LM检验是一种常用的统计检验方法,主要用于检测模型的残差是否存在自相关性。如果存在自相关性,就需要进行修正。Eviews的LM检验功能非常强大,能帮你准确检测残差是否存在自相关性问题。 ARCH效应检验 🔍 ARCH效应检验则用于检测模型的残差是否存在ARCH效应。如果存在ARCH效应,就需要使用GARCH模型进行修正。Eviews的ARCH效...
解析 你回归的这10个lag项中,如果至少有一个是显著的,那么就应该拒绝掉没有arch效应的原假设.而你的结果显示,lag7是显著的,p值 分析总结。 你回归的这10个lag项中如果至少有一个是显著的那么就应该拒绝掉没有arch效应的原假设结果一 题目 请问eviews进行ARCH LM检验后,得到的图怎么进行分析?怎样就说明存在...
1、打开相关工作区，放入数据以后选择下一步。2、下一步，需要输入consumption c income并回车。3、这个时候，按照View→Residual Diagnostics→Heteroskedasticity Tests的顺序进行点击。4、会进入一个新的界面，确定Test type为Breusch–Pagan–Godfrey。5、这样一来如果没问题，即可运用EViews进行ARCH-LM检验...
解析 你回归的这10个lag项中,如果至少有一个是显著的,那么就应该拒绝掉没有arch效应的原假设.而你的结果显示,lag7是显著的,p值 结果一 题目 请问eviews进行ARCH LM检验后,得到的图怎么进行分析?怎样就说明存在ARCH效应? 答案 你回归的这10个lag项中,如果至少有一个是显著的,那么就应该拒绝掉没有arch效应的...
可以在Eviews10做，复制好数据之后，点Proc-Make Equation-View- Residuals Diagnostics-异方差检验 ...
答:左侧为ARCH二次检验的结果。此处用F检验和LM检验两种检验结果来反馈。从表中能够看出,F统计值为0.0384,相应的P值为0.8456,大于0.05;LM统计值为0.000,相应的P值为0.8416,大于0.05,可见在5%的显著性水平下,该残差项之间不存在自回归...
1、打开相关工作区，放入数据以后选择下一步。2、下一步，需要输入consumption c income并回车。3、这个时候，按照View→Residual Diagnostics→Heteroskedasticity Tests的顺序进行点击。4、会进入一个新的界面，确定Test type为Breusch–Pagan–Godfrey。5、这样一来如果没问题，即可运用EViews进行ARCH-LM检验...
1、打开相关工作区，放入数据以后选择下一步。2、下一步，需要输入consumption c income并回车。3、这个时候，按照View→Residual Diagnostics→Heteroskedasticity Tests的顺序进行点击。4、会进入一个新的界面，确定Test type为Breusch–Pagan–Godfrey。5、这样一来如果没问题，即可运用EViews进行ARCH-LM检验...
· 遗漏和冗余变量LR检验、残差和平方残差相关图和Q统计量、残差序列相关和ARCH LM检验。 · White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey 和Glejser异方差检验。 · 稳定性诊断:Chow断点和预测检验、Quandt-Andrews未知断点检验、Bai-Perron断点检验,Ramsey RESET检验、OLS递归估计、影响统计、杠杆图。
如何运用EViews进行ARCH-LM检验? 1、打开相关工作区,放入数据以后选择下一步。3、这个时候,按照View→ResidualDiagnostics→HeteroskedasticityTests的顺序进行点击。5、这样一来如果没问题,即可运用EViews进行ARCH-LM检验了。