1.一 般 检 验 假 设 系 数 为 0， t 比 较 大 则 拒 绝 假 设 ， 认 为 系 数 不 为 0. 假 设 系 数 为 0， P 比 较 小 则 拒 绝 假 设 ， 认 为 系 数 不 为 0. 假 设 方 程 不 显 著 ， F 比 较 大 则 拒 绝 假 设 ， 认 为 方 程 显 著 。 2.小 样 本 运 用 OLS 进 行 估 计 的 前 提 条 件 为 ： （ 1） 线 性 假 定 。 即 解 释 变 量 与 被 解 释 变 量 之 间 为 线 性 关 系 。 这 一 前 提 可 以 通 过 将 非 线 性转 换 为 线 性 方 程 来 解 决 。 （ 2） 严 格 外 生 性 。 即 随 机 扰 动 项 独 立 于 所 有 解 释 变 量 ： 与 解 释 变 量 之 间 所 有 时 候 都 是 正交 关 系 ， 随 机 扰 动 项 期 望 为 0。 (工 具 变 量 法 解 决 ) （ 3） 不 存 在 严 格 的 多 重 共 线 性 。 一 般 在 现 实 数 据 中 不 会 出 现 ， 但 是 设 置 过 多 的 虚 拟 变 量时 ， 可 能 会 出 现 这 种 现 象 。 Stata 可 以 自 动 剔 除 。 （ 4） 扰 动 项 为 球 型 扰 动 项 ， 即 随 即 扰 动 项 同 方 差 ， 无 自 相 关 性 。 3.大 样 本 估 计 时 ， 一 般 要 求 数 据 在 30 个 以 上 就 可 以 称 为 大 样 本 了 。 大 样 本 的 前 提 是 （ 1） 线 性 假 定 （ 2） 渐 进 独 立 的 平 稳 过 程 （ 3） 前 定 解 释 变 量 ， 即 解 释 变 量 与 同 期 的 扰 动 项 正 交 。 （ 4） E（ XiXit） 为 非 退 化 矩阵。 （ 5） gt 为 鞅差 分序列， 且其协方 差 矩阵为 非 退 化 矩阵。 与 小 样 本 相 比 ， 其不 需要 严 格 的 外 生 性 和正 太随 机 扰 动 项 的 要 求 。 4.命令 稳 健标准差 回归： reg y x1 x2 x3, robust 回归系 数 与 OLS 一 样 ， 但 标准差 存 在 差 异。 如果认 为 存 在 异方 差 ， 则 使用 稳 健标准差 。 使用 稳 健标准差 可 以 对大 样 本 进 行 检 验 。 只要 样 本 容量 足够大 ， 在 模型 出 现 异方 差 的...
