第5章、违背基本假设的问题：多重共线性、异方差和自相关[统计学经典理论]_第1页
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1、第5章、违背基本假设的问题：多重共线性、异方差和自相关回顾并再次记住最小二乘法（LS）的三个基本假设：1. y=Xb+e2. Rank(X)=K3. e|XN(0,s2I) 1、多重共线性（multicollinearity）1、含义及后果1）完全的多重共线性如果存在完全的多重共线性（perfect multicollinearity），即在X中存在不完全为0的ai，使得a1x1+aKxK=0即X的列向量之间存在线性相关。因此，有Rank(X)0 无结论 不能拒绝H0: r0 dL dU检验负相关（使用4d） r0 无结论 不能拒绝H0: r0 dL dUDW检验的缺点：只适用于一阶自相关。3

2、）（*）LjungBox Q检验。H0：残差无自相关。先计算样本自相关函数若H0为真，则Eviews：Residual tests/corregram-Q-statitics例子1：生产函数有自相关吗？例子2：股票市场价格是不是有效的？4）（*）LM检验（Lagrange Multiplier）H0：残差序列不存在小于等于p阶的自相关或者此处，建立回归方程，（*）即残差对原始解释变量x和滞后残差进行回归。BreuschGodfrey LM检验其中n为方程（*）的样本个数，R2为确定系数。Eviews：view/residual tests/serial correlation LM test（注意无需看F统计量，只起比较的作用）如果通不过LM检验，可以考虑ARMA模型。3、处理方法1）广义最小二乘法（GLS）与以前介绍的一样。2）（*）HAC方法中的HACcovariances (Newey-West) Newey和West (1987b) 提出的协方差矩阵。该协方差矩阵当同时存在未知形式的异方差和自相关时，是一致的。

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