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第五章 经典假设条件不满足时的问题及对策 无偏性 有效性 一致性OLS估计量令人满意的性质，是根据一组假设条件而得到的。在实践中，如果某些假设条件不能满足，则OLS就不再适用于模型的估计。误设定（ Misspecification 或specification error）多重共线性（ Multicollinearity）异方差性（ Heteroscedasticity或Heteroskedasticity）自相关（ Autocorrelation）随机解释变量（ Stochastic explanatory variables）第一节 误设定模型中遗漏了对因变量有显著影响的解释变量的后果是：将使模型参数估计量不再是无偏估计量。X1和X2间存在一定的相关。模型中包括无关的解释变量，参数估计量仍无偏，但会增大估计量的方差，即增大误差。R12一般不等于0。在模型设定中的一般原则是尽量不漏掉有关的解释变量。因为估计量有偏比增大误差更严重。但如果方差很大，得到的无偏估计量也就没有多大意义了，因此也不宜随意乱增加解释变量。多项式是一种强有力的曲线拟合装置，但并不是万能的。第二节 多重共线性（ multicollinearity）完全/近似的多重共线性解决多重共线性的方法l 增加数据l 对模型施加某些约束条件l 删除一个或几个共线变量l 将模型适当变形l 有滞后变量的情形l 主成分法第三节 异方差性（本质？）案例：高低收入家庭异方差性的后果：1. 参数估计量不再具有最小方差的性质2. 系数的显著性检验结果不可信赖布鲁奇帕根检验（ Breusch-Pagan）（和怀特检验很像）广义最小二乘法(Generalized least squares)看书P111有比较详细的解说第四节 自相关自相关的原因：（
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