如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）A、不确定，方差无限大B、确定，方差无限大C、不确定，方差最小D、确定，方差最小
如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）
- A、不确定，方差无限大
- B、确定，方差无限大
- C、不确定，方差最小
- D、确定，方差最小
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下列说法正确的有（ ）。A.当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性B.当异方差出现时，常用的t和F检验失效C.异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差D.如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性E.如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势
如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（）A、 参数估计值确定B、 参数估计值不确定C、 参数估计值的方差趋于无限大D、 参数的经济意义不正确E、 DW统计量落在了不能判定的区域
下列选项中说法正确的有（）。A、当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性B、当异方差出现时，常用的t和F检验失效C、异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差D、如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性E、如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势
异方差性的影响主要有（）。A、普通最小二乘估计量是有偏的B、普通最小二乘估计量是无偏的C、普通最小二乘估计量不再具有最小方差性D、建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效E、建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽
判断题如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。A对B错