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-,1,第十一章,时间序列回归中的序列相关和异方差,-,2,动态完备模型和无序列相关,基于当前信息集（xt,yt-1,xt-1,yt-2,xt-2,)对yt的期望为：E(yt|xt,yt-1,xt-1,yt-2,xt-2,)若k期之前信息（yt-k+1,xt-k+1,)对yt的作用完全通过影响（xt,yt-1,xt-1,yt-k,xt-k)实现，则有：E(yt|xt,yt-1,xt-1,yt-2,xt-2,)=E(yt|xt,yt-1,xt-1,yt-k,xt-k)相应的回归模型为：yt=0+0 xt+1xt-1+1yt-1+2xt-2+2yt-2+kxt-k+kyt-k+ut动态完备模型：模型解释变量包括了足够多的滞后，以至于y和解释变量其他滞后对解释y没有任何意义。若模型动态完备，则扰动项ut必然无序列相关。,-,3,如何设定动态完备模型？扰动项不存在序列相关；滞后项系数显著。序列相关的处理：考虑如下模型：yt=+xt+utut=ut-1+vt合并后得到动态模型：yt=(1-)+xt-1xt-1+yt-1+vt应用中通常引入更多的滞后消除序列相关：yt=0+0 xt+1xt-1+1yt-1+vt该模型是动态完备的。,-,4,序列相关与OLS估计量的性质,无偏性和一致性有效性和统计推断考虑如下模型：yt=b0+b1xt+ut，ut=ut-1+et|1估计量的方差：对于经济序列，一般为正，因此方差公式通常会低估OLS估计量的方差。拟合优度,-,5,解释变量包括滞后因变量时的序列相关考虑模型：yt=b0+b1yt-1+ut，ut=ut-1+et|0，且比较大，即便1，也可以用差分变换，以消除大部分的序列相关。,-,17,序列相关-稳健推断,理论基础：简单的一元回归模型：yt=b0+b1xt+b2x2t+.+bkxkt+ut关注b1系数，将x1t写作其他自变量的线性函数：x1t=d0+d2x2t+.+dkxkt+rt可以证明b1OLS估计量的方差为：,-,18,时间序列模型的同方差假定,对于动态模型：yt=0+1zt+2yt-1+3zt-1+ut同方差假设要求：Var(ut|zt,yt-1,zt-
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