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

题目

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
相似考题

1.对于一元线性回归模型，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。（ ）

2.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

3.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

4.在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（ ）的统计性质。A.有偏特性 B.非线性特性 C.最小方差特性 D.非一致性特性

更多“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”相关问题

  • 第1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

    A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    C、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    D、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ


    答案：B
    解析：
    计量经济学模型一旦出现异方差性，如果仍采用普通最小二乘法估计模型参数，会产生下列不良后果:①参数估计量非有效，OLS估计量仍然具有无偏性，但不具有有效性;②变量的显著性检验失去意义;③模型的预测失效:当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度增大，从而造成对Y的预测误差变大，降低预测精度，预测功能失效。

  • 第2题：

    若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响的是( )。

    A: 模型参数估计值非有效
    B: 参数估计量的方差变大
    C: 参数估计量的经济含义不合理
    D: 运用回蚪模型进行预测会失效

    答案：A,B,D
    解析：
    回归模型存在自相关问题带来的后果有：①不影响参数估计量的线性和无偏性，
    但是参数估计量失去有效性，②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验巾，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增人，因此实际的t统计量变小，从而接受原假发2 i=0的可能性增大，检验就失去意义，采用其他检验也是如此，③模型的预测失效。

  • 第3题：

    模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。


    正确答案:正确

  • 第4题：

    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

    正确答案:A,B,C

  • 第5题：

    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去意义
    • C、模型的预测失效
    • D、普通最小二乘法参数估计量方差较大

    正确答案:B,C

  • 第6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

    正确答案:A,B,C

  • 第7题：

    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

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第8题：

    模型结构参数的最大似然估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的最大似然估计量是有偏的。


    正确答案:正确

  • 第9题：

    在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（）的统计性质。

    • A、有偏特性
    • B、非线性特性
    • C、最小方差特性
    • D、非一致性特性

    正确答案:C

  • 第10题：

    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
    A

    I、Ⅱ、Ⅲ

    B

    I、Ⅱ、Ⅳ

    C

    I、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： C
    解析： 计量经济学模型一旦出现异方差性，如果仍采用普通最小二乘法估计模型参数，会产生下列不良后果：①参数估计量非有效，OLS估计量仍然具有无偏性，但不具有有效性；②变量的显著性检验失去意义；③模型的预测失效，当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度增大，从而造成对被解释变量的预测误差变大，降低预测精度，预测功能失效。

  • 第11题：

    单选题
    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


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    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
    A

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    B

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

    C

    Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： B
    解析：
    计量经济学模型一旦出现异方差性，如果仍采用普通最小二乘法估计模型参数，会产生下列不良后果：①参数估计量非有效，OLS估计量仍然具有无偏性，但不具有有效性；②变量的显著性检验失去意义；③模型的预测失效，当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度增大，从而造成对被解释变量的预测误差变大，降低预测精度，预测功能失效。

  • 第13题：

    若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（ ）。
    Ⅰ.模型参数估计量失去有效性
    Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大
    Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理
    Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效

    A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    C、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ


    答案：D
    解析：
    回归模型存在自相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性，但是参数估计量失去有效性;②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验中，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增大，因此实际的t统计量变小，从而接受原假设βi=0的可能性增大，检验就失去意义，采用其他检验也是如此;③模型的预测失效。

  • 第14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

    正确答案:B,E

  • 第15题：

    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、普通最小二乘法参数估计量方差较大

    正确答案:B,C

  • 第16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

    正确答案:B

  • 第17题：

    如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（）

    • A、 参数估计值有偏
    • B、 参数估计值的方差不能正确确定
    • C、 变量的显著性检验失效
    • D、 预测精度降低
    • E、 参数估计值仍是无偏的

    正确答案:B,C,D,E

  • 第18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

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第19题：

    当模型存在异方差现象时，模型利用加权最小二乘法估计回归参数，则参数估计量具备（）。

    • A、线性
    • B、无偏性
    • C、有效性
    • D、一致性
    • E、精确性

    正确答案:A,B,C,D

  • 第20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。


    正确答案:错误

  • 第21题：

    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


    正确答案： E,B
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    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


    正确答案： E,D
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    单选题
    若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是() I 模型参数估计量失去有效性 Ⅱ参数的OLS估计量的方差变大 Ⅲ参数估计量的经济含义不合理 IV 运用回归模型进行预测会失效
    A

    I、II、III、IV

    B

    I、II、III

    C

    I、III、IV

    D

    I、II、IV


    正确答案： B
    解析： 回归模型存在自相关问题带来的后果有：①不影响参数估计量的线性和无偏性，但是参数估计量失去有效性②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验中，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增大，因此实际的t统计量变小，从而接受原假设βi=0的可能性增大，检验就失去意义，采用其他检验也是如此，③模型的预测失效。

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