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第二部分;基本假定违背：不满足基本假定的情况。 ;第八章 多重共线性;一、多重共线性的性质;一个怪模型;生产函数的多重共线性;为什么不能容忍多重共线性？;产生多重共线性的背景
经济变量之间具有共同变化趋势
哲学观点：事物是普遍联繫的。联繫的紧密程度有所不同。多重共线性会经常出现
如果一个回归方程之中，幾个自变量之间具有比较强的相关性，则自变量之间可以互相解释，我们可以只留下一个自变量：
设y=x1+x2+c, 其中，x1=ax2, 则y=ax2+x2+c=(a+1)x2+c
模型中包含滞後变量
利用截面数据建模也可能出现多重共线性
经济学理论有“互补品”与“替代品”
样本数据自身的原因
心理学家的调查数据经常出自大学生;8.1 多重共线性的性质 The nature of multicollinearity;如果在解释变量X1，X2，…，Xk中，存在线性关係。
解释变量间的线性关係存在时，存在不全为零的??数;8.2接近或者不完全多重共线性的情形 The case of near, or imperfect, multicollinearity;多重共线性的示意图;OLS估计量的方差与协方差;影响b2的方差的因素; 如果存在c1X1i+c2X2i+…+ckXki=0 i=1,2,…,n
其中: ci不全为0; 注意： ;OLS估计量仍是最优线性无偏估计量;; 时间序列样本：经济繁荣时期，各基本经济变量（收入、消费、投资、价格）都趋于增长；衰退时期，又同时趋于下降。
横截面数据：生产函数中，资本投入与劳动力投入往往出现高度相关情况，大企业二者都大，小企业都小。;（2）滞后变量的引入;（3）样本资料的限制;8.4 多重共线性的实际後果 Practical consequences of multicollinearity;8.5 多重共线性的诊断detdction;多重共线性存在的线索1;多重共线性存在的线索2;方差膨胀因子检验经验法则;8.6 多重共线性必定不好吗 Is multicollinearity necessarily bad?;三、多重共线性的诊断;; 2、对两个解释变量的模型，采用简单相关系数法;;3、从属回归或辅助回归（判定系数检验法）;;2、获取额外的数据或新的样本;作业
做在书上：8.1~8.12；
自行思考：8.14~8.18、
做在作业本上： 8.20、 8.23、8.24、8.27
上机：8.22、8.28
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