1、当一个线性回归误差模型的随机误差项存在序列自相关时，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．渐进有效估计量
1、当一个线性回归误差模型的随机误差项存在序列自相关时，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．渐进有效估计量
参考答案和解析
E（ε）=0;
相关考题：
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
在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（ ）。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（）A、Koyck变换模型B、部分调整模型C、自适应预期模型D、自适应预期和部分调整混合模型
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
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
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
单选题在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致()。 Ⅰ 参数估计量非有效 Ⅱ 变量的显著性检验无意义 Ⅲ 模型的预测失效 Ⅳ 参数估计量有偏AI、Ⅱ、ⅢBI、Ⅱ、ⅣCI、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ
单选题在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（ ）。Ⅰ．参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验无意义Ⅲ．模型的预测失效Ⅳ．参数估计量有偏AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ
单选题使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（）AKoyck变换模型B部分调整模型C自适应预期模型D自适应预期和部分调整混合模型
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