单选题如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的普通最小二乘估计量()。A无偏且有效B无偏但非有效C有偏但有效D有偏且非有效

单选题
如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的普通最小二乘估计量()。
A

无偏且有效

B

无偏但非有效

C

有偏但有效

D

有偏且非有效


参考解析

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若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用()。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法

若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用()。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法

如果回归模型违背了同方差假定,最小二乘估计量是有偏无效的。

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

若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立,则称模型存在为异方差现象。( )

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。

如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的普通最小二乘估计量是( )。A.线性性B.无偏性C.有效性D.一致性E.渐进有效性

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。( )

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

若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法

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。

如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的普通最小二乘估计量()。A、无偏且有效B、无偏但非有效C、有偏但有效D、有偏且非有效

使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时,若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定,则估计量是一致估计量的模型是()A、Koyck变换模型B、部分调整模型C、自适应预期模型D、自适应预期和部分调整混合模型

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

如果股指期货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

若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法

存在多重共线情况下,多元线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计。

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

如果线性回归模型中随机误差项的方差不是(),则称随机误差项具有异方差性。

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

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。

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

单选题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AI、Ⅱ、ⅢBI、Ⅱ、ⅣCI、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ

单选题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AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ

单选题若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用()。A普通最小二乘法B加权最小二乘法C广义差分法D工具变量法

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

单选题若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用()。A普通最小二乘法B加权最小二乘法C广义差分法D工具变量法