请问时间序列数据为什么要有无序列相关的假设，是参数的无偏性，有效性，一致性还...
请问时间序列数据为什么要有无序列相关的假设，是参数的无偏性，有效性，一致性还是渐进方差性需要这个假设在回归模型的古典假定中是假设随机误差项是无自相关的，即在不同观测点之间是不相关的。如果该假定不能满足，就称与存在自相关，即不同观测点上的误差项彼此相关。当一个线性回归模型的随机误差项存在自相关时，就违背了线性回归方程的古典假定，如果仍然用普通最小二乘法(OLS)估计参数，将会产生严重后果。自相关产生的后果与异方差情形类似。自相关影响OLS估计量的有效性，有效性不再成立，存在比OLS模型更为有(方差更小)效的估计方法。存在序列相关时，OLS方法下的各种检验失效。因为βi估计的方差不等于OLS方法下计算的方差。
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