自相关性的影响主要有（）。A、OLS参数估计值仍是无偏的B、OLS参数估计值不再具有最小方差性C、随机误差项的方差一般会低估D、模型的统计检验失效E、区间估计和预测区间的精度降低
自相关性的影响主要有（）。
- A、OLS参数估计值仍是无偏的
- B、OLS参数估计值不再具有最小方差性
- C、随机误差项的方差一般会低估
- D、模型的统计检验失效
- E、区间估计和预测区间的精度降低
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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
若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响包括（ ）。①模型参数估计值非有效②参数估计量的方差变大③参数估计量的经济含义不合理④运用回归模型进行预测会失效A.①②③B.①②④C.①③④D.②③④
若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（ ）。Ⅰ.模型参数估计量失去有效性Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
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
自相关情况下将导致（）A、参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B、均方差MSE可能严重低估误差项的方差C、常用的F检验和t检验失效D、参数估计量是无偏的E、利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差
多选题自相关情况下将导致（）A参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B均方差MSE可能严重低估误差项的方差C常用的F检验和t检验失效D参数估计量是无偏的E利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差
单选题若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是()I 模型参数估计量失去有效性 Ⅱ参数的OLS估计量的方差变大 Ⅲ参数估计量的经济含义不合理 IV 运用回归模型进行预测会失效AI、II、III、IVBI、II、IIICI、III、IVDI、II、IV