Jenny2021-05-24 11:53:55

同学你好，异方差是会影响系数估计量的标准误的。异方差不影响系数估计量的unbiased和一致性，但是系数估计量不再是best或者说efficient了，也就是不满足BLUE了，因为best可以这么理解，在回归过程中，经过无数次模拟，找到所有线性无偏系数估计量中方差最小的那组系数估计量，这组估计量就符合best的性质。但是因为异方差的存在，残差项的方差是一直在变化的，所以总体方差也是在变动的，就很难确定最小方差，从而给得出系数估计量造成困难，所以系数的误差，也就是SE，是增加的，因为系数的估计量可能更不准了（误差扩大）。
而t-stat就是系数估计量做假设检验时用到的t统计量，分母就是系数估计量的标准误，那么异方差的存在使得标准误变大，也就是算出来的t-stat更小，也就是更难拒绝错误的假设了，所以t-stat的检验就更加不准确了。