计量经济学里的LM检验是什么意思?从Eviews的回归结果来看它有什么意义?

1. 计量经济学里的LM检验是什么意思?从Eviews的回归结果来看它有什么意义?

2. 计量经济学里的LM检验是什么意思?从Eviews的回归结果来看它有什么意义?

LM检验即拉格朗日乘数检验，用来检验模型残差序列是否存在序列相关。原假设是不存在序列相关；备选假设是：存在p阶自相关。检验统计量渐进服从卡方分布，如果计算得出的P值太大则拒绝原假设，认为存在序列相关。
ARCH是误差项二阶矩的自回归过程。恩格尔（Engle 1982）针对ARCH过程提出LM检验法。
自回归条件异方差 (ARCH) 检验。这种检验方法不是把原回归模型的随机误差项st 2 看作是xt 的函数，而是把st 2 看作随机误差平方项ut-12 及其滞后项, ut-22 , …， 的函数。
做原假设：残差序列中知道P阶度不存在ARCH效应
做回归u2(t)=a(0)+∑α(s)u2(t-s)+ξ(t)
u(t)表示在t时刻的残差，对以上该式做P阶之后的残差回归得到两个统计量：
F统计量对所有残差平方的之后的联合显著性所做的一个省略变量检验；
（T*R2统计量是engle's LM检验统计量
在原假设下的LM统计量在一般情况下渐进服从χ2（p)分布。
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

扩展资料：学习方法
与一般的数学方法相比，计量经济学方法有十分重要的特点和意义：
研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。
研究方法发生根本变化。计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。
研究的结果发生了变化。我们应该知道，计量经济学模型的结论是概率意义上的，也可以说是不太确定的。但真正要理解其不确定性的含义，并不那么简单，学习中需要始终关注这一点。
理论计量经济学和应用‎计量经济学 理论计量经济学（Theoretical Econometrics）以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验模型。
应用‎计量经济学（Applied Econometrics）则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。
参考资料：百度百科-自回归条件异方差(ARCH)检验
参考资料：百度百科-计量经济学

3. 计量经济学根据eviews回归结果，表格里的数据怎么算出来

计算如下。
1：Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56。43329/31。45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155。6083/0。269042=578.379212167617Income 的 coefficiengt 就等于 0。063573x12。
2：计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
理论计量经济学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。

计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。
EViews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于EViews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。
扩展资料
Eviews是专门为大型机构开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。
虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。
Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列。
在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。
Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。
操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。此外，Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。
参考资料：eviews的百度百科

4. 计量经济学根据eviews回归结果，表格里的数据怎么算出来

计算如下。
1：Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56。43329/31。45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155。6083/0。269042=578.379212167617Income 的 coefficiengt 就等于 0。063573x12。
2：计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
理论计量经济学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。

计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。
EViews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于EViews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。
扩展资料
Eviews是专门为大型机构开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。
虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。
Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列。
在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。
Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。
操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。此外，Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。
参考资料：eviews的百度百科

5. 计量经济学根据eviews回归结果，表格里的数据怎么算出来

计算如下。
1：Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56。43329/31。45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155。6083/0。269042=578.379212167617Income 的 coefficiengt 就等于 0。063573x12。
2：计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
理论计量经济学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。

计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。
EViews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于EViews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。
扩展资料
Eviews是专门为大型机构开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。
虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。
Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列。
在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。
Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。
操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。此外，Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。
参考资料：eviews的百度百科

6. 《计量经济学》根据eviews回归结果，表格里的数据怎么算出来？

计算如下。
1：Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56。43329/31。45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155。6083/0。269042=578.379212167617Income 的 coefficiengt 就等于 0。063573x12。
2：计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论计量经济学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。
3：应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
4：量经济学（英文：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。

7. 《计量经济学》根据eviews回归结果，表格里的数据怎么算出来？

计算如下。
1：Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56。43329/31。45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155。6083/0。269042=578.379212167617Income 的 coefficiengt 就等于 0。063573x12。
2：计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论计量经济学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。
3：应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
4：量经济学（英文：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。

