1下列哪种情况是异方差性造成的结果? (1)OLS估计量是有偏的 (2)通常的t检验不再服从t分布。 (3)OLS估计量不再具有最佳线性无偏性。

1下列哪种情况是异方差性造成的结果? (1)OLS估计量是有偏的 (2)通常的t检验不再服从t分布。 (3)OLS估计量不再具有最佳线性无偏性。


参考答案和解析
OLS 估计量是有偏的

相关考题:

当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备()A.线性B.无偏性C.有效性D.一致性

当存在自相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的。

在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。

当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备:()。 A、线性特性B、无偏性C、有效性D、一致性

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

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

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。( )

计量经济学模型一旦出现异方差性,O1S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

异方差性的后果包括()。A、参数估计量不再满足无偏性B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、普通最小二乘法参数估计量方差较大

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

在异方差的情况下,OLS估计量误差放大的原因是从属回归的2R变大。

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

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

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

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

在引入虚拟变量后,OLS估计量只有在大样本的时候才是无偏的。

当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备()A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性

随机解释变量x产生的后果主要取决于它与随机误差项u是否相关,以及相关的性质,以下说法正确的是()。A、如果x与u相互独立,则参数的OLS估计量是无偏一致估计量B、如果x与u相互独立,则参数的OLS估计量是有偏非一致估计量C、如果x与u同期不相关,异期相关,则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的,在大样本下具有一致性D、如果x与u同期相关,则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的、非一致的;在大样本下是无偏的、一致的E、如果x与u同期相关,则无论是小样本还是大样本,参数的OLS估计量均是有偏且非一致的

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。

简述异方差对OLS估计量的性质、置信区间、显著性t检验和F检验有何影响。

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

在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。

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

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

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

判断题在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。A对B错