遗漏变量违反了哪个假设

Question

如题所述

Answer 1

遗漏自变量会引起异方差性和随机解释变量问题，由于违背了高斯一马尔科夫假设，会导致OLS估计量不再是BLUE。遗漏重要解释变量一般会导致扰动项与其他解释变量相关，即违反外生性假定，这会导致参数估计的不一致，这个是不能接受的，另外，在时间序列中遗漏变量也可能会产生序列相关问题。

遗漏变量是管理学研究中导致内生性问题的主要因素。遗漏变量会影响因变量，且与至少一个自变量相关，因此该遗漏变量会影响误差项，违背OLS外部性假设，即在给定自变量的条件下，误差项的期望为0。

遗漏变量偏差介绍

遗漏变量偏差是指模型设定中遗漏了某个或某些解释变量，并且遗漏的变量还与模型中的解释变量相关而导致的误差。

比如在教育回报率的OLS估计中，遗漏了不可观测的能力，能力会影响个体的教育选择，也会影响个体的收入水平。这样，在劳动力市场上观察到的教育对收入的正向影响（即一般OLS估计的结果），很可能包含能力因素（而不能完全归于教育）的影响。

遗漏变量是不可避免的问题，因为我们不可能找到所有会影响被解释变量的因素，但只要遗漏的变量与解释变量不相关就万事大吉，因为这种情形不会导致估计不一致。