模型的建立与估计讲义     OLS估计量令人满意的性质，是根据一组假设条件而得到的。在实践中，如果某些假设条件不能满足，则OLS就不再适用于模型的估计。下面列出实践中可能碰到的一些常见问题：

        误设定（Misspecification 或specification error）
        多重共线性（Multicollinearity）
        异方差性（Heteroscedasticity或Heteroskedasticity）
        自相关（Autocorrelation）

本文将对上述问题作简要讨论，主要介绍问题的后果、检测方法和解决途径。

第一节 误设定
第二节 多重共线性
第三节 异方差性
第四节 自相关