8. 求计量经济学论文啊~~ 最好要有原始数据、逐步回归分析、eviews过程截图、各种检验~ 万分感谢呐！！！

　　2006年我国各城市的GDP变动的多因素分析

　　摘要：本文主要通过对各城市同一时期的GDP进行多因素分析，建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。
　　关键词：GDPY(亿元） 多因素分析  模型  计量经济学  检验

　　一、引言部分

　　GDP（国内生产总值）指一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，从价值形态看，它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期中间投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常住单位的增加值之和。GDP在创造的同时也被相应的生产要素分走了，主要体现为劳动报酬和利润。在现代社会政府还要以税收的形式拿走一部分GDP。本文主要研究就业人数L（万人）、各地区资本形成总额K(亿元）剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）之后对各城市同一时期的GDP的影响。
　　二、文献综述


　　注： 2006年各城市同一时期的GDP总量的数据来源于《中国统计年鉴2007》；
　　2006年就业人数L（万人）的数据来源于《中国统计年鉴2007》；
　　2006年资本形成总额K(亿元）的数据来源于《中国统计年鉴2007》,本表按2006年价格计算；
　　2006年商品零售价格指数P（上年=100）的数据来源于《中国统计年鉴2007》；
　　三、研究目的
　　通过研究各个城市在同一时期的GDP建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。
　　四、实验内容
　　根据生产函数理论，生产函数的基本形式为: 。其中，L、K分别为产出GDP的过程中投入的劳动与资金,本文未考虑时间变量 即技术进步的影响。上表列出了我国2006年我国各个城市的GDP的有关统计资料；其中产出Y为各城市同一时期的GDP（可比价），L、K分别为2006年年末职工人数和各地区资本形成总额（可比价）。
　　五、建立模型并进行模型的参数估计、检验及修正
　　（一） 我们先建立Y1与L的关系模型：

　　其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)
　　L——2006年年末职工人数（万人）
　　模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验
　　利用EVIEWS软件，经回归分析，作出Y1与L的散点图如下：

　　利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：
　　Dependent Variable: Y1
　　Method: Least Squares
　　Date: 05/27/10   Time: 14:45
　　Sample: 1 36
　　Included observations: 31


　　Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.


　　C -1647.264 517.2169 -3.184861 0.0034
　　L 14.99417 0.712549 21.04299 0.0000


　　R-squared 0.938534     Mean dependent var 7387.979
　　Adjusted R-squared 0.936415     S.D. dependent var 6367.139
　　S.E. of regression 1605.545     Akaike info criterion 17.66266
　　Sum squared resid 74755513     Schwarz criterion 17.75517
　　Log likelihood -271.7712     F-statistic 442.8073
　　Durbin-Watson stat 1.503388     Prob(F-statistic) 0.000000


　　可见，L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，劳动每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加14.9941， 这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为0.936415，F值为442.8073，明显通过了F检验。且L的P检验值为0，小于0.05,所以通过了P值检验
　　（二）建立Y1与K1的关系模型：

　　其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)
　　K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）
　　模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验
　　利用EVIEWS软件，经回归分析，作出Y1与K1的散点图如下：

　　利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：
　　Dependent Variable: Y1
　　Method: Least Squares
　　Date: 05/27/10   Time: 17:16
　　Sample: 1 36
　　Included observations: 31


　　Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.


