【正文】 素的影響，往往要持續(xù)多個(gè)時(shí)期,使得隨機(jī)誤差項(xiàng)呈現(xiàn)出自相關(guān)性。 原因i. 模型中遺漏了重要的解釋變量。iii. 懷特檢驗(yàn)使用范圍（優(yōu)點(diǎn)）：適用于任何形式的異方差（不僅限于單調(diào)異方差）、對(duì)于多元模型也很方便，還可以初步推測(cè)異方差的形式。ii. 戈得菲爾德匡特檢驗(yàn)（GQ）適用范圍（優(yōu)點(diǎn)）：樣本容量較大、異方差性呈遞增或遞減的情況，對(duì)于復(fù)雜異方差則無(wú)法應(yīng)用，檢驗(yàn)結(jié)果和數(shù)據(jù)剔除個(gè)數(shù)有關(guān)。ii. 無(wú)法正確估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差。（假性）ii. 模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差。t2 異方差的解決辦法如果是假性異方差，首先修正模型，若檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)異方差不存在了，說(shuō)明原來(lái)的異方差是假性異方差。ii. 模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差。估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差。2若為真正的自相關(guān)，則用廣義差分法。=0X4. 后果：i. 好消息：近似多重共線性不違反任何假設(shè)。aX=如果建模目的是結(jié)構(gòu)分析，則iii. 逐步回歸法思路：“由少到多”的過(guò)程，即從所有解釋變量中先選擇影響最為顯著的變量建立模型，然后再將模型之外的變量逐個(gè)引入模型；每引入一個(gè)變量，就對(duì)模型中的所有變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，并從中剔除不顯著的變量；逐步引入剔除引入，直到模型之外所有變量均不顯著為之。uQ,無(wú)關(guān)，即從工具變量中收集的差異顯著五、1990分段線性回歸就是類似情形中常見(jiàn)的一種。達(dá)到調(diào)整設(shè)定模型斜率的目的。單個(gè)工具變量（見(jiàn)視作由兩個(gè)部分組成：其中一部分是與這些主成分從不同側(cè)面反映了解釋變量的綜合影響，互不相關(guān)②將被解釋變量關(guān)于這些主成分回歸③再根據(jù)主成分與解釋變量的對(duì)應(yīng)關(guān)系，求得原回歸模型的估計(jì)方程四、b3P? 增加樣本容量? 采用面板數(shù)據(jù)? 增加數(shù)字的字長(zhǎng)，進(jìn)行雙精度計(jì)算局限：由于資料收集以及調(diào)查的困難，改變樣本、增加樣本容量在實(shí)踐中有時(shí)并不容易。t“容許度”判別TOL233。2 1 σj1? 一般，如果兩個(gè)解釋變量簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)比較高（如，大于iii. 滯后變量的引入。++原因：通常是模型設(shè)定的失誤。Durbinhii. 德賓—沃森（DW）檢驗(yàn)適用條件：只適用于檢驗(yàn)一階自相關(guān)性，且解釋變量要與隨機(jī)項(xiàng)不相關(guān)，樣本容量較大的情況下使用。估計(jì)仍然是無(wú)偏估計(jì)，但不再具備有效性。除了受收入水平ppt對(duì)于多元的情況，處理比較麻煩。因?yàn)樵诋惙讲钋闆r下，無(wú)法正確估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)整理一、S（b），這直接影響檢驗(yàn)思路：為了檢驗(yàn)異方差性,將樣本按解釋變量排序后分成兩部分，再利用樣本（這個(gè)應(yīng)該不用背）iv. 帕克檢驗(yàn)和戈里瑟檢驗(yàn)基本思想：利用殘差絕對(duì)值序列或殘差平方序列，分別對(duì)x應(yīng)該改用其他方法估計(jì)模型中的參數(shù)。局限性：（1）只能判斷是否存在一階的自相關(guān)性。統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行判斷）iii. 偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)衡量多個(gè)變量之間相關(guān)程度的重要指標(biāo)，用它來(lái)判斷自相關(guān)性的類型。后果：此時(shí)無(wú)法唯一解出確定的參數(shù)估計(jì)值，估計(jì)的方差無(wú)窮大，違反了基本假定。mL例如，在消費(fèi)函數(shù)中引入本期和前幾期的收入，變量的各期值之間可能是高度相關(guān)的。)，可以認(rèn)為存在較嚴(yán)重的多重共線性? 注意，該方法對(duì)解釋變量多于兩個(gè)時(shí)，不一定有效。X2229。b檢驗(yàn)多數(shù)都不顯著。如果新增加的樣本數(shù)據(jù)與原來(lái)具有相同的性質(zhì)，那么就無(wú)法起到作用——可以利用面板數(shù)據(jù)加以克服。+內(nèi)生性1. 定義：解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)之間若存在某種程度的相關(guān)性，即：cov(uppt）5. 檢驗(yàn)如果有內(nèi)生變量，OLS例：利用。年的數(shù)據(jù)，