判断题在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。A对B错

判断题
在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。
A

B


参考解析

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相关考题:

当存在自相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的。

异方差会使OLS估计量的标准误差高估,而自相关会使其低估。

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

当模型存在异方差性时,对参数估计量的影响包括( )。A.参数估计量非有效B.变量的显著性检验失去意义C.模型的预测失效D.参数估计量的方差被低估E.参数估计量的方差被高估

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

计量经济学模型一旦出现异方差性,OLS估计量就不再具备无偏性了。( )

存在异方差情况下,普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的。A对B错

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

当模型存在异方差性时,对参数估计量的影响包括()。A、参数估计量非有效B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、参数估计量的方差被低估E、参数估计量的方差被高估

在异方差的情况下,OLS估计量误差放大的原因是从属回归的2R变大。

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

如果OLS法估计的残差呈现系统模式,则意味着存在着异方差。

存在异方差时,普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。

产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。

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

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。

简述异方差对OLS估计量的性质、置信区间、显著性t检验和F检验有何影响。

在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。

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

存在异方差情况下,普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的。

当存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是()A、有偏估计量B、有效估计量C、无偏估计量D、渐近有效估计量

点估计量的标准差被称为()。A、标准差B、标准误差C、点估计量D、估计方差

判断题在异方差的情况下,OLS估计量误差放大的原因是从属回归的2R变大。A对B错

单选题当存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是()A有偏估计量B有效估计量C无偏估计量D渐近有效估计量

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

问答题产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。

判断题异方差会使OLS估计量的标准误差高估,而自相关会使其低估。A对B错