普通最小二乘法得到的参数估计量具有()、()、()统计性质。
高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中,普通最小二乘估计量具有()的特性,并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。
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狭义工具变量法参数估计量的统计性质是小样本下(),大样本下()。
在只知道随机干扰项的方差一协方差矩阵的情形下,可以对存在序列相关的模型采用( )估计得到参数的最佳线性无偏估计量。A.普通最小二乘法 B.加权最小二乘法 C.广义最小二乘法 D.工具变量法
异方差性将导致( )。A.普通最小二乘法估计量有偏和非一致B.普通最小二乘法估计量非有效C.普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏D.建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效E.建立在普通最小二乘法估计基础上的预测区间变宽
对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法进行估计参数,会产生的不良后果有( )。A.完全共线性下参数估计量不存在B.参数估计量不具有有效性C.近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大D.参数估计量经济含义不合理E.变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性,如果使用普通最小二乘法估计其中的参数,那么参数估计量的方差会( )。A.变大 B.变小 C.不变 D.不能确定
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