二、序列相關(guān)（serial correlation）
意義：
序列相關(guān)也稱自相關(guān)，是指差錯(cuò)項(xiàng)之間不是完全相互獨(dú)立的，而是存在相關(guān)性。序列相關(guān)分為兩種，一種得正序列相關(guān)，一種是負(fù)序列相關(guān)。正序列相關(guān)中，正的差錯(cuò)項(xiàng)之后有較大概率仍是一個(gè)正的差錯(cuò)項(xiàng)，在負(fù)序列相關(guān)中，正的差錯(cuò)項(xiàng)之后有較大概率是一個(gè)負(fù)的差錯(cuò)項(xiàng)。
影響：
正的序列相關(guān)使得殘差項(xiàng)傾向于集聚，然后使得系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤縮小，然后夸張了 T統(tǒng)計(jì)量，使得*類過錯(cuò)的可能性上升，即在原假定建立時(shí)過錯(cuò)的回絕它，這會使得咱們過錯(cuò)的把不顯著的成果當(dāng)成顯著的。但系數(shù)本身的估量仍是可靠的。
辨認(rèn)：
（1）在一元回歸中與辨認(rèn)異方差的辦法相似，能夠調(diào)查值為橫軸，殘差為縱軸做散點(diǎn)圖進(jìn)行調(diào)查；
（2）DW 查驗(yàn)：假如 DW 統(tǒng)計(jì)量小于下臨界值，則回絕原假定，殘差正序列相關(guān)。假如，則無法得出結(jié)論。假如DW統(tǒng)計(jì)量大于上臨界值，則無法回絕原假定。
處理：
（1）使用 Hansen-white標(biāo)準(zhǔn)誤，對原來的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行調(diào)整；
（2）進(jìn)一步修正模型，將數(shù)據(jù)的時(shí)刻序列性質(zhì)歸入到模型中。
三、多重共線性（multicollinearity）
意義：兩個(gè)或更多的自變量，或許自變量的線性組合高度相關(guān)。
影響：
（1）對系數(shù)的估量不可靠；
（2）過高的估量系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，然后導(dǎo)致低估T統(tǒng)計(jì)量，然后過錯(cuò)地?zé)o法回絕原假定，然后過錯(cuò)的得出結(jié)論以為系數(shù)統(tǒng)計(jì)上不顯著。
辨認(rèn)：
（1）假如模型的F查驗(yàn)與都表明模型顯著，但T查驗(yàn)表明各個(gè)變量不顯著，則很可能存在多重共線性；
（2） 假如只要兩個(gè)自變量，它們的相關(guān)系數(shù)大于0.7，則很可能存在多重共線性，留意這條經(jīng)歷規(guī)則只在只要兩個(gè)自變量的情況下建立。
處理：
（1）試著去掉一兩個(gè)變量；
（2）使用逐步回歸法（stepwise regression），逐漸減小多重共線性。>>>點(diǎn)擊領(lǐng)取2019CFA備考資料大禮包（戳我*）
以下表格對比剖析了三種違反線性回歸假定情況的意義、影響、辨認(rèn)與處理辦法：
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