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breusch pagan检验结果分析

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自相关breusch-Godfrey Tata如何选择View/residual tests/Serial Correlation LM test，一般实现串行相关LM(拉格朗日乘数检验)进行高阶序列相关 。

1、横截面数据的横截面数据 分析的要点 In 分析横截面数据 ， 主要要注意两个问题:一个是异方差性，因为数据是在一定时期内从个体或地区收集的，不同个体或地区之间存在差异；二是数据的一致性，主要包括变量的样本量是否一致，样本的采样周期是否一致 ， 数据的统计标准是否一致 。异方差检验异方差检验大多侧重于线性模型 ， 检验方法很多 。检验异方差的主要方法有:图检验方法、秩相关系数检验方法、go riser检验(GlejserTest)和Bartlett 。(TheBreuschPaganTest)，Goldfield Quant检验(thegoldfeldquandtest)，Walter 检验(WaldTest)，拉格朗日乘数检验，似然比检验 。

2、图示法 检验异方差的优缺点图解法:先对y和x进行线性回归，生成残差resid 。GQ 检验方法:先对解释变量x进行排序(一般按升序排列) ， 然后截断样本，取一头一尾，计算残差平方和，构造F 检验，得出结论 。注:应用计量经济学综合实验报告一、观察序列的特征(一)变量描述统计变量描述XY均值24.1913338.51823中位数24.6081935.06598最大值31.5131859.668837最小值12.28088724.88616标准差4.9偏度0 Arquebera根据时间顺序大致判断变量的平稳性A:不稳定(III)双变量分析1 ， 画一个XY散点图2，计算变量X和Y的相关系数因变量:Y method:leastsquaresdate:10/19/12时间:16: 31样本(调整后):1144 。

3、如何运用EViews进行ARCH-LM 检验?选择视图/残差测试/序列相关lmtest 。SerialcorrelationLM一般是针对高阶序列相关的情况进行的，衡量数据平稳性时看到的~多用于ARMA模型 。在“滞后定义”对话框中，输入检验序列的最高顺序号，然后单击“确定”输出结果 。1.打开相关工作区，输入数据，然后选择下一步 。2.接下来，您需要输入consumptioncincome并按回车键 。

4、eviews多变量怎样 检验异方差x2的二次项具有异方差性，所以1/x2可以作为加权最小二乘 。我试了一下，就是可以输入“lsy/x2cx1/x21/x2”自相关，就是看durbinwatsonstat1的最后一行 。如果这个统计量接近2，就说明没有自相关 。你可以毫无问题地做到这一点 。将横截面数据复制到电子表格中 。粘贴到Eviews工作区的空白处，点击完成 。如图 ， 进入一元模型 ， 点击完成 。在工具栏表中选择异方差检验，然后选择Breusch-Pagantest 。

5、eviewsLM 检验,怎么 分析输出的结果?根据p的值，应该接受原假设，不存在自相关 。选择视图/残差检验/序列相关lmtest，一般执行序列相关lm(拉格朗日乘数，拉格朗日乘数检验)进行高阶序列相关 。在“滞后定义”对话框中，输入检验序列的最高顺序号，然后单击“确定”输出结果 。

6、自相关 breusch-godfreystata怎么看Select view/residual tests/serial correlation lm test ， 对于高阶序列相关的情况一般执行serial correlation lm(拉格朗日乘数，拉格朗日乘数检验) 。在“滞后定义”对话框中，输入检验序列的最高顺序号，然后单击“确定”输出结果 。
7、eviewspaneldata的robustness怎样 检验【breusch pagan检验结果分析】将横截面数据复制到电子表格中 。粘贴到Eviews工作区的空白处，点击完成，如图 ， 进入一元模型，点击完成 。在工具栏表格中选择异方差检验，主要验证异方差的存在 ， 点击确定，Breusch-Pagantest的统计数据出现在模型窗口中 。

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