哈喽各位学员， 好久不见，甚是想念。 这个专栏的内容全部是你们熟悉金融老师创作而成， 想看啥，想聊啥，快快来下方留言互动啦。
我们在备考证券分析师、期货投资分析、FRM、CFA以及一切与计量经济学相关的考试时，是不是总是需要多重共线性、序列自相关？
而且动不动就给你写一串外星字符！例如：
如果从零开始学统计学、计量经济学，虽然聪明的你肯定能学会，但是要花费那么多时间、学那么多内容，而相关考试中计量经济学占比非常的低，比如在证券分析师考试，也就1分，甚至有考生反映，他考试时根本没有在这里出题！ 所以，如果你花费大量时间来从零学起，只是为了通过考试，那么，性价比太低了呀。 其实也是可以理解的,因为你毕竟要成为金融从业者，而不是数学从业者/统计从业者，但作为金融分析师，必须得能看懂你们公司计量分析师给你的表格呀，所以从实际工作出发，发布证券研究报告业务考试的大纲中，对于回归分析的要求并不太高。
那么我这里把回归分析中常见的问题及原因简明扼要地分享给大家，争取考前速成！（敲黑板，划重点了） ◆◆①多重共线性◆◆
释义： 在多元线性回归中，有大于一个解释变量，如果解释变量之间有相关关系，那么就是多重共线性。 如何发现： F检验拒绝原假设，而t检验发现单个解释变量对于被解释变量的影响又很小。这个时候就要怀疑有多重共线性。 当然还有简单相关关系系数检验法、方差膨胀因子法等，我们只说最容易理解的，其他高深莫测的交给感兴趣的同学自己去研究。 处理： 电脑蓝屏，拒绝计算。电脑自己排除掉一个解释变量后继续计算。
处理方式也可以说还有横截面数据与时间序列数据并用、逐步回归法等 影响： 多重共线性不影响无偏性，但是影响有效性。完全多重共线性即影响无偏性也影响有效性。 ◆◆②异方差◆◆
释义： 我们在做回归分析时，都会给残差项做一堆假设，例如残差项均值为0，方差为固定的常数且服从正态分布。但是如果残差项的方差不相等，也就是出现了异方差。 如何发现：画散点图，看。 还有G-Q检验法，把残差一分为二做回归，构造F分布与1比大小，喜欢深入研究的同学不要停。 处理： 线性回归用的最小二乘法，出现异方差就用加权最小二乘法。或者重新调整回归方程，做一个残差项符合同方差要求的新回归方程。 影响： 不影响无偏性、一致性，但影响有效性。 ◆◆③自相关◆◆
释义： 也叫序列相关性，还是残差项的问题，我们在做回归分析时，给残差项做一堆假设中有一项是拿出俩残差项，他俩协方差为0，但如果不为0，那就是自相关。 如何发现： 拿出残差项求协方差看是不是0 当然也可以用图示法、回归法、DW检验法、拉格朗日乘数检验等。 处理： 找到俩残差项的相关关系系数ρ，一单位的A等于0.8单位的B，那么我们给B乘以0.8，然后俩式子相减，把残差项减没。 其他高深莫测的处理方法：广义最小二乘法、广义差分法 影响： 不影响一致性、无偏性，但影响有效性。
@帮考网原创作者：贾琼老师
贾琼 金融海归 / 授课专业 因想在更替迅速的社会不被淘汰而一直热衷于考证的一根筋老师，注重财商的自我养成，学金融，不受穷，这就是贾琼。授课注重效率与实例，兼顾趣味与深度。轻轻松松学知识，顺顺利利过考试。 主讲课程 基金考试：法规 | 私募股权 期货考试：基础 | 法规 | 分析
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