안녕하세요, 다름이 아니라 요즘 이뷰즈(EViews)를 통한 계량경제학을 공부하고 있습니다.

그런데, 아무래도 혼자 책을 통해서 공부하다 보니 제가 하는 것이 맞는것인지에 확신도 떨어지고, 여러가지 장벽에 부딪히네요.

그래서 피쟐러 님들께 도움을 청하고자 합니다.

우선 간단하게 제가 삼은 자료는 가자미 생산량입니다.

1990~2010년의 가자미 생산량을 조사했습니다.(시계열 자료)

이 생산량을 종속변수로 놓고, 나머지 설명변수에는 가격, 수입가자미 생산량, GDP, 돼지/소/닭고기로 하였구요.

거기에 관해서 OLS를 추정 후, 자기상관 및 부적합 변수 등을 확인하기 위해 LM 검정을 실시하였고요.

이분산의 유무를 위해 White의 검정 또한 시도하였습니다. 더불어 다중공선성의 문제도 체크해보고자 하였습니다.

그렇다면 세부적인 질문은 다음과 같습니다.

처음 OLS 추정치를 통해서 R^의 값과 각 해당 변수의 t-Statistic 및 Prob.을 확인하였습니다. 그 이후 LM 검정법을 시도하였습니다.

그렇다면, 이러한 LM 검정이 정확하게 의미하는 바가 무엇인지 궁금합니다.

이 LM 검정은 새로운 설명 변수를 포함할 것인가/ 기존모형이 종속변수와 설명변수와의 관계를 제대로 나타내고 있는가를 본다고 알고 있습니다.

따라서 제약 모형과 무제약 모형을 통해 기존의 모형의 잔차를 도출한 이후, 보조회귀식을 이용하여 누락변수의 유무를 확인하다고 나와있는데요. 제약모형과 무제약 모형을 위해서 저는 Estimation에서 변수를 빼거나 더한 각각의 통계치를 LM 검정하여 비교하였는데, 이러한 방법이 맞는 것인지 아니면, C(1)=0, C(2)=0 이러한 과정을 거친 이후에 다시금 LM 검정을 시도하는 것이 맞는 것인지 혹은 2가지 행위가 동일한 값을 도출하는 방법인지가 궁금합니다.

그리고 검정통계치는 nxR^2의 값으로 이뷰즈에서는 obs*R^ 값이 도출되어 지더라구요.
여기서 귀무가설이 기각된다면 본 변수를 포함하는 모형을 사용해야 한다는 결론이 나온다는데,
반대로 귀무가설이 채택된다면 다른 변수를 포함하는 모형을 사용해야 한다는 결론이 나옵니다.
이럴 경우 회귀식을 임의대로 제가 조절하여 LM 검정을 다시금 실시하여야 하는 것인지가 궁금합니다.

시계열 자료라 단위근 검정 및 공적분 검정 등을 이용하여야 하나, 아직 그 수준까지는 너무 어렵네요.
아직 공부가 확실히 인지가 안된 상황이라 질문이 쓸데없이 장황한 점이 있네요.
그래도 많은 도움 부탁드립니다.

사실 LM 검정법을 확실히 알고 싶긴 한데, 현재 남준우,이한식 선생님의 책을 가지고 공부하고 있습니다.
그런데 책만 보고 하기에는 확실히 어려움이 있어서요. 더 좋은 자료를 혹시 아시는 분이나, 본인의 지식이 도움이 된다고
생각이 되시면 꼭좀 부탁드립니다.

감사합니다(__)