LM检验系数是否为零怎么做

在进行LM检验时，如果检验的假设为“系数是否为零”，则需要进行如下步骤：

1.首先，需要估计出一个GARCH模型，并得到模型的系数估计值。

2.然后，需要使用“archtest”函数进行LM检验，将检验类型设置为“LM”。

3.对于检验的假设为“系数是否为零”，需要将参数“test”设置为“params”。

4.在进行检验后，可以得到检验的结果。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，即认为该系数不为零；如果p值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，即认为该系数为零。

例如，假设我们要检验GARCH(1,1)模型中的ARCH系数是否为零，可以按照以下步骤进行：

Mdl = garch(1,1);
EstMdl = estimate(Mdl,Returns);
[h,pValue] = archtest(EstMdl,'LM','test','params','Lags',1);

其中，“Returns”是一个包含收益率数据的时间序列对象。“h”和“pValue”分别表示检验的假设检验结果和p值。如果p值小于显著性水平，即pValue<0.05，则拒绝原假设，认为该系数不为零。反之，如果p值大于0.05，则不能拒绝原假设，认为该系数为零。

相关问题

R语言如何做LM检验

R语言中可以使用lm函数进行线性回归分析，并通过summary函数查看LM检验的结果。首先，加载所需的程序包和数据集，使用以下代码：

install.packages("ISLR2")
library(ISLR2)
library(MASS)
head(Boston)

然后，使用lm函数进行线性回归分析。例如，假设我们要拟合一个简单的线性模型，其中medv是因变量，lstat是自变量。可以使用以下代码：

lm.fit <- lm(medv ~ lstat, data = Boston)

接下来，可以使用summary函数查看LM检验的结果，包括系数估计值、标准误差、t值、p值等。使用以下代码：

summary(lm.fit)

这将显示LM检验的结果，包括每个自变量的系数估计值、标准误差、t值、p值以及整体模型的统计信息。

除了线性回归，R语言还支持非线性回归。可以使用lm函数结合其他函数实现高阶多项式拟合、对数拟合等。例如，可以使用以下代码进行非线性回归检验：

lm.fit2 <- lm(medv ~ lstat + I(lstat^2), data = Boston)
summary(lm.fit2)

这将拟合一个包含lstat及其平方的二次多项式模型，并显示相应的LM检验结果。

总结一下，R语言中可以通过lm函数进行LM检验。您可以根据需要拟合线性或非线性模型，并使用summary函数查看检验结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [R语言中lm函数构建线性和非线性回归模型](https://blog.csdn.net/weixin_69652071/article/details/126697700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [personality-prediction:在各种著名的人格数据集上使用语言模型和心理语言特征进行自动人格检测的实验，...](https://download.csdn.net/download/weixin_42134537/15874282)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

如果继续做自回归条件异方差检验呢，用LM检验做

### 回答1：
自回归条件异方差检验可以使用LM检验进行。具体来说，该检验使用样本残差平方和的自回归（AR）表示，并用样本残差平方和的自回归的F统计量进行检验。该检验的原假设是样本残差平方和的自回归系数为0，即不存在条件异方差。如果该检验的p值小于所选显著性水平，我们可以拒绝原假设，认为存在条件异方差。因此，如果我们想继续进行自回归条件异方差检验，可以使用LM检验作为一种可行的方法。

### 回答2：
自回归条件异方差检验是为了检查时间序列数据中是否存在异方差性（方差不稳定）的现象。LM检验（Lagrange Multiplier Test）是一种常用的统计检验方法，可用于检验自回归模型中的异方差性。

在进行自回归条件异方差检验时，可以使用LM检验统计量。该统计量基于OLS（最小二乘法）估计的残差，并用来检验自回归模型中的异方差性。

具体步骤是首先建立自回归模型，并利用OLS估计模型参数，得到残差序列。然后，对残差序列进行LM检验，计算相关的统计量。该统计量的分布一般是近似卡方分布，根据经验临界值进行判断。

如果计算得到的LM检验统计量的值显著大于经验临界值，则可以拒绝原假设，即认为存在自回归模型的异方差性，即时间序列数据不服从常态分布。

当我们使用LM检验进行自回归条件异方差检验时，需要注意样本量的大小，较小的样本量可能导致统计结果不显著。此外，还要对其他可能的异方差性进行进一步的检验和模型修正。

总之，LM检验是一种常用的自回归条件异方差检验方法，通过计算LM检验统计量，可以判断时间序列数据是否存在异方差性。但需要注意样本量和其他可能的异方差性。

### 回答3：
自回归条件异方差检验是用于检验时间序列数据是否存在异方差性的方法。其中，LM检验是一种常用的检验方法之一。

继续进行自回归条件异方差检验，可以选择使用LM检验。LM检验是Lagrange Multiplier（拉格朗日乘数）检验的缩写，也被称为White检验或休密特(Wu-Hausman)检验。该检验方法的原理是构造一个扩展的自回归模型，将残差的平方项加入到自回归模型中，通过检验方差的异方差性。

具体而言，进行LM检验的步骤如下：

1. 首先，首先要构建一个自回归模型，通常是使用自回归模型的残差进行检验。

2. 然后，需要计算残差序列的平方项，并将其加入到自回归模型中。

3. 对于加入了残差平方项的模型，进行参数估计。

4. LM检验的统计量为nR²，其中n为观测样本的数量，R²为加入残差平方项后的模型的决定系数。

5. 对于原假设而言，模型的异方差性并不存在，即残差的异方差性为零，那么LM检验的统计量近似服从卡方分布。

6. 最后，对于给定的显著性水平，如果统计量落在拒绝域内，则可以拒绝原假设，认为存在异方差性。

综上所述，如果继续做自回归条件异方差检验，可以选择使用LM检验。通过构建扩展的自回归模型，计算LM检验的统计量，并对其进行显著性检验，可以判断时间序列数据中是否存在异方差性。