了如果存在自相关:随机误差项的方差-协方 差矩阵的非主对角线上的元素不为0。 r(E)=2∑=a n-2
如果存在自相关：随机误差项的方差-协方 差矩阵的非主对角线上的元素不为0 。 1 2 2 2 1 2 1 .. 1 ... ( ) . . ... . ... 1 n n n n Var − − − − = =
异方差经常出现在截面数据中,因为在截面数据中 经常会出现≠E/的情况。 r解决方法:异方差稳健的标准差。 FGLS(可行性广义最小二乘法) 自相关经常出现在时间序列数据中,因为在时间序 数据甲,经常会出现的Co(,E)≠0 的情况 面板数据可以看作是截面数据和时间序列的集合, 所以既有可能出现异方差,又有可能出现自相关
异方差经常出现在截面数据中，因为在截面数据中 经常会出现 的情况。 解决方法：异方差稳健的标准差。 FGLS（可行性广义最小二乘法） 自相关经常出现在时间序列数据中，因为在时间序 列数据中，经常会出现的 的情况。 面板数据可以看作是截面数据和时间序列的集合， 所以既有可能出现异方差，又有可能出现自相关。 i j Cov( , ) 0 i j
截面数据的残差图 20 40 60 80 id Residuals Residuals
截面数据的残差图 -500 0 500 1000 1500 Residuals 0 20 40 60 80 id Residuals Residuals
时间序列数据的残差图 0 20 60 80 100 ● Residua|s Residuals
时间序列数据的残差图 -.04 -.02 0 .02 .04 Residuals 0 20 40 60 80 100 t Residuals Residuals
自相关包含一阶自相关和高阶自相关。 阶自相关: Et=O8-1+ 高阶自相关: 2 Et=8t-1+08r-2+…+
自相关包含一阶自相关和高阶自相关。 一阶自相关： t t t = + − 1 v 2 t t t t = + + + − − 1 2 ... v 高阶自相关：