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在引入虚拟变量后,OLS估计量只有在大样本的时候才是无偏的。


参考答案

更多 “在引入虚拟变量后,OLS估计量只有在大样本的时候才是无偏的。” 相关考题
考题 对于引入了反映收入层次差异(高、中、低)的虚拟变量的家庭收入对某商品的消费需求函数模型 对于引入了反映收入层次差异(高、中、低)的虚拟变量的家庭收入对某商品的消费需求函数模型,运用最小二乘法欲得到参数估计量,所要求的最小样本容量n应满足()

考题 用样本统计量估计总体参数,应满足无偏性、一致性和有效性的要求,其中无偏性是指( )。A样本平均数等于总体平均数B样本估计量等于总体参数C样本估计量的期望等于总体参数D样本平均数等于总体参数

考题 当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备:()。 A、线性特性B、无偏性C、有效性D、一致性

考题 引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。( )

考题 模型中引入实际上与解释变量有关的变量,会导致参数的OLS估计量方差( )。A.增大 B.减小 C.有偏 D.非有效

考题 当存在自相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的。( )

考题 通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型,引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。( )

考题 在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。( )

考题 下列判断正确的有( )A.在严重多重共线性下,OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量B.多重共线性问题的实质是样本现象,因此可以通过增加样本信息得到改善C.虽然多重共线性下,很难精确区分各个解释变量的单独影响,但可据此模型进行预测D.如果回归模型存在严重的多重共线性,可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性

考题 计量经济学模型一旦出现异方差性,OLS估计量就不再具备无偏性了。( )

考题 在评价估计量的标准中,如果随着样本容量的增大,点估计量的值越来越接近总体参数,这是指估计量的()。A准确性B无偏性C有效性D一致性

考题 模型中引入实际上与解释变量有关的变量,会导致参数的OLS估计量方差()。A、增大B、减小C、有偏D、非有效

考题 解释变量中包含随机变量时,以下哪一种情况不可能出现()。A、参数估计量无偏B、参数估计量渐进无偏C、参数估计量有偏D、随机误差项自相关,但仍可用DW检验

考题 在引入虚拟变量后,OLS估计量的性质受到了影响。

考题 假定某需求函数Yt=β0+β1Xt+ut,且需求量与季节有关,季节分为春、夏、秋、冬四季,引入4个虚拟变量得到虚拟变量模型,则模型参数估计量为()A、有效估计量B、有偏估计量C、非一致估计量D、无法估计

考题 当解释变量中包含随机被解释变量时,下面哪一种情况不可能出现()。A、参数估计量无偏B、参数估计量渐进无偏C、参数估计量有偏D、随机误差项的自相关问题仍可用D-W检验

考题 当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备()A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性

考题 随机解释变量x产生的后果主要取决于它与随机误差项u是否相关,以及相关的性质,以下说法正确的是()。A、如果x与u相互独立,则参数的OLS估计量是无偏一致估计量B、如果x与u相互独立,则参数的OLS估计量是有偏非一致估计量C、如果x与u同期不相关,异期相关,则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的,在大样本下具有一致性D、如果x与u同期相关,则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的、非一致的;在大样本下是无偏的、一致的E、如果x与u同期相关,则无论是小样本还是大样本,参数的OLS估计量均是有偏且非一致的

考题 模型中引入一个无关的解释变量()A、对模型参数估计量的性质不产生任何影响B、导致普通最小二乘估计量有偏C、导致普通最小二乘估计量精度下降D、导致普通最小二乘估计量有偏,同时精度下降

考题 假设某需求函数为Yi=β0+β1Xi+μi,为了考虑“季节”因素(春、夏、秋、冬四个不同的状态),引入4个虚拟变量形成截距变动模型,则模型的()。A、参数估计量将达到最大精度B、参数估计量是有偏估计量C、参数估计量是非一致估计量D、参数将无法估计

考题 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

考题 比率估计是有偏估计量,在样本量较大的情况下使用效果较好。

考题 在实际工作中,如果要给出估计量方差的无偏估计,则每层至少2个样本单元,层数不能超过n/2。

考题 判断题当存在自相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的。A 对B 错

考题 判断题引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。A 对B 错

考题 判断题在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。A 对B 错

考题 单选题假定某需求函数Yt=β0+β1Xt+ut,且需求量与季节有关,季节分为春、夏、秋、冬四季,引入4个虚拟变量得到虚拟变量模型,则模型参数估计量为()A 有效估计量B 有偏估计量C 非一致估计量D 无法估计