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
如果模型包含的随机解释变量与随机项不独立但也不线性相关,则普通最小二乘估计量和工具变量估计都是:()。 A、无偏估计量B、有效估计量C、一致估计量D、最佳线性无编估计量
有效估计量是指()A.在所有线性无偏估计量中方差最大;B.在所有线性无偏估计量中变异系数最小;C.在所有线性无偏估计量中方差最小;D.在所有线性无偏估计量变异系数最大。
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
在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。（ ）
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。
在只知道随机干扰项的方差一协方差矩阵的情形下，可以对存在序列相关的模型采用（ ）估计得到参数的最佳线性无偏估计量。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义最小二乘法D.工具变量法
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。（ ）
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
当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（）A、线性性B、无偏性C、有效性D、一致性E、不是最小方差无偏估计量
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
有效估计量是指（）A、在所有线性无偏估计量中方差最大B、在所有线性无偏估计量中变异系数最小C、在所有线性无偏估计量中方差最小D、在所有线性无偏估计量变异系数最大
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
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
如果模型包含随机解释变量，且与随机干扰项异期相关，则普通最小二乘估计量是（）。A、无偏估计量B、有效估计量C、一致估计量D、最佳线性无偏估计量
如果模型包含随机解释变量，且与随机误差项在大样本下渐近无关，则普通最小二乘估计量是（）。A、无偏估计量B、有效估计量C、一致估计量D、最佳线性无偏估计量
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。
为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量？对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么？
多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
多选题当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（）A线性性B无偏性C有效性D一致性E不是最小方差无偏估计量
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
判断题在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。( )A对B错
判断题回归系数的最小二乘估计是最优线形无偏估计量A对B错
判断题多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。A对B错
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