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如果模型存在异方差性,最常用的参数估计方法是( )。

A.加权最小二乘法
B.广义差分法
C.普通最小二乘法
D.工具变量法

参考答案

参考解析
解析:加权最小二乘法(WLS)是对原模型加权,使之变成一个新的不存在异方差性的模型,然后采用OLS法估计其参数,是对修正异方差的常用方法。
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考题 如果模型中存在序列自相关现象,则有如下后果( )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

考题 下列说法正确的有( )。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

考题 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

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 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

考题 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

考题 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

考题 采用最小二乘原理进行多元参数估计时,当出现可决系数R2较大,模型参数的联合检验(F检验)显著性明显,但单个参数的t检验可能不显著,可以认为模型存在异方差问题。( )

考题 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

考题 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

考题 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

考题 如果模型中存在序列自相关现象,则有如下后果()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

考题 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

考题 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

考题 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

考题 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

考题 模型变换法即对存在异方差性的模型进行变量变换,使变换后的模型满足()假定。

考题 多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t值都不显著,但模型的判定系数却很大,F统计量也很显著,这说明模型存在()。A、多重共线性B、异方差C、自相关D、设定偏误

考题 如果模型中存在异方差性,对模型又什么影响?这时候模型还能进行应用分析吗?

考题 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

考题 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。

考题 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

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 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、ⅢB I、Ⅱ、ⅣC I、Ⅲ、ⅣD Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

考题 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

考题 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

考题 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、ⅢB Ⅰ、Ⅱ、ⅣC Ⅰ、Ⅲ、ⅣD Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