李子奈第三版，133页的例题，是不是算错了，关于自相关lm检验

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

有没人觉得啊，第二版教材问题还不大，这个第3版，这边感觉是算错了，还要序列相关性的稳健标准误 ，

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：lm检验 自相关 李子奈 序列相关性 教材问题 检验 李子

这个问题是这样的，EVIEWS中序列相关的LM检验，所用的样本容量为n，对于残差的滞后项，它是把前面的值都补为0，比如一个残差序列resid是 1 2 3 4 5 。。。如果是resid(-1)，那么李子奈的书上做出来的结果就是从2开始的辅助回归，样本容量减少了第一个，也就是残差项的第一个观测值是缺失的，相应的自变量和时间变量的观测值的第一个，都是按照缺失值NA处理的，所以结果会有所不同，呵呵呵，这是我看了几遍后明白过来的，贡献给大家，当做答疑喽

我也感觉序列相关的稳健标准误结果错了，明明说与最小二乘结果一致，可他写的不一致啊。Dependent Variable: Y                               
Method: Least Squares                               
Date: 10/31/12   Time: 19:48                               
Sample: 1 29                               
Included observations: 29                               
Newey-West HAC Standard Errors & Covariance (lag truncation=3)                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        3328.191        227.6617        14.61902        0.0000
X        0.176152        0.023390        7.530994        0.0000
T2        21.65582        2.211710        9.791438        0.0000
                               
R-squared        0.997590            Mean dependent var                14855.72
Adjusted R-squared        0.997404            S.D. dependent var                9472.076
S.E. of regression        482.5729            Akaike info criterion                15.29384
Sum squared resid        6054792.            Schwarz criterion                15.43528
Log likelihood        -218.7607            F-statistic                5380.771
Durbin-Watson stat        0.442033            Prob(F-statistic)                0.000000
                               
是这个吗？

灵是超人的 发表于 2012-10-31 20:03
我也感觉序列相关的稳健标准误结果错了，明明说与最小二乘结果一致，可他写的不一致啊。Dependent Variable ...

我也觉得稳健标准误对应结果错了，明明写的一致，应该是原来OLS 的结果才对

非常感谢2楼，确实是如你所说，我还真的没注意eviews是这样算的，非常感谢

不过稳健标准误应该是真算错了