当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（）。A.线性B.无偏性C.有效性D.一致性E.精确性
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
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
当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（ ）A.加权最小二乘法B.工具变C.广义差分法D.使用非样本先验信息
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
针对存在异方差现象的模型进行估计，下面哪些方法可能是适用的（）。A、加权最小二乘法B、工具变量法C、广义差分法D、广义最小二乘法E、普通最小二乘法
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。
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
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
当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（）A、加权最小二乘法B、工具变量法C、广义差分法D、使用非样本先验信息
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
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
当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（）。A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性E、精确性
试比较说明模型存在异方差时，普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。
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
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。
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。
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
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
问答题有同学认为当数据存在异方差时，加权最小二乘回归方程与普通最小二乘回归方程之间必然有很大的差异，异方差越严重，两者之间的差异就越大。你是否同意这位同学的观点？说明原因。
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