《表8 向量误差修正残差序列相关性LM（拉格朗日乘数）检验零假设：滞后h阶没有序列相关性》

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《用向量误差修正方法分析菲律宾的能源消耗》

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注：概率来自16自由度的卡方。

对模型的诊断性检验揭示了具有正态分布残差的有效估量，如表7所示。其中Jarque-Bera的概率大于0.05α，这表明残差是多元正态的。表8中的自相关误差检验显示，LM检验系列相关性分析的概率大于5%的显著性水平，说明残差中没有序列相关性。表9显示向量误差修正残差的异方差检验的概率大于5%显著水平，证实向量误差修正残差中没有异方差性。表10、表11和表12显示，使用昆特—安德鲁斯（Quandt-Andrews）断点检验和白—佩隆（Bai-Perron）多断点检验，在概率小于5%显著性水平时回归中存在结构性断裂。表11和表12显示，由于尺度F统计量超过了临界值，回归中出现了两种结构性断裂。