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

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

参考解析

解析：在只知道随机干扰项的方差一协方差矩阵的情形下，广义最小二乘法是序列相关性的补救方法。工具变量法是克服随机变量X与随机项相关影响的一种参数估计方法。

相关考题：

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
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如果该测验结果显著说明组间协方差存在显著差异,违法了判别分析模型的关键假设。此时应该用()来作判别分析。 A. 组间协方差矩阵B. 组间相关矩阵C. 组间相关矩阵D. 组内协方差矩阵
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用方差—协方差法计算VaR时，其基本假设之一是时间序列不相关。若某序列具有趋势特征，则真实VaR与采用方差—协方差法计算得到的VaR相比（　　）。A、较大B、一样C、较小D、无法确定
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在估计总体参数时，一个无偏估计量的方差是最小的。
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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。
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在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（ ）A.零均值假定成立B.序列无自相关假定成立C.无多重共线性假定成立D.解释变量与随机误差项不相关假定成立
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关于多元线性回归模型的基本假定的说法，正确的有（ ）。A.解释变量是随机的，且相互之间不相关B.随机干扰项服从正态分布，且相互独立C.解释变量与随机干扰项互不相关D.解释变量是非随机的，且相互之间互不相关E.随机干扰项具有零均值，同方差及不序列相关
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如果某模型的参数方差膨胀因子VIF=20，则认为（ ）是严重的。A.异方差问题B.序列相关问题C.多重共线性问题D.解释变量与随机项的相关性
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若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（ ）。Ⅰ.模型参数估计量失去有效性Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
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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
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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。
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在分布滞后模型的估计中，使用时间序列资料可能存在的序列相关问题就表现为（）。A、异方差问题B、自相关问题C、多重共线性问题D、随机解释变量问题
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在分布滞后模型的估计中，使用时间序列资料可能存在的问题表现为（）。A、异方差问题B、自相关问题C、多重共线性问题D、随机解释变量问题
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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
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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
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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
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在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（）A、零均值假定成立B、序列无自相关假定成立C、无多重共线性假定成立D、解释变量与随机误差项不相关假定成立
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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。
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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
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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
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线性回归模型的经典假设有（）。A、参数的线性性B、常参数C、扰动项均值为零，同方差性D、解释变量或自变量之间不相关E、扰动项序列无关
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如果该测验结果显著说明组间协方差存在显著差异，违法了判别分析模型的关键假设。此时应该用（）来作判别分析。A、组间协方差矩阵B、组间相关矩阵C、组间相关矩阵D、组内协方差矩阵
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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
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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
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单选题在分布滞后模型的估计中，使用时间序列资料可能存在的序列相关问题就表现为（）A异方差问题B自相关问题C多重共线性问题D随机解释变量问题
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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
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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
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