判断下列各题对错 1) 在存在异方差情况下，普通最小二乘法（OLS）估计量是有偏的和无效的； 2) 如果存在异方差，通常使用的t检验和F检验是无效的； 3) 回归模型中误差项存在异方差时，OLS估计不再是有效的；

第1题：

第2题：

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

第3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。

第4题：

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。

第5题：

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。

第6题：

存在异方差情况下，线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。

第7题：

如果存在异方差，通常使用的t检验和F检验无效。

第8题：

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

第9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

第10题：

第11题：

第12题：

第13题：

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

第14题：

如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（）。

• A、无偏且有效
• B、无偏但非有效
• C、有偏但有效
• D、有偏且非有效

第15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

第16题：

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

第17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。

第18题：

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。

第19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。

第20题：

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。

第21题：

第22题：

第23题：

第24题：