关于自相关的蒙特卡罗模拟

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我在做自相关时，用仿真程序验证自相关使得估计量的方差变大，编写R程序如下：

>v<-rnorm(100,0,1)#生成服从标准正态分布的随机数

>u<-filter(v,filter=c(0.6),"recursive")# 生成AR（1）过程                              

>xx<-seq(from=1,to=100,by=1)

>yy<-xx*0.5+3+u

>data<-data.frame(x=xx,y=yy)

>lm.sol<-lm(y~1+x,data=data)#为带截距项的OLS估计

>summary(lm.sol)#输出估计结果

接着做一组对照，扰动项不为AR（1）时的情形：
>yy1<-xx*0.5+3+v

>data1<-data.frame(x=xx,y1=yy1)

>sol<-lm(y1~1+x,data=data1)#为带截距项的OLS估计

>summary(sol)#输出估计结果
可是为什么得出的结果是不出现自相关时的方差变小了？请教一下是不是我的代码哪里不对？谢了

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关键词：蒙特卡罗模拟 蒙特卡罗 自相关 蒙特卡 Summary 蒙特卡罗

可是为什么得出的结果是不出现自相关时的方差变小了
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这个正常，因为不出现自相关的模型估计更接近真实数据产生过程。