该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
1、 工具变量和IV回归
(1) 我们无法确定dist是否与误差项u不相关，因此需要寻找一个有效的工具变量来解决内生性问题。一个好的工具变量应该与内生变量(atndrte)相关，但与误差项u不相关。如果我们无法找到这样的工具变量，我们可能需要使用其他方法，如控制变量法或结构方程模型等，来解决内生性问题。
(2) 要成为atndrte的一个有效IV，dist需要满足两个假设：相关性假设和排除性假设。即，dist需要与atndrte相关，但不与误差项u相关。此外，我们还需要确保dist不与其他回归变量存在过多的共线性。
(3) 对于priGPA•atndrte来说，一个好的IV可能是与priGPA•atndrte相关但与误差项u不相关的变量。可以考虑使用与priGPA相关的变量作为工具变量，比如SAT分数、高中排名等。
2、 时间序列相关性问题
(1) 将x替换为x一et后，新方程为yt=Bo+Bx一Bxet+ut。假设Bx>0，则当x增加时，ut会减少，因此v与x负相关。对于从y对x做回归得到的B的OLS估计量来说，这意味着我们的估计值通常会低估Bx的真实值。
(2) 假设u和et都与过去的值不相关，则E(xt-1et)=0。我们将y替换为x一et后，得到新方程yt=Bo+Bx一Bxet+ut。将ut表示为xt-1et加上一个新的误差项vt，即ut=xt-1et+vt，则新方程可以写为yt=Bo+Bx一Bxet+xt-1et+vt。由于E(xt-1et+vt)=E(xt-1)E(et)+E(vt)=0，因此E(xt-1et)=0。
(3) x4与x-1可能是相关的，这取决于et和ut-1是否相关。如果et和ut-1存在相关性，则x4与x-1可能会出现相关性。为了解决这个问题，可以进行时间序列分析，探究et和ut-1之间是否存在相关性。
(4) 为了得到Bo和Bx的一致估计量，我们可以使用IV回归方法或者时间序列回归方法来解决内生性和自相关性问题。比如，我们可以使用工具变量来解决内生性问题，或者使用ARIMA模型或VAR模型来解决自相关性问题。此外，我们还可以使用控制变量法来控制其他可能的影响因素。
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