用eviews进行LM检验结果怎么看

LM检验是检验回归模型是否存在自相关性的一种方法。在Eviews中进行LM检验，可以通过查看检验结果中的LM统计量和p值来判断模型是否存在自相关性。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即存在自相关性。如果p值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，即不存在自相关性。

相关问题

EVIews10 ADF检验结果怎么看

在EViews10中，进行ADF检验的结果主要包括以下几个方面：

1. ADF检验统计量（ADF Statistic）：ADF检验的统计量是用来检验时间序列是否具有单位根的关键指标。如果ADF检验统计量的值小于对应的临界值，则可以拒绝单位根存在的原假设，即认为时间序列是平稳的。反之，如果ADF检验统计量的值大于临界值，则不能拒绝原假设，即认为时间序列具有单位根，是非平稳的。

2. ADF检验临界值（Critical Value）：ADF检验的临界值是指在一定置信水平下（通常是95%和99%），对应的ADF检验统计量的临界值。如果ADF检验统计量的值小于对应的临界值，则可以拒绝原假设。

3. P值（p-value）：P值是指在进行假设检验时，根据样本数据计算出的检验统计量在零假设下（即原假设为真）出现的概率。如果P值小于显著性水平（通常是0.05或0.01），则可以拒绝原假设，即认为时间序列是平稳的。如果P值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，即认为时间序列是非平稳的。

4. ADF检验回归方程（ADF Regression Equation）：ADF检验回归方程是用来计算ADF检验统计量的回归方程。在EViews中，可以通过查看ADF检验结果的“Test Equation”选项来查看ADF检验回归方程。

总之，通过比较ADF检验统计量和对应的临界值以及P值，可以判断时间序列是否具有单位根（即是否平稳）。如果P值小于显著性水平，同时ADF检验统计量的值小于对应的临界值，则可以拒绝原假设，认为时间序列是平稳的。反之，如果P值大于显著性水平或ADF检验统计量的值大于对应的临界值，则不能拒绝原假设，认为时间序列是非平稳的。

eviews的var结果怎么看

VAR（向量自回归）模型的结果包含以下几个方面：

1. VAR系数矩阵：展示不同变量之间的关系，可以通过eviews中的系数矩阵表格查看。

2. 稳健性检验：包括单位根检验和协整检验，用于检验模型中变量是否具有稳定性。可以在eviews中的结果报告中查看。

3. 模型拟合度：通过观察R-squared、Adjusted R-squared、SER和DW值等指标来评估模型拟合程度。可以在eviews中的结果报告中查看。

4. 残差分析：通过观察残差的分布特征，判断模型是否存在异方差性或自相关等问题。可以在eviews中的结果报告中查看。

5. 预测结果：通过模型预测未来变量的变化趋势，可以在eviews中的预测结果表格中查看。

需要注意的是，VAR模型的解释性较强，可以通过系数矩阵来解释变量之间的关系，但需要根据实际情况进行合理的解释和推断。