模型的建立与估计讲义 OLS估计量令人满意的性质,是根据一组假设条件而得到的。在实践中,如果某些假设条件不能满足,则OLS就不再适用于模型的估计。下面列出实践中可能碰到的一些常见问题:
误设定(Misspecification 或specification error)
多重共线性(Multicollinearity)
异方差性(Heteroscedasticity或Heteroskedasticity)
自相关(Autocorrelation)
本文将对上述问题作简要讨论,主要介绍问题的后果、检测方法和解决途径。
第一节 误设定
第二节 多重共线性
第三节 异方差性
第四节 自相关