计量经济学中的LM曲线通常是指利率－货币供应量曲线（Liquidity Preference-Money Supply Curve），LM曲线表示了在一定货币供应量下，利率与国内生产总值（GDP）之间的关系，计量经济学中的LM检验是一种检验线性回归模型中异方差性（heteroscedasticity）的方法，其基本思想是利用残差平方与自变量的平方项之间的关系来检验异方差性，下面是LM检验的计算步骤：首先，我们需要估计线性回归模型，并得到残差e和自变量X，LM统计量=Obs*R-squared它渐进服从卡方分布，如果太大，这拒绝原假设在eview
计量经济学LM怎么计算？
计量经济学中的LM曲线通常是指利率－货币供应量曲线（Liquidity Preference-Money Supply Curve）。LM曲线表示了在一定货币供应量下，利率与国内生产总值（GDP）之间的关系。
计量经济学中的LM检验是一种检验线性回归模型中异方差性（heteroscedasticity）的方法。其基本思想是利用残差平方与自变量的平方项之间的关系来检验异方差性。下面是LM检验的计算步骤：
首先，我们需要估计线性回归模型，并得到残差e和自变量X。
LM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
在eviews中看p值即可，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。
t统计量是什么意思？
t统计量
用来对计量经济学模型中关于参数的单个假设进行检验的一种统计量。一般的t统计量写成t=（估计值-假设值）/标准误，当假设值为0时，便得到通常的t统计量。我们一般用t统计量针对单侧或双侧对立假设做检验。例如：假设H0：a=1，H1:a>1如果我们计算t统计量，如果t>c，我们就拒绝H0，接受H1,此时我们便说在适当的显著性水平上，a统计显著地大于1。
T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布。适用于：已知一个总体均数；可得到一个样本均数及该样本标准差；样本来自正态或近似正态总体。t检验可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验。
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