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

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

参考解析

解析:

相关考题:

已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为 已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为,估计用样本容量为24,则随机误差项的方差估计量为()。

回归模型, 回归模型,,i=1,,25中,总体方差未知,检验时,所用的检验统计量服从()。

若回归模型中的随机误差项存在异方差性,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

根据以下内容,回答2~3题。在实际应用当中,线性回归模型有时不完全满足那些基本假定。会遇到的较多问题主 要有多重共线性问题以及自相关、异方差等问题。以下说法正确的是( )。A.当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在多重共线性B.当模型中的误差项存在相关性的时候,称回归模型中存在多重共线性C.同方差性假定的意义是指每个样本残差μi的方差,不随样本的变化而变化D.当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在自相关

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

下列说法正确的有( )。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

在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数,则参数估计量具有( )的统计性质。A.有偏特性B.非线性特性C.最小方差特性D.非一致性特性

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

在估计出多元线性回归模型后,思考多元线性回归模型的一系列检验,据此回答以下两题。这些检验包括回归模型的( )A.线性关系显著性检验B.回归系数显著性检验C.拟合优度检验D.自相关和异方差检验

计量经济学模型一旦出现异方差性,OLS估计量就不再具备无偏性了。( )

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

已知二元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800,估计用样本容量为n=23,则随机误差项μt的方差的OLS估计值为()。A、33.33B、40C、38.09D、36.36

在实际中估计联立方程模型,OLS法仍被普遍采用,是基于以下原因()。A、相比于其他方法,OLS法可以充分利用所估计的单方程样本数据信息B、相比于其他方法,OLS法利用了模型系统提供的所有信息C、相比于其他方法,OLS法可以较好避免确定性误差的传递D、相比于其他方法,OLS法对样本容量要求不高E、对于递归模型,可以依次对每个结构方程采用OLS法估计

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

满足基本假设情况下,应用OLS法估计模型,回归平方和与随机误差项的方差之比ESS/σ2服从()。A、t分布B、F分布C、χ2分布D、正态分布

若回归模型中的随机误差项存在异方差性,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

自相关性的影响主要有()。A、OLS参数估计值仍是无偏的B、OLS参数估计值不再具有最小方差性C、随机误差项的方差一般会低估D、模型的统计检验失效E、区间估计和预测区间的精度降低

如果线性回归模型中随机误差项的方差不是(),则称随机误差项具有异方差性。

产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。

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

关于自回归模型,下列表述正确的有()。A、估计自回归模型时的主要问题在于,滞后被解释变量的存在可能导致它与随机误差项相关,以及随机误差项出现自相关性B、Koyck模型和自适应预期模型都存在解释变量与随机误差项同期相关问题C、局部调整模型中解释变量与随机误差项没有同期相关,因此可以应用OLS估计D、Koyck模型与自适应预期模型不满足古典假定,如果用OLS直接进行估计,则估计量是有偏的、非一致估计E、无限期分布滞后模型可以通过一定的方法可以转换为一阶自回归模型

已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800,估计用样本容量为n=24,则随机误差项μt的方差的OLS估计为()。A、33.33B、40C、38.09D、36.36

在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数,则参数估计量具有()的统计性质。A、有偏特性B、非线性特性C、最小方差特性D、非一致性特性

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

问答题产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。

单选题若回归模型中的随机误差项存在异方差性,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

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