自相关性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: OLS估计假设检验仍然可靠。 F: OLS估计的假设检验不可靠。
自相关性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: OLS估计假设检验仍然可靠。 F: OLS估计的假设检验不可靠。
序列相关性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: 标准误的OLS估计量是有偏的。 F: OLS估计假设检验仍然可靠。 G: OLS估计的假设检验不可靠。
序列相关性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: 标准误的OLS估计量是有偏的。 F: OLS估计假设检验仍然可靠。 G: OLS估计的假设检验不可靠。
异方差性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量仍是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: 标准误的OLS估计量是有偏的。 F: 标准误的OLS估计量是无偏的。 G: OLS估计假设检验仍然可靠。 H: OLS估计的假设检验不可靠。
异方差性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量仍是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: 标准误的OLS估计量是有偏的。 F: 标准误的OLS估计量是无偏的。 G: OLS估计假设检验仍然可靠。 H: OLS估计的假设检验不可靠。
异方差性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量仍是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: OLS估计量失去了最小方差性。 F: 模型的预测功能失效。 G: OLS估计假设检验仍然可靠。 H: OLS估计的假设检验不可靠。
异方差性产生的后果主要包括： A: OLS估计量是有偏的。 B: OLS估计量仍是无偏的。 C: OLS估计量仍是有效的。 D: OLS估计量不再是有效的。 E: OLS估计量失去了最小方差性。 F: 模型的预测功能失效。 G: OLS估计假设检验仍然可靠。 H: OLS估计的假设检验不可靠。
OLS估计量的无偏性是指() A: OLS估计量的期望值等于待估参数 B: OLS估计量的值等于待估参数本身 C: 残差和为0 D: OLS估计量的方差最小
OLS估计量的无偏性是指() A: OLS估计量的期望值等于待估参数 B: OLS估计量的值等于待估参数本身 C: 残差和为0 D: OLS估计量的方差最小
解释概念：OLS估计量。
解释概念：OLS估计量。
混合OLS 估计方法是在时间上和截面上把NT 个观测值混合在一起，然后用OLS ...一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。
混合OLS 估计方法是在时间上和截面上把NT 个观测值混合在一起，然后用OLS ...一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。
对广义差分变换后的模型进行OLS估计，得到的OLS估计量有偏
对广义差分变换后的模型进行OLS估计，得到的OLS估计量有偏
在Stata中,用来进行OLS估计的命令是() A: ols B: regress C: predict D: residuals
在Stata中,用来进行OLS估计的命令是() A: ols B: regress C: predict D: residuals
古典线性回归模型的随机扰动项若存在异方差,则哪个不正确( ) A: OLS估计量仍然是线性的 B: OLS估计量仍然是无偏的 C: OLS估计量仍然是有效的 D: OLS估计量的方差是有偏的
古典线性回归模型的随机扰动项若存在异方差,则哪个不正确( ) A: OLS估计量仍然是线性的 B: OLS估计量仍然是无偏的 C: OLS估计量仍然是有效的 D: OLS估计量的方差是有偏的