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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