⑶随机因素的影响。（即截面数据中总体各单位的差异）
后果：1．参数估计量非有效2.变量的显著性检验失去意义3.模型的预测失效
检验：图示检验法 ， 戈德菲尔德－匡特检验，怀特检验，帕克检验和戈里瑟检验
处理：基本思想:变异方差为同方差，或尽量缓解方差变异的程度。（加权最小二乘法（WLS），异方差稳健标准误法）
九、序列相关性
如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，则称为存在...
原因：1．经济数据序列惯性；2．模型设定的偏误；3．滞后效应；4．蛛网现象；5．数据的编造
后果：1．参数估计量非有效；2.变量的显著性检验失去意义；3.模型的预测失效
检验方法：一、图示法；二、回归检验法；三、D.W.检验法；四、拉格朗日乘数检验
补救方法：广义最小二乘法（GLS），广义差分法，随机干扰项相关系数的估计，广义差分法在计量经济学软件中的实现，序列相关稳健标准误法。
十、多重共线性
如果模型的解释变量之间存在着较强的相关关系，则称模型存在多重共线性。
原因：（1）经济变量相关的共同趋势2.滞后变量的引入3.样本资料的限制
后果：1.完全共线性下参数估计量不存在2.近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大3.参数估计量经济含义不合理4.变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
检验：1.检验多重共线性是否存在2.判明存在多重共线性的范围
克服方法：1.排除引起共线性的变量2.差分法3.见笑参数估计量的方差
十一、回归模型中引入虚拟变量的作用是什么？有哪几种基本的引入方式？它们各适合用于什么情况
答：在模型中引入虚拟变量，主要是为了寻找某(些)定性因素对解释变量的影响。
加法方式与乘法方式是最主要的引入方式。
前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。
十二、滞后变量模型有哪几种类型？分布滞后模型使用OLS方法存在哪些问题？
答：滞后变量模型有分布滞后模型和自回归模型两大类，前者只有解释变量及其滞后变量作为模型的解释变量，不包含被解释变量的滞后变量作为模型的解释变量；而后者则以当期解释变量与被解释变量的若干期滞后变量作为模型的解释变量。分布滞后模型有无限期的分布滞后模型和有限期的分布滞后模型；自回归模型又以Coyck模型、自适应预期模型和局部调整模型最为多见。
分布滞后模型使用OLS法存在以下问题：(1)对于无限期的分布滞后模型，由于样本观测值的有限性，使得无法直接对其进行估计。(2)对于有限期的分布滞后模型，使用OLS方法会遇到：没有先验准则确定滞后期长度，对最大滞后期的确定往往带有主观随意性；如果滞后期较长，由于样本容量有限，当滞后变量数目增加时，必然使得自由度减少，将缺乏足够的自由度进行估计和检验；同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关，即模型可能存在高度的多重共线性。
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