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第十二章 时间序列回归中的序列相关和异方差 §1.含序列相关误差时OLS 性质 定义：cov(u , u )  0 称为误差项一阶序列相关（自相关），记为 AR(1) ； t t 1 cov(u , u )  0 称为误差项q 阶序列相关（自相关），记为AR(q) 。 t t q 一、对无偏性、一致性影响 OLSE 的无偏性、一致性性质是否存在只取决于参数线性、严格外生（大样本下放 宽到外生）、无共线性三个假定。与是否存在序列相关（假定5 ）无关。 二、效率和推断 1.违背 G-M 假定，OLSE 不是BLUE。Best 不再具备。 2. 常规标准和检验统计量无效，即使大样本也无济于事。 如：对于 2 y    x u , u u v ,v ~ i .i .d (0, ) t 0 1 t t t t 1 t t  x u t t ˆ 1   2 (假定x 0)  x t  x u 1 t t ˆ var(  | x ) var( )= var(  x u | x ) 1 2 2 2 t t  x t ( x t ) 2 var(  x u | x )  x var(u | x )  2  x x cov(u ,u | x ) t t t t t t  j t t  j 2 2 2 j   x  2   x x t t t  j 2 j 2 ( var( u | x )  ; cov(u , u | x )   ） t t t  j 2 j    x x ˆ 2