咕同学回答（1）
婷婷2024-10-30 20:26:42
婷婷同学你好，
异方差（Heteroskedasticity）：
当存在异方差时，即回归模型中的误差项在不同水平的自变量下具有不同的方差，
这会导致普通最小二乘法（OLS）估计量的标准误差高估。
序列自相关（Serial Correlation）：
如果回归模型的误差项之间存在序列相关性，即一个误差项与之前的误差项相关，
这会导致OLS估计量的标准误差低估。
多重共线性（Multicollinearity）：
多重共线性是指回归模型中的自变量之间存在高度相关性。
在这种情况下，OLS估计量可能不再具有无偏性，并且其标准误差可能会受到影响，
但具体是低估还是高估取决于共线性的程度和性质。
通常情况下，如果自变量间存在严重的多重共线性，OLS估计量可能会失去解释力，
但这并不确定导致标准误差的高估或低估。
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