随机误差项自相关将导致(
)
A: 参数估计量是无偏的,但不是最小方差
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
)
A: 参数估计量是无偏的,但不是最小方差
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
举一反三
- 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
- 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: 参数估计量非有效
- 序列相关性的后果包括 A: 参数估计量不再满足无偏性 B: 变量的显著性检验失效 C: 模型的预测失效 D: 参数估计量的方差具备有效性
- 异方差情况下可能产生的后果有( )。 A: 参数估计量仍具有无偏性 B: 估计参数的方差不再是最小的 C: t检验仍旧有效 D: 预测失效
- 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的OLS估计是()。 A: 无偏、有效估计量 B: 无偏、非有效估计量 C: 有偏、有效估计量 D: 有偏、非有效估计量