序列相关与内生性究竟有什么联系与区别？

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各位大侠好，本人刚学时间序列，对序列相关性和内生性理解的不是很清楚，只知道序列相关指各期误差之间的相关性，内生性是各期之间因变量、自变量之间的互相影响。
但是究竟他们是什么，现实里面表现为什么，他们之间究竟有什么联系与区别？这些都不清楚。麻烦大家讲讲，先谢了！

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关键词：序列相关 内生性 序列相关性 各位大侠 时间序列 相关性 因变量 自变量 影响

bucuo ,xuexi el

序列相关和解释变量的内生性是两个完全不同的概念。
序列相关在模型中表现为扰动项之间的相关性，其背后的含义指的是样本之间并不是相互独立的。回归模型存在序列相关问题时，用OLS方法进行估计，得到的估计量仍然是无偏的，一致的，但一般不是有效估计量。
解释变量的内生性指的是模型中的解释变量与扰动项相关，这个问题一般是由模型中遗漏变量所引起，被遗漏的变量与某些解释变量相关，被遗漏之后存在于扰动项之中，导致解释变量与扰动项相关。内生性带来的问题相对比较严重，一般无法用OLS方法得到无偏，一致估计。存在解释变量内生性时，工具变量法是很好的解决办法。

不错啊，呵呵

Richard_Zj 发表于 2010-4-24 14:07
......
序列相关在模型中表现为扰动项之间的相关性，其背后的含义指的是样本之间并不是相互独立的。回归模型存在序列相关问题时，用OLS方法进行估计，得到的估计量仍然是无偏的，一致的，但一般不是有效估计量。......

这边存在一个前提，否则，generally cannot be unbiased and consistent
可细想 Dubin-Watson statistic。

在时序模型中由于滞后因变量作解释变量，使得原序列序列相关导致了内生性问题

jngod 发表于 2010-4-24 16:26
在时序模型中由于滞后因变量作解释变量，使得原序列序列相关导致了内生性问题

首先感谢大家的帮助，耽误各位的时间了，感谢各位！！
加入滞后因变量主要是为了什么目的？不是为了消除序列相关性吗？如果加进去会导致内生性，那为什么还要加进去呢？不是很理解。
我看伍德里奇的书时，自己的理解是：如果遗漏了滞后变量，时间序列就是不完备的，就存在序列相关性，序列相关不会导致偏误，但是会影响OLS估计的效率。
在自变量不是严格外生时，会导致偏误。只有在满足弱相关的条件下，才会渐进无偏。这么看来，就如上面网友所说，内生性是一个比较严重的问题。

还有就是我一直以为内生性是“自变量和因变量之间互相影响”。举个不十分恰当的例子，就像吃的东西越多就越胖，越胖就需要吃更多的东西。这种理解对不对？如果是对的，那么跟“自变量与误差之间相关”这种内生性的定义怎么联系起来？或者说“自变量与误差之间相关”怎么导致了“自变量和因变量之间互相影响”？（既然自变量与各期误差之间不相关叫“严格外生”，那他们之间相关就可以称为“内生”吧？）
本人数学差，学计量累死了，哎。上面这些对大家来说也许是很幼稚的问题，但是还希望大家多帮忙，不吝赐教！^_^

Richard_Zj 发表于 2010-4-24 14:07

解释变量的内生性指的是模型中的解释变量与扰动项相关，这个问题一般是由模型中遗漏变量所引起，

测量误差和联立性同样能导致内生性的问题.

Richard_Zj 发表于 2010-4-24 14:07
序列相关和解释变量的内生性是两个完全不同的概念。
序列相关在模型中表现为扰动项之间的相关性，其背后的 ...

赞，学到了