多元线性模型的估计，利用partialling out method，beta系数估计值分母有个残差平方和，如果你多重共线性过强的话，说明你将Xj对其他解释变量回归得到的残差值非常小，极端情况为0，那还如何得到估值参数呢？估计不出参数，还怎么说一致性呢

那单择的话，有效性和一致性选哪个(失效的话)？因为我觉得这两个都失效了呀。。

多重共线性主要影响OLS估计量的有效性和解释能力，但并不直接导致其一致性的失效。在存在高多重共线性的情况下，虽然OLS估计量仍然是无偏的（假设其他条件满足），但是参数估计的标准误差会变得很大，这使得我们无法准确地判断单个预测变量对因变量的影响，从而影响了模型的有效性和解释能力。

当提到“一致性”时，通常是指随着样本容量的增加，估计量能够趋近于真实值的性质。高多重共线性并不直接破坏OLS估计的一致性属性，但是它会使得参数估计的方差增大，这意味着即使在大样本情况下，估计值可能仍然远离其真值，从而在实际应用中减弱了估计量的有效性和可靠性。

对于你列出的问题和它们分别引起的失效性质：

- 多重共线性主要影响的是有效性，但严重的多重共线性确实可能导致模型的解释变得困难或几乎不可能。
- 异方差性会影响OLS估计量的有效性。在异方差下，传统的标准误计算方法将不正确，这会使得t检验和置信区间无效。
- 内生变量（比如由于遗漏变量、测量误差或反向因果关系导致的内生性）确实可以破坏OLS估计量的一致性和无偏性。这是因为模型中的预测变量与其残差项相关联，违反了OLS的基本假设之一。
- 序列相关主要影响的是有效性。在时间序列分析中，如果存在序列相关，则标准误差计算会出错，从而影响t检验和置信区间的可靠性。

这些问题确实都会导致t检验的有效性降低，并可能使得预测功能失效或变得不可靠。这是因为参数估计的不确定性增加，使得我们难以确定模型是否真正捕捉了变量间的关系，或者预测值的置信度有多大。
总结：你的理解基本上是正确的，但需要注意的是，多重共线性和序列相关主要影响有效性；异方差性和内生性则分别在更广泛的层面上影响有效性和无偏性、一致性。这些问题的存在确实会削弱模型的统计推断能力（如t检验）和预测功能。

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