2. 存在异方差性时,一定会低估OLS估计量的真实方差。

2. 存在异方差性时,一定会低估OLS估计量的真实方差。


参考答案和解析
错误

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。

存在插补数据时,估计量的抽样方差通常会()。 A、是一个无偏量B、低估C、高估D、与真实值一致

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

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。( )

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。

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

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

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

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。

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

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。

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

当存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是()A、有偏估计量B、有效估计量C、无偏估计量D、渐近有效估计量

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

单选题当存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是()A有偏估计量B有效估计量C无偏估计量D渐近有效估计量

多选题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

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

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