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1阶序列相关。
LM检验:原假设为诸系数为0
LM统计量=Obs*R-squared它渐进服从卡方分布,如果太大,这拒绝原假设
一般,在eviews中有p值,如果p值比较小,比如小于0.05,则拒绝原假设,认为原模型存在自相关。通过设定最大滞后阶数,可以区别模型中的显著与不显著的滞后项,通过对比,可以剔除不显著的项,再进行一次检验。
很明显0<0.05,拒绝原假设存在一阶自相关;0.1056>0.05,接受原假设不存在二阶自相关。
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LM检验:原假设为诸系数为0 LM统计量=Obs*R-squared它渐进服从卡方分布,如果太大,这拒绝原假设 一般,在
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看显著性