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时间序列性检验中，lm检验，lm=(n-p)R²还是lm=nR²？我手上计量书的表达式不一样啊，救急。

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关键词：时间序列 lm检验 表达式 表达式

If your lm stands for Lagrange Multiplier, then this test should be in the form of(n-p)R²

^{Where p is the lags of AR(p) or MA(p).}

是lm=nR²

如果辅助回归模型中残差滞后项的缺省数据未设置为零，那么就使用统计量LM=T*R^2;

如果缺省数据未设置为零，而是被忽略，那么就采用统计量LM=(T-p)*R^2,其中T,p分别为样本容量和辅助回归模型的最大滞后期。

刚才没注意,第一行写错了,应该是如果辅助回归模型中残差滞后项的缺省数据设置为零

不就是个LM 检验吗?

辅助回归是用残差项对解释变量做的.

如果没有滞后项,当然是LM=nR^2喽;有了p个滞后变量后,辅助回归中的样本量变为n-p了,变成了(n-p)R^2.

真想不通,你们是怎么学计量的.

搂住，千万别受到误导，听我的，看三楼

自回归条件异方差检验用lm=(n-p)R²

^{自相关检验用}lm=nR²

[此贴子已经被作者于2006-12-16 7:13:30编辑过]

student_2006,你的高论我是不敢恭维

如果存在滞后项，可利用的样本量自然减少，这是由模型设定决定的，但是由此我们浪费了许多信息；将滞后项的缺省数据设置为零，自然可以减少某些信息的无形损耗。但从另一个角度看，你也可以任由信息的缺失。如果样本量足够大，两种方法没有差异。

我们即使我们如何辩论，楼主心中未必有了答案。请楼主参阅Green的计量经济分析和Hamilton的时间序列分析，他们持一种观点。而Gujara和Wooldridge却持另一种观点。

两者的差异在于数据处理，分歧其实很小。

争什么呀,6\7\8楼的观点并不冲突.

我回了8贴了,怎么一点现金都没呀?

楼上的几位能告诉我,怎么回事么?