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19:55:11 上传
19:54:48 上传
个人理解哈
BPLM结果说明应该用混合效用模型
Hausman结果说明应该用固定效应模型
究竟该如何理解这样的结果呢
酒罢问君三语，为谁开，茶花满路？
而且随机效应模型结果做出来每一个变量都是显著的！！！
我很心动啊
究竟能不能用呢
1. BP-LM test是选择random effect vs. pooled OLS. 只有Hausman test是fixed effect vs. random effect。
2. 根据你BP-LM的结果，p-value很大，不显著，不能reject H0, 即意味着random effect不合适。
观点有启发
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yizst2 发表于
1. BP-LM test是选择random effect vs. pooled OLS. 只有Hausman test是fixed effect vs. random&&...谢谢啦 好人一生平安！
请问楼主如何做BP-LMtest的啊？急求啊！谢谢了！
同源异倍体 发表于
请问楼主如何做BP-LMtest的啊？急求啊！谢谢了！我刚学会~先做回归 xtreg flow return risk age rm size ,re 之后再输入xttest0结果就出来了
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谁会看LM 自相关检验啊？
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在得到模型后，检验残差序列的自相关时，可以使用DW统计量和LM检验，前者我就不说了，在回归结果中会自动输出DW值，对于后者，依次点击view\residual test\serial correlation LM test设定最大的滞后阶数，点击OK，得到结果。结果是对如下模型的显著性检验：e(t)=a1*e(t-1)+a2*e(t-2)+...+b1*x1+b2*x2原假设为诸系数a1=a2=...=b1=b2=...=0LM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0.005，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。
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在做面板数据分析的时候，想做下F检验和LM检验来判断所需的模型。F检验的结果拒绝原假设，应使用固定效应模型，但是LM检验的结果却是接受原假设，使用混合回归模型。想问下这种情况下该如何判断！非常感谢！
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关于LM检验结果的问题收藏
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic0.689580
Prob. F(2,12)0.5206Obs*R-squared2.061654
Prob. Chi-Square(2)0.3567Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 12/18/14
Time: 20:16Sample: Included observations: 20Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C-0.921-0.7X1-0.428-0.7X20..6386X30..7735X4-0.682-0.7X50..8134RESID(-1)-0.647-0.2RESID(-2)-0.605-1.8R-squared0.103083
Mean dependent var2.50E-16Adjusted R-squared-0.420119
S.D. dependent var0.833145S.E. of regression0.992848
Akaike info criterion3.112696Sum squared resid11.82897
Schwarz criterion3.510989Log likelihood-23.12696
Hannan-Quinn criter.3.190447F-statistic0.197023
Durbin-Watson stat2.250990Prob(F-statistic)0.980130
求教怎么分析其结果
拉格朗日成数检验，不存在多重共线
登录百度帐号eviews LM检验，怎么分析输出的结果？_百度知道
eviews LM检验，怎么分析输出的结果？
先用OLS做了个回归，然后点的残差LM检验，出了这个结果
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Prob. F(2,37)
Obs*R-squared 1.045670
Prob. Chi-Square(2) 0.5928
这个怎么分析呢，残差是自相...
我有更好的答案
　　根据P值，应接受原假设，不存在自相关。　　选择View/ResidualTests/SerialcorrelationLMTest，一般地对高阶序列相关的情况执行SerialcorrelationLM（Lagrangemultiplier，拉格朗日乘数检验）。在滞后定义对话框，输入要检验序列的最高阶数，点击OK，输出结果。
武汉科技大学在校
根据P值，应接受原假设，不存在自相关。
本回答被提问者和网友采纳
恭喜你，这是个超烂的结果。F值越大越好，PF则是接近0最好，才能说明残差不会自相关的。你的R-SQUARED怎么可能大于1的，肯定有问题的，你检查一下吧。
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