在异方差性的情况下,常用的OLS法必定高估了估计量的标准误。

在异方差性的情况下,常用的OLS法必定高估了估计量的标准误。


参考答案和解析

相关考题:

异方差会使OLS估计量的标准误差高估,而自相关会使其低估。

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。

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

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

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

能够反映估计量精确性的统计量是A.标准误B.标准差C.方差D.四分位差

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。( )

存在异方差情况下,普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的。A对B错

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

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

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

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。

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

如果OLS法估计的残差呈现系统模式,则意味着存在着异方差。

存在异方差时,普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。

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。

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

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

存在异方差情况下,普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的。

判断题在异方差的情况下,OLS估计量误差放大的原因是从属回归的2R变大。A对B错

多选题实践中最常用的统计量主要有()A样本均值B样本比例C样本方差D估计量E标准误

判断题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。A对B错

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

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。

判断题异方差会使OLS估计量的标准误差高估,而自相关会使其低估。A对B错