在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数,则参数估计量具有()的统计性质。A、有偏特性B、非线性特性C、最小方差特性D、非一致性特性

在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数,则参数估计量具有()的统计性质。

  • A、有偏特性
  • B、非线性特性
  • C、最小方差特性
  • D、非一致性特性

相关考题:

当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备:()。 A、线性特性B、无偏性C、有效性D、一致性

对于经典线性回归模型,回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良特性有()A.无偏性B.线性性C.有效性D.确定性E.误差最小性

假设线性回归模型满足全部基本假设,最小二乘回归得到的参数估计量具备()。 A.可靠性B.一致性C.线性D.无偏性

对于一元线性回归模型,在经典线性回归的假定下,参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。( )

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

对于经典线性回归模型,各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有( )。A.无偏性B.有效性C.一致性D.确定性E.线性特性

在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数,则参数估计量具有( )的统计性质。A.有偏特性B.非线性特性C.最小方差特性D.非一致性特性

回归模型中具有异方差性时,仍用OLS估计模型,则以下说法正确的是( )A.参数估计值是无偏非有效的B.参数估计量仍具有最小方差性C.常用F检验失效D.参数估计量是有偏的

多元线性回归模型满足基本假设的情况时,其参数的普通最小二乘估计是( )。A.非线性有偏估计B.非线性无偏估计C.线性有偏估计D.线性无偏估计

当一个统计量是总体参数的无偏估计量时,其方差越小越好,这种估计量的特性是A.无偏性B.有效性C.一致性D.充分性

在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致( )。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

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

模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性,随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。

对于经典线性回归模型,回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良特性有()A、无偏性B、线性性C、有效性D、确定性E、误差最小性

异方差情况下将导致()A、参数估计量是无偏的,但不是最小方差无偏估计B、参数显著性检验失效C、模型预测失效D、参数估计量是有偏的,且方差不是最小的E、模型预测有效

当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为()A、有偏估计量B、有效估计量C、无效估计量D、渐近有效估计量

当模型存在异方差现象时,模型利用加权最小二乘法估计回归参数,则参数估计量具备()。A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性E、精确性

随机解释变量x产生的后果主要取决于它与随机误差项u是否相关,以及相关的性质,以下说法正确的是()。A、如果x与u相互独立,则参数的OLS估计量是无偏一致估计量B、如果x与u相互独立,则参数的OLS估计量是有偏非一致估计量C、如果x与u同期不相关,异期相关,则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的,在大样本下具有一致性D、如果x与u同期相关,则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的、非一致的;在大样本下是无偏的、一致的E、如果x与u同期相关,则无论是小样本还是大样本,参数的OLS估计量均是有偏且非一致的

假设线性回归模型满足全部基本假设,则其最小二乘回归得到的参数估计量具备()。A、可靠性B、一致性C、线性D、无偏性E、有效性

对于经典线性回归模型,各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有()。A、无偏性B、有效性C、一致性D、确定性E、线性特性

存在异方差情况下,线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。

回归模型中具有异方差性时,仍用OLS估计模型,则以下说法正确的是()A、 参数估计值是无偏非有效的B、 参数估计量仍具有最小方差性C、 常用F检验失效D、 参数估计量是有偏的

多选题异方差情况下将导致()A参数估计量是无偏的,但不是最小方差无偏估计B参数显著性检验失效C模型预测失效D参数估计量是有偏的,且方差不是最小的E模型预测有效

单选题当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为()A有偏估计量B有效估计量C无效估计量D渐近有效估计量

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

多选题对于经典线性回归模型,回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良特性有()A无偏性B线性性C有效性D确定性E误差最小性