　　C -705.0563 393.0357 -1.793873 0.0833
　　K1 2.241106 0.086751 25.83385 0.0000


　　R-squared 0.958357     Mean dependent var 7387.979
　　Adjusted R-squared 0.956921     S.D. dependent var 6367.139
　　S.E. of regression 1321.537     Akaike info criterion 17.27332
　　Sum squared resid 50647333     Schwarz criterion 17.36583
　　Log likelihood -265.7364     F-statistic 667.3880
　　Durbin-Watson stat 1.697910     Prob(F-statistic) 0.000000


　　可见，K1的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加2.241106， 这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为0.956921，F值为667.3880，明显通过了F检验。且K1的P检验值为0，小于0.05,所以通过了P值检验
　　通过两个模型的可绝系数 、调整可决系数 、T检验、F检验、P值检验的比较，明显的 ，Y1与K1的关系模型优于Y1与L的关系模型。因此，在以Y1与K1的关系模型为基础模型的条件下，建立二元关系模型。
　　（三）建立Y1与K1和L的二元关系模型

　　其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)
　　K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）
　　L——2006年年末职工人数（万人）
　　利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得
　　Dependent Variable: Y1
　　Method: Least Squares
　　Date: 05/27/10   Time: 17:23
　　Sample: 1 36
　　Included observations: 31


　　Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.


　　C -1369.643 303.2218 -4.516968 0.0001
　　K1 1.336796 0.176104 7.590936 0.0000
　　L 6.522268 1.190606 5.478107 0.0000


　　R-squared 0.979900     Mean dependent var 7387.979
　　Adjusted R-squared 0.978464     S.D. dependent var 6367.139
　　S.E. of regression 934.3899     Akaike info criterion 16.60943
　　Sum squared resid 24446367     Schwarz criterion 16.74820
　　Log likelihood -254.4462     F-statistic 682.5040
　　Durbin-Watson stat 1.633165     Prob(F-statistic) 0.000000


　　可见，K1和L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加。另外，修正可决系数为0.978464，F值为682.5040，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于0.05,所以通过了P值检验。
　　通过两个模型的可绝系数 、调整可决系数 、T检验、F检验、P值检验的比较，明显的 ，Y1与K1和L的关系模型优于Y1与K1的关系模型。因此，建立二元关系模型更符合实际经济情况。

　　（四）建立非线性回归模型——C-D生产函数。
　　C-D生产函数为： ，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。
　　方式1：转化成线性模型进行估计；
　　在模型两端同时取对数，得：

　　在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：
　　GENR  LNY1=log（Y1）
　　GENR  LNL=log（L）
　　GENR  LNK1=log（K1）
　　LS   LNY1   C    LNL   LNK1
　　则估计结果如图所示。
　　Dependent Variable: LNY1
　　Method: Least Squares
　　Date: 05/27/10   Time: 17:29
　　Sample: 1 36
　　Included observations: 31


　　Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.


　　C 0.242345 0.198180 1.222853 0.2316
　　LNK1 0.666500 0.082707 8.058538 0.0000
　　LNL 0.493322 0.088128 5.597775 0.0000


　　R-squared 0.988755     Mean dependent var 8.504486
　　Adjusted R-squared 0.987951     S.D. dependent var 1.037058
　　S.E. of regression 0.113834     Akaike info criterion -1.416379
　　Sum squared resid 0.362831     Schwarz criterion -1.277606
　　Log likelihood 24.95388     F-statistic 1230.946
　　Durbin-Watson stat 1.295173     Prob(F-statistic) 0.000000


　　可见，K1和L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加。另外，修正可决系数为0.987951，F值为1230.946，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于0.05,所以通过了P值检验。
　　通过对以上模型的可决系数 、调整可决系数 、F检验的比较，明显的 ，该模型最优。因此，选用该模型为以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立的最优多元线性回归模型。

　　六、总结

　　综上所述，我们采用截面数据拟合的模型成功的反映各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）间的数量关系，是一个成功的模型。从模型中看出，各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）有非常密切的关系，与柯布-道格拉斯 （C-D）生产函数密切吻合，验证了柯布-道格拉斯 （C-D）生产函数的正确。


　　参考文献：

　　1、《国民经济核算——国家统计年鉴2007》

　　2、《价格指数——国家统计年鉴2007》

　　3、《中国国内生产总值核算》,作者：许宪春 编著，