回归模型在近似共线性下参数估计量的方差会增大，方差膨胀因子为1/1-r。（ ）

回归模型在近似共线性下参数估计量的方差会增大，方差膨胀因子为1/1-r。（ ）

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解析：

相关考题：

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
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在单因子方差分析中可获得的结论有（ ）。A.因子A是否显著 B.因子A各水平值μ的估计量C.因子A各水平下的方差是否相等D.因子A各水平下的指标服从正态分布E.误差方差σ2的估计量
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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。（ ）
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对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法进行估计参数，会产生的不良后果有（ ）。A.完全共线性下参数估计量不存在B.参数估计量不具有有效性C.近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大D.参数估计量经济含义不合理E.变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
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回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性，如果使用普通最小二乘法估计其中的参数，那么参数估计量的方差会（ ）。A.变大B.变小C.不变D.不能确定
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当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（ ）。A.参数估计量非有效B.变量的显著性检验失去意义C.模型的预测失效D.参数估计量的方差被低估E.参数估计量的方差被高估
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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
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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.这可能产生的不利影晌的是（ ）。Ⅰ.模型参数估计值非有效Ⅱ.参数佑计量的方差变大Ⅲ.参数估计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.ⅢB.Ⅰ.Ⅲ.ⅣC.Ⅰ.Ⅱ.ⅣD.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
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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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若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响的是( )。A: 模型参数估计值非有效B: 参数估计量的方差变大C: 参数估计量的经济含义不合理D: 运用回蚪模型进行预测会失效
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当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘法往往会低估参数估计量的方差。
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当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（）。A、参数估计量非有效B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、参数估计量的方差被低估E、参数估计量的方差被高估
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模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的OLS估计量方差（）。A、增大B、减小C、有偏D、非有效
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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
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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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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
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多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t值都不显著，但模型的判定系数却很大，F统计量也很显著，这说明模型存在（）。A、多重共线性B、异方差C、自相关D、设定偏误
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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
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下列关于异方差性、自相关性和多重共线性的说法，正确的有（）。A、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都会导致参数显著性检验失去意义B、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，利用普通最小二乘法的估计量都存在C、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，仍然可以进行模型预测D、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，如果参数估计量存在，那么都具有有效性E、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都可以通过一定的方法进行补救
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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。
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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
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对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法估计参数，会产生的不良后果有（）。A、完全共线性下参数估计量不存在B、参数估计量不具有有效性C、近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大D、参数估计量的经济意义不合理E、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
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单选题若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响包括（　　）。Ⅰ．模型参数估计值非有效Ⅱ．参数估计量的方差变大Ⅲ．参数估计量的经济含义不合理Ⅳ．运用回归模型进行预测会失效AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ
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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
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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参数估计量的经济含义不合理 IV 运用回归模型进行预测会失效AI、II、III、IVBI、II、IIICI、III、IVDI、II、IV
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