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如果你在作业或考试中直接给出回归结果，却不解释OLS假设是否满足，很容易被扣“conceptual misunderstanding”的分。本文将为你详细讲解计量经济学OLS假设。
1.线性假设
模型在参数上必须是线性的。
考试常考点：
能不能区分“变量非线性”和“参数非线性”
对数模型、交互项是否仍然属于OLS框架
很多留学生在这里容易误判，被扣概念分。
2.随机抽样与无遗漏变量
样本要有代表性，模型不能遗漏关键解释变量。
在爱丁堡大学的题目中，老师常会给一个“现实场景”，让你判断是否存在 omitted variable bias，并说明方向。
3.零条件均值假设
误差项与解释变量不相关。
这是考试中最爱考的假设之一，常见题型包括：
为什么内生性会破坏OLS一致性
工具变量是否可以解决该问题
4.同方差性
误差项方差恒定。
爱丁堡大学非常喜欢考：
异方差出现的原因
White test、Breusch-Pagan test 的直观理解
异方差存在时，OLS还能不能用?
5.无完全多重共线性
解释变量之间不能完全线性相关。
重点不在定义，而在后果：
为什么会导致系数无法估计
对标准误和显著性的影响
在爱丁堡大学，计量经济学拉不开分数差距的从来不是计算，而是对OLS假设的理解与表达。
如果你正在为作业、期中或Final里的OLS题发愁，不妨选择海马课堂的1v1课程辅导，针对假设系统系统补习。专业的课程辅导，往往就是帮你把“模糊的懂”，变成“考试能写对”。
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