...果，本文基于不考虑空间相关性的面板数据模 型，对模型估计后得到的残差进行空间相关性Moran’S I检验、拉格朗日检验（LM test）、Wald检验和似然比检验（LR test）等方法来检验误差项中是否还存在空间相关 性。检验结果列在表1中。
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LM test proves the random effect model is superior to the fixed effect model.
LM检验证明随机效应模型优于固定效应模型。
This paper gives a thorough discussion on the issue using LSTR model and LM test statistics.
本文采用LSTR模型和LM检验统计量，对此问题进行了深入细致的探讨。
High-level ARCH effect is certification in the BDI logarithm process by ARCH LM test, GARCH(1,1)model is used to eliminate the conditional heteroscedasticity.
通过ARCH LM检验认为BD I对数序列存在高阶ARCH效应，并用GARCH（1，1）模型消除残差序列的条件异方差性。
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