omet (四)截面数据中总体各单位的差异 通常认为,截面数据较时间序列数据更容易产生 异方差。这是因为同一时点不同对象的差异,一 般说来会大于同一对象不同时间的差异。不过, 在时间序列数据发生较大变化的情况下,也可能 出现比截面数据更严重的异方差。 11
11 （四）截面数据中总体各单位的差异 通常认为，截面数据较时间序列数据更容易产生 异方差。这是因为同一时点不同对象的差异，一 般说来会大于同一对象不同时间的差异。不过， 在时间序列数据发生较大变化的情况下，也可能 出现比截面数据更严重的异方差
omet 第三节异方差性的后果 本节基本内容: ●对参数估计统计特性的影响 ●对参数显著性检验的影响 ●对预测的影响 12
12 第二节 异方差性的后果 本节基本内容： ●对参数估计统计特性的影响 ●对参数显著性检验的影响 ●对预测的影响
omet 、对参数佑计统计特性的影响 ()参数估计的无偏性仍然成立 参数估计的无偏性仅依赖于基本假定中的零均值 假定(即E(u)=0)。所以异方差的存在对无偏性 的成立没有影响。 (二)参数估计的方差不再是最小的 同方差假定是oLS估计方差最小的前提条件,所 以随机误差项是异方差时,将不能再保证最小二 乘估计的方差最小。 13
13 一、对参数估计统计特性的影响 （一）参数估计的无偏性仍然成立 参数估计的无偏性仅依赖于基本假定中的零均值 假定（即 ）。所以异方差的存在对无偏性 的成立没有影响。 （二）参数估计的方差不再是最小的 同方差假定是OLS估计方差最小的前提条件，所 以随机误差项是异方差时，将不能再保证最小二 乘估计的方差最小。 E( ) 0 i u =
omet 对参教星著性检验的影响 由于异方差的影响,使得无法正确估计参数的标 准误差,导致参数估计的t统计量的值不能正确 确定,所以,如果仍用t统计量进行参数的显著 性检验将失去意义。 14
14 二、对参数显著性检验的影响 由于异方差的影响，使得无法正确估计参数的标 准误差，导致参数估计的 t 统计量的值不能正确 确定，所以，如果仍用 t 统计量进行参数的显著 性检验将失去意义
omet 三、对预测的影响 尽管参数的OLS估计量仍然无偏,并且基于此的 预测也是无偏的,但是由于参数估计量不是有效 的,从而对Y的预测也将不是有效的。 15
15 尽管参数的OLS估计量仍然无偏，并且基于此的 预测也是无偏的，但是由于参数估计量不是有效 的，从而对Y的预测也将不是有效的。 三、对预测的影响