拉格朗日乘数（LM）检验：假定一种效应模型做回归，确定残差是否是ARIMA过程及其阶数，在回归方程中点“View—Residual Tests—Serial Correlation LM Test”

          y_t = b₀ +b₁ x_t1 +b₂ x_t2 +b₃ z_t + u_t                            (1)

其中z_t有可能是由y_t决定的内生变量。那么对上式的OLS估计量一定是有偏的和不一致的。为了检验z_t的内生性，应该找到一组工具变量，既与z_t高度相关，又与上式中的误差项u_t不相关。工具变量的选择在实际中是非常重要的一步。比如，选择了x_t3 和 x_t4作为工具变量。内生性Hausman检验通过如下两次回归完成。

第一个回归式是用待检验变量z_t对上式中的全部外生变量x_t1 ，x_t2和选定的工具变量x_t3 ，x_t4回归。

          z_t = a₀ +a₁ x_t1 +a₂ x_t2 +a₃ x_t3 +a x_t4 + v_t 

用OLS法估计上式，并提取残差序列 。

    第二步是把 作为附加变量加入到（1）式

          y_t = g₀ +g₁ x_t1 +g₂ x_t2 +g₃ z_t +g₄ + u_t                              （2）

用OLS法再次回归。

如果z_t具有外生性，或者说b₀，b₁，b₂，b₃具有一致性，那么回归系数g₄的OLS估计量应该没有显著性。如果g₄的OLS估计量具有显著性，则推翻原假设b₀，b₁，b₂，b₃具有一致性，结论是b₀，b₁，b₂，b₃不具有一致性，z_t是内生变量。