存在误差序列相关时,OLS估计量仍然是无偏的。
正确
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举一反三
- 当存在自相关时,OLS估计量仍然是无偏的。
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
内容
- 0
当存在序列自相关时,OLS估计量是有偏并且无效的。
- 1
当存在序列相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的。
- 2
存在自相关时,OLS估计量是无偏的并且也是无效的。
- 3
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。
- 4
当存在自相关时,OLS估计量既不是无偏的,又不是有效的。()