解释变量中包含随机变量时,以下哪一种情况不可能出现()。A、参数估计量无偏B、参数估计量渐进无偏C、参数估计量有偏D、随机误差项自相关,但仍可用DW检验

解释变量中包含随机变量时,以下哪一种情况不可能出现()。

  • A、参数估计量无偏
  • B、参数估计量渐进无偏
  • C、参数估计量有偏
  • D、随机误差项自相关,但仍可用DW检验

相关考题:

估计量的无偏性是指() A.估计量和总体参数之间完全一致B.随着样本量的无限增大,样本的估计量就等于总体参数C.要求估计量的数学期望等于总体参数D.估计量的方差尽可能小

模型中引入一个无关的解释变量( )A.对模型参数估计量的性质不产生任何影响B.导致普通最小二乘估计量有偏C.导致普通最小二乘估计量精度下降D.导致普通最小二乘估计量有偏,同时精度下降

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

如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性,参数的最小二乘估计量是( )A.无偏的B.有偏的C.不确定D.确定的

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

如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性,参数的最小二乘估计量是()A无偏的B有偏的C不确定D确定的

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。

异方差性的后果包括()。A、参数估计量不再满足无偏性B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、普通最小二乘法参数估计量方差较大

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

序列相关性的后果包括()。A、参数估计量不再满足无偏性B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、普通最小二乘法参数估计量方差较大

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

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

使用间接最小二乘法估计参数,结构式参数估计量的性质为()A、无偏、一致B、有偏、一致C、无偏、非一致D、有偏、非一致

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

如果估计量的期望值等于被估参数,这个估计量就称为被估参数的()A、无偏估计量B、一致估计量C、有效估计量D、有偏估计量

估计量的无偏性是指()。A、估计量和总体参数之间完全一致B、随着样本量的无限增大样本的估计量就等于总体参数C、要求估计量的数学期望等于总体参数D、估计量的方差尽可能小

当解释变量中包含随机被解释变量时,下面哪一种情况不可能出现()。A、参数估计量无偏B、参数估计量渐进无偏C、参数估计量有偏D、随机误差项的自相关问题仍可用D-W检验

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

模型中引入一个无关的解释变量()A、对模型参数估计量的性质不产生任何影响B、导致普通最小二乘估计量有偏C、导致普通最小二乘估计量精度下降D、导致普通最小二乘估计量有偏,同时精度下降

模型结构参数的最大似然估计量具有线性性、无偏性、有效性,随机干扰项方差的最大似然估计量是有偏的。

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

单选题如果估计量的期望值等于被估参数,这个估计量就称为被估参数的()。A无偏估计量B一致估计量C有效估计量D有偏估计量

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

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

单选题估计量的无偏性是指( )。A估计量没有任何偏差B估计量的方差最小C估计量的值接近被估计总体的参数D估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数

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