Chris Lan2019-05-24 15:03:07

同学你好，MSE=SSE/(n-k-1)
这个指标是残差的方差，所以这个大，说明残差波动大，残差波动大，意味着方程的解释力度是差的。但我们研究的都是方程违反回归假设时，出现的问题导致MSE变大或变小的情况下，会发生一类错误和二类错误。所以他是相对于如果我违反假设的情况下，相对于我方程正确情况下的一种比较。

条件异方差时：影响残差的标准差（如果残差的标准差变小，会使得显著性检验统计量t变大，更容易被拒绝，更容易产生第一类错误，反之更容易产生第二类错误）

Positive serial correlation：（金融数据中的实证经验）因为数据有momentum所以数据之间的波动是偏小的，所以残差项的标准差更小Sε↓，因此sb1 cap也会偏小，显著性检验统计量t-statistic更大，更容易被拒绝，更容易产生第一类错误

Negative serial correlation：随着时间的增加，其残差项的值是减少的，即残差与时间有负相关性
残差项的标准差更大，显著性检验统计量更小，更不容易被拒绝，更容易产生第二类错误