请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版
楼主: 晏平乐
13343 4

[问答] 庞皓第二版计量经济学拉格朗日乘数检验 [推广有奖]

  • 1关注
  • 0粉丝

高中生

12%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
0 个
通用积分
1.0000
学术水平
0 点
热心指数
0 点
信用等级
0 点
经验
1401 点
帖子
14
精华
0
在线时间
24 小时
注册时间
2015-5-3
最后登录
2020-6-13

晏平乐 学生认证  发表于 2016-1-2 18:34:38 来自手机 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

+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~ !

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
如题,想问卡方临界值的受约束个数是什么?是解释变量的个数还是参数个数?在eviews7中如何进行LM检验?
二维码

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

关键词:拉格朗日乘数检验 拉格朗日乘数 计量经济学 拉格朗日 计量经济 经济学 如何

回帖推荐

PARISDISM 发表于3楼  查看完整内容

关于chi-square的取值,你需要通过d.f.和significant level去查表得出临界值。 其中,d.f.=k-1,k为样本类别(而不是observations的数量); 在LM TEST中,他会提供两个统计量:F-STATISTIC and CHI-SQUARE,我通常看F统计量,因为可以直接用P值比较(当然CHI-SQUARE也有P值)。 EVIEWS中,LM test属于序列相关的检验,用原方程跑一次回归后,提取resid,然后在VIEW/RESIDUAL TEST/SERIES CORRELATION LM TESTS中就可以进行 ...

本帖被以下文库推荐

晏平乐 学生认证  发表于 2016-1-2 18:36:49 来自手机 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
晏平乐 发表于 2016-1-2 18:34
如题,想问卡方临界值的受约束个数是什么?是解释变量的个数还是参数个数?在eviews7中如何进行LM检验?
详细内容在此~

使用道具

PARISDISM 学生认证  发表于 2016-1-3 15:59:07 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
关于chi-square的取值,你需要通过d.f.和significant level去查表得出临界值。
其中,d.f.=k-1,k为样本类别(而不是observations的数量);

在LM TEST中,他会提供两个统计量:F-STATISTIC and CHI-SQUARE,我通常看F统计量,因为可以直接用P值比较(当然CHI-SQUARE也有P值)。

EVIEWS中,LM test属于序列相关的检验,用原方程跑一次回归后,提取resid,然后在VIEW/RESIDUAL TEST/SERIES CORRELATION LM TESTS中就可以进行LM检验。

P.S. 个人推崇AC/PAC图查看序列相关,因为LM test主要针对PAC说的。
已有 1 人评分经验 论坛币 收起 理由
胖胖小龟宝 + 10 + 10 热心帮助其他会员

总评分: 经验 + 10  论坛币 + 10   查看全部评分

使用道具

晏平乐 学生认证  发表于 2016-1-3 17:13:13 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
谢谢你的回答!
对于拉格朗日乘数检验,我还有个疑问,LM统计量是怀特检验异方差的统计量,为什么同样可以用来检验欠拟合?
另外,对于”d.f.=k-1,k为样本类别(而不是observations的数量)“这句话,如果作残差e^2的回归,即模型为e^2=α1+α2X2+α3X3,是不是此时d.f.=2,如果不是,样本类别在回归方程里是怎样体现的呢?

使用道具

雨隹 发表于 2019-6-13 10:31:26 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
PARISDISM 发表于 2016-1-3 15:59
关于chi-square的取值,你需要通过d.f.和significant level去查表得出临界值。
其中,d.f.=k-1,k为样本类 ...
你好,我想问一下,在拉格朗日乘数检验中的待估参数K,包括常数C吗?

使用道具

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注jltj
拉您入交流群

京ICP备16021002-2号 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 论坛法律顾问:王进律师 知识产权保护声明   免责及隐私声明

GMT+8, 2024-3-29 13:00