【導(dǎo)讀】SR5:X並非隨機(jī)變數(shù),並且至少要有兩個(gè)不一。放寬X不是隨機(jī)變數(shù)的假設(shè):資料是來自於控。X是隨機(jī)的,並且與誤差項(xiàng)e相關(guān)。但是,第三點(diǎn)不太可能是直覺性的。若X與e有相關(guān),則Cov(X,e)≠0,且可以說。當(dāng)T∞時(shí),所有機(jī)率會集中到β2附近。在,當(dāng)T∞時(shí),最小平方估計(jì)。式會趨近於真正的值。最小平方估計(jì)式會趨近於常態(tài)分配。計(jì)式在大樣本中不會是一致的。數(shù)種情況之下,最小平方估計(jì)式會不適用,因。為解釋變數(shù)與誤差項(xiàng)之間有相關(guān)性。變數(shù)中包含誤差誤差衡量。Yt=β0+β1Xt*+VtXt*無法得知。Yt=β0+β1+Vt=β0+β1Xt+et. X對常數(shù)項(xiàng)Z、W跑迴歸,便會得到預(yù)測。若H0為真,最小平方估計(jì)式與工具變數(shù)估計(jì)式。工具變數(shù)估計(jì)式是一致的。會造成經(jīng)濟(jì)變數(shù)改變的經(jīng)濟(jì)決策會持續(xù)很長的。或是時(shí)間分配落差的長度。若et具有一般性,則可以用最小平方式估計(jì)。要制衡共線性的副作用給予模型的參數(shù)某些。基於「配適度」準(zhǔn)則,我們提供兩個(gè)建議。