OLS： 1番目の方程式のは2番目の方程式の標準誤差にバイアスをかけますか？
仮定との時系列である、（とは場合と似ていますが、ダミー= 1）の場合に変更されます。そして、。現実の世界では、これは社の定期的な株式市場のリターンになります（ただし、これは無視できます）。ダミーのがあり、これはでの単一性に等しく、それ以外の場合はゼロに等しくなります。OLS推定される時系列モデルは次のとおりです。Xit,YitXit,Yit{X_{it}},{Y_{it}}Xit∼N(0.1,1)Xit∼N(0.1,1)X_{it}\sim N(0.1,1)σ2(Yit)=1σ2(Yit)=1\sigma^2(Y_{it}) = 1mean(Yit)mean(Yit)mean(Y_{it})XitXitX_{it}t∈{1,2,...,200}t∈{1,2,...,200}t \in \{1,2,...,200\}i∈{1,2,...,N}i∈{1,2,...,N}i \in \{1,2,...,N\}NNNDtDtD_tt∈{150,151,...,200}t∈{150,151,...,200}t \in \{150,151,...,200\}∀i∀i\forall i (1)Yit=αi+βiXit+γiDt+ϵit(1)Yit=αi+βiXit+γiDt+ϵit(1) Y_{it} = \alpha_i + \beta_i X_{it} + \gamma_i D_{t} + \epsilon_{it} このモデルは通常、各ガウスマルコフ仮定に準拠しています。ただし、すべてのおよびに対してがあります。iiiE[ϵTitϵjt]≠0E[ϵitTϵjt]≠0E[\epsilon_{it}^T \epsilon_{jt}] \not= 0iiijjj 次のステップは、モデル推定値を使用してガンマのベクトルを作成することです。このベクトルを呼びます。次に、これを断面モデルで使用します。NNNγ(1)(1)(1)γ^γ^\bf{\hat{\gamma}} (2)γ^i=a+bZi+ui(2)γ^i=a+bZi+ui(2) \hat{\gamma}_i = a + b Z_i + u_i ここで、は、OLSの仮定に違反を引き起こさないいくつかの断面変数であり、説明に関連しています。γ IZiZiZ_iγ^iγ^i\hat{\gamma}_i 適用された計量経済学の文献に記載があることモデルにおけるにおけるOLS係数推定のための（i）は問題なしにリード、しかし、（ⅱ）に標準エラーにバイアス。E[ϵTitϵjt]≠0E[ϵitTϵjt]≠0E[\epsilon_{it}^T \epsilon_{jt}] \not= 0(1)(1)(1)(2)(2)(2)(2)(2)(2) これが事実である理由について誰かがアイデアを投稿してくれませんか？ が式ものを理解できません。もちろん、はスカラーであり、スカラーを転置することはできません。これは、見ているHERE彼らはこの方法を適用する場合は、。ϵTitϵitT\epsilon_{it}^TE[ϵTitϵjt]≠0E[ϵitTϵjt]≠0E[\epsilon_{it}^T \epsilon_{jt}] \not= 0ϵitϵit\epsilon_{it}