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教学用 PPT ,《高级计量经济学及Stata 应用》,陈强编著,高等教育出版社,© 2010 年
第 8 章 自相关
8.1 自相关的后果
i ≠ j E(εε | X) ≠0
如果存在 ,使得 i j ,即扰动项的协方差阵
Var(ε| X) 的非主对角线元素不全为0,则称存在“自相关”。
1
在有自相关的情况下,
(1)OLS 估计量依然是无偏且一致的。
(2 )OLS 估计量依然服从渐近正态分布。
Var(b | X) 2 ′ −1
(3 )OLS 估计量方差 的表达式不再是σ (X X) ,
2
因为Var(ε| X) ≠σ I 。通常的t 检验、F 检验也失效了。
(4 )高斯-定理不再成立,即 OLS 不再是 BLUE 。
2
y
i
i ε
n
i εn−1
i
i
ε ε i
1 2
i
ε
n
i
ε
n−1
i
i
i x
i ε2
ε
1
图 8.1、自相关的后果
8.2 自相关的例子
3
(1)时间序列数据中的自相关
(2 )截面数据中的自相关
(3 )对数据的人为处理:移动平均数、内插值或季节调
整
(4 )设定误差:模型设定中遗漏了某个自相关的解释变
量
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