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爱吃草莓的葡萄2025-01-15 09:48:36
爱吃草莓的葡萄同学你好。在经典线性回归模型中，计算参数估计量的标准误是基于误差项独立同分布的假定。当误差项存在序列相关性时，这一假定不再成立。
金融数据通常出现正相关性，当误差项存在正序列相关时，会使估计的标准误差通常被低估。例如，若时间序列数据中某一期的误差较大且为正值，由于正序列相关性，下一期的误差也更可能为正值且较大，这使得误差项之间的变异程度被低估，进而导致计算出的标准误偏小。
模型A出现序列相关性，同时自变量是因变量的滞后项，这就导致系数估计不是有效的，因此选择A选项。至于标准误估计是高估与低估只能判断是无效的，但在金融数据中通常为正相关性，因此会被低估。
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