第5章、違背基本假設的問題：多重共線性、異方差和自相關[統計學經典理論]_第1頁
第5章、違背基本假設的問題：多重共線性、異方差和自相關[統計學經典理論]_第2頁
第5章、違背基本假設的問題：多重共線性、異方差和自相關[統計學經典理論]_第3頁
第5章、違背基本假設的問題：多重共線性、異方差和自相關[統計學經典理論]_第4頁
第5章、違背基本假設的問題：多重共線性、異方差和自相關[統計學經典理論]_第5頁
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1、第5章、違背基本假設的問題：多重共線性、異方差和自相關回顧并再次記住最小二乘法（ls）的三個基本假設：1. y=xb+e2. rank(x)=k3. e|xn(0,s2i) 1、多重共線性（multicollinearity）1、含義及后果1）完全的多重共線性如果存在完全的多重共線性（perfect multicollinearity），即在x中存在不完全為0的ai，使得a1x1+akxk=0即x的列向量之間存在線性相關。因此，有rank(x)0 無結論 不能拒絕h0: r0 dl du檢驗負相關（使用4d） r0 無結論 不能拒絕h0: r0 dl dudw檢驗的缺點：只適用于一階自相關。3

2、）（*）ljungbox q檢驗。h0：殘差無自相關。先計算樣本自相關函數若h0為真，則eviews：residual tests/corregram-q-statitics例子1：生產函數有自相關嗎？例子2：股票市場價格是不是有效的？4）（*）lm檢驗（lagrange multiplier）h0：殘差序列不存在小于等于p階的自相關或者此處，建立回歸方程，（*）即殘差對原始解釋變量x和滯后殘差進行回歸。breuschgodfrey lm檢驗其中n為方程（*）的樣本個數，r2為確定系數。eviews：view/residual tests/serial correlation lm test（注意無需看f統計量，只起比較的作用）如果通不過lm檢驗，可以考慮arma模型。3、處理方法1）廣義最小二乘法（gls）與以前介紹的一樣。2）（*）hac方法中的haccovariances (newey-west) newey和west (1987b) 提出的協方差矩陣。該協方差矩陣當同時存在未知形式的異方差和自相關時，是一致的。

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