，画残差e(t)与e(t-1)关系的散点图（画图时变量输入e(-1) e）
拉格朗日乘数检验：View→Residual Diagnostics→Serial Correlation LM
tests→输入序列相关阶数（Eg. 1）
差分法：ols中输入变量y c x t^2 AR(1)【AR(1)的系数就是ρ的估计值】
序列相关稳健估计法：ols中输入变量y c x
t^2，option：HAC（Newey-West）（？结果跟书上不一样，有待解决）
时间序列的平稳性检验（Eg.p265）
参考/view/3bffa4de2bd89a0.html——9-0时间序列的平稳性及其检验
计量经济学(第二版)李子奈&高教出版社&课件
www3.nccu.edu.tw/~jthuang/class16b.ppt——時間序列分析模型之應用
Quick→Series Statistics→Correlogram→输入序列名→选择“Level”，输入滞后期（level代表检定未差分的数列）
与书上结果的误差在0.001左右
单位根检验（Eg.p271）：Quick→Series Statistics→Unit root test→输入序列名→选择Trend and intercept（模型3），Lag Length中在User specified中输入滞后阶数（d())
（Intercept——模型2，None——模型1）
要进行拉格朗日乘数检验需先做回归——d(gdpc) gdpc(-1) d(gdpc(-1)) c @trend(1)，然后按前文步骤
单整性：Quick→Series Statistics→Unit root test→输入序列名→选择None，1st或2nd difference，滞后阶数为0
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。计量经济学题库
计量经济学题库一、单项选择题（每小题1分）1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。A．统计学&&&&&&&&&&& &&&B．数学&&&&&&&&&&&& C．经济学&&&&&&&&&&& &&&D．数理统计学2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版C．1969年诺贝尔经济学奖设立&&& D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来3．外生变量和滞后变量统称为（D）。A．控制变量&&&&&&& &&&&&&B．解释变量&&&&&&&&&&&& C．被解释变量&&&&&&& &&&&D．前定变量4．横截面数据是指（A）。A．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。A．时期数据&&&&&&&&&& &&&&&B．混合数据&&&&&&&& C．时间序列数据&&&&&& &&&&&D．横截面数据6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（&&&&& ）。A．内生变量&&&&&&&&&&& &&&&B．外生变量&&&&&&&&& C．滞后变量&&&&&&&&&&& &&&&D．前定变量7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（&&&&& ）。A．微观计量经济模型&&& &&&&B．宏观计量经济模型&&&& C．理论计量经济模型&&& &&&&D．应用计量经济模型8．经济计量模型的被解释变量一定是（&&&&& ）。A．控制变量&&&&&&&&&&& &&&&B．政策变量&&&&&&&&&&&& C．内生变量&&&&&&&&&&& &&&&D．外生变量9．下面属于横截面数据的是（&&&&& ）。A．年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B．年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数&&&&& D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10．经济计量分析工作的基本步骤是（&&&&& ）。A．设定理论模型&收集样本资料&估计模型参数&检验模型B．设定模型&估计参数&检验模型&应用模型C．个体设计&总体估计&估计模型&应用模型D．确定模型导向&确定变量及方程式&估计模型&应用模型11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（&&&&& ）。A．虚拟变量&&&&&&&&& &&&&&&&&&B．控制变量 &&&&&&&C．政策变量&&&&&&&&& &&&&&&&&&D．滞后变量12．（&&&&&&& ）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。A．外生变量&&&&&&&&& &&&&&&&&&B．内生变量&&&&&&&& C．前定变量&&&&&&&&& &&&&&&&&&D．滞后变量13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（&&&&& ）。A．横截面数据&&&&&&& &&&&&&&&&B．时间序列数据&&&& C．修匀数据&&&&&&&&& &&&&&&&&&D．原始数据14．计量经济模型的基本应用领域有（&&&&& ）。A．结构分析、经济预测、政策评价&&&& B．弹性分析、乘数分析、政策模拟C．消费需求分析、生产技术分析、&&&& D．季度分析、年度分析、中长期分析15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（&&&&& ）。A．函数关系与相关关系　&&&&&&&& 　B．线性相关关系和非线性相关关系
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本帖最后由 wanghaidong918 于
20:22 编辑
&P&100金请教LM检验结果怎么看，以下为例：&/P&
&P&F-statistic 2.850275& &&&Probability&&0.087336&BR&Obs*R-squared 6.041904& &&&Probability&&0.048755&BR&&BR&第一排和第二排各表示什么结果？到底该从哪一个P值来判断，别回答此问者，100金以示感谢，恳望得到您的帮助。&/P&
&P&此奖励28日前有效&/P&
载入中......
LM检验主要是构造拉格朗日乘数来检验高阶序列相关，F统计量表示辅助回归方程的整体显著性，而后面的Obs*R-squared 才是我们所要LM统计量，所以在检验序列相关性时，主要看此统计量的相伴概率值，与5%进行对比，如果大于0.05，说明拒绝原假设，存在序列相关性，否则不存在序列相关。这个检验里，LM统计量相伴概率值为0.048755，大于0.05，说明回归方程存在序列相关哦。
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LM检验主要是构造拉格朗日乘数来检验高阶序列相关，F统计量表示辅助回归方程的整体显著性，而后面的Obs*R-squared 才是我们所要LM统计量，所以在检验序列相关性时，主要看此统计量的相伴概率值，与5%进行对比，如果大于0.05，说明拒绝原假设，存在序列相关性，否则不存在序列相关。这个检验里，LM统计量相伴概率值为0.048755，大于0.05，说明回归方程存在序列相关哦。
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助人为乐 请修改一下小口误
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到底是大于０．０５还是小于存在序列相关呢？ 我好象记得老师说还要看RESID(-1)的t值？
總有那麽一天，
我會擁有世界上所有的chocalate
二楼的没错，原假设是没有序列相关，因此P值的右侧是他的显著性水平，本例中可以有95％以上的把握说明有序列相关存在
是小于0.05，说明存在序列自相关吧，零假设的确是不存在序列自相关
我不相信失败，我知道总有一种方法可以反败为胜
LM统计量相伴概率值为0.048755，大于0.05？？？？？？？？？？？？？
zhangqun1010
我不是为你的奖励来的，只是随便问问，
你的模型是什么？都没给出，就突然问这个。
LM，当然是拉格朗日乘子检验，可是统计模型那么多，是针对哪个的检验，你没给清楚模型，就问，我觉得那回答就答非所问。
如是建立 ARCH 模型，它的意思是 方差是不平稳的，所以建模后，都是对RESIDULE 检验，就是看残差是否为白噪声；
一个是看散点图，看有趋势没，这个是肉眼的，不精确，一个就是各种残差检验法，包括LM法；
至于显著水平，通常要算临界值。如D-W检验，在给定如3个变量，30的自由度时，看临界值表，严谨地看多重共线性问题（这个扯到另一个问题）
至于你上面的模型，显然是有问题的，F检验要充分大，大到上千的数值，你的显然不过关，在看R，判决系数也通不过，多个检验都可以表明，你的模型有需要大概的必要。
知识经济时代金融创客 期待合作方
我毕业很多年了
都忘记大学本科阶段的《计量经济学》你们有资料可以给我个不？
如今都是用matlab做 copula
计算 条件在线价值（C-VaR）
以前基础的反而忘记了。
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