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🎓 レベル：基礎　|　重要度：A（必須）

この章のねらい

OLS を最良線形不偏推定量（BLUE）にするガウス・マルコフ仮定を確認し、経済データでよく破れる2つ——不均一分散と系列相関——を扱います。

この章の主張はひとつ：

不均一分散・系列相関は**標準誤差（推論）を壊すが係数（点推定）**は一致する。内生性（内生性とは（バイアスの源の地図））とは病の深さが違う。

だから処方箋も軽い——係数はそのまま、頑健標準誤差や GLS で推論を直せば済みます。

トピック一覧

1. ガウス・マルコフ仮定のおさらい OLSがBLUEになる5仮定を整理し、どれが破れると何が壊れるかを一覧化。外生性だけが係数を壊し、等分散・無相関は標準誤差だけを壊す、を明確にする。

2. 不均一分散と頑健標準誤差 誤差分散が観測ごとに違う不均一分散。係数は一致するが標準誤差が誤るので、White（HC）頑健標準誤差・クラスタ頑健標準誤差で推論を立て直す。

3. 系列相関と一般化最小二乗 時系列回帰で誤差が時間方向に相関する系列相関。Newey–West（HAC）で推論を直すか、GLS/FGLSで効率を回復する。定常性の土台は時系列へ引用。

前後のつながり

• 土台（引用）：重回帰分析・残差分析・回帰診断（統計）、定常性と自己相関（時系列）
• 前章：内生性とは（バイアスの源の地図）（係数を壊す病との対比）
• 次章へ：内生性と操作変数 目次（係数が偏る内生性への本格的処方）
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