当存在自相关时,OLS估计量是有偏的且无效的
请阐述回归分析与相关分析的区别与联系
在高度多重共线性的情况下,无法评估一个或多个偏回归系数的显著性
检验异方差的方法有
图示法
最小二乘法
怀特检验
布罗施——帕甘检验
戈德菲尔德——匡特检验
解决异方差的方法有
删除变量
合并变量
加权最小二乘法
广义最小二乘法
当DW值为2时
存在正自相关
存在负自相关
不存在自相关
无法判定
当VIF值为11.4时
存在多重共线性
存在自相关
存在异方差
结果正常
多重共线性的处理办法有
剔除变量
正则化办法
增大样本量
删除异常值
虚拟变量是伪造变量
非线性回归模型不可以转换为线性回归模型
若修正可决系数R2很高,而回归系数不显著的原因是什么
存在异方差
存在自相关
存在多重共线性
样本量过少
若时间序列存在自相关,T检验失效
将月度数据调整为季度数据,由于采用了加合处理,修匀了月度数据的波动,使季度数据具有平滑性,这种平滑性会导致产生
自相关
多重共线性
规律性
异方差