高斯馬爾克夫假定也即經(jīng)典線性假定:

1.線性與參數(shù):即貝塔零,貝塔一，貝塔二等都是線性的，當(dāng)散點圖呈現(xiàn)非線性的模式得調(diào)優(yōu).

2. 隨機(jī)抽樣:誤差無序列相關(guān)性(自相關(guān)性)，當(dāng)有時間屬性的時候，極有可能有相關(guān)性，用dw(杜賓)檢驗判斷殘差是否有序列相 關(guān)性，若統(tǒng)計值約等于2(±0.5)，則沒有序列相關(guān)性，若有，則可以利用時間序列的相關(guān)性解決。

3. 不存在完全共線性,即自變量X之間不能有太高的相關(guān)性.

4.誤差的條件均值為零(內(nèi)生性),即cov(x,ε )=0,若遺漏重要變量時,此公式不為零,事實上在企業(yè)的實際問題中一般會忽視掉此假設(shè), 因為無法找到所有相關(guān)性變量.另外Hause man test 可以找出內(nèi)生性問題,可以用工具變量法解決,但一般也只能解決宏觀性問 題.

5.誤差同方差性,即誤差的方差為常數(shù) δ^2=C,若不為常數(shù)稱為異方差,殘差的散點圖若為喇叭口狀,或音波狀的則為異方差,處理方 式是對因變量Y取自然對數(shù),ln(1+y),通常加1,避免數(shù)值過大.

6.誤差的正態(tài)性(正態(tài)分布),可以利用殘差正態(tài)概率圖判別(QQ圖),也可以直接用JB檢驗(原假設(shè)H0:殘差是正態(tài)分布的,因此P值要大 于0.05才能說明是正態(tài)的),若不為正態(tài),處理方式:對因變量Y取自然對數(shù),ln(1+y),通常加1,避免數(shù)值過大.