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解释变量之问存在不完全的多重共线性时,参数的OLS估计量不再是有效估计量
选项:
A:正确
B:错误
有效
计量
不完全
发布时间:
2024-06-15 10:39:46
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1.
如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性,参数的最小二乘估计量是( )
2.
当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备()
3.
尽管有多重共线性,OLS估计量仍然是最佳线性无偏估计量。选项: A:正确; B:错误
4.
尽管有完全的多重共线性,OLS估计量仍然是最优线性无偏估计量。 ( ) 选项: A:正确 B:错误
5.
模型中引入与解释变量线性有关的变量,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
6.
如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的OLS估计是()。 A.无偏、有效估计量B.无偏、非有效估计量C.有偏、有效估计量D.有偏、非有效估计量
7.
OLS估计量的无偏性是指( )选项: 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
8.
模型中解释变量X与随机扰动项μ同期相关,则得到的参数OLS估计量无偏但不一致选项: A:正确; B:错误
9.
模型中解释变量X与随机扰动项μ同期相关,则得到的参数OLS估计量无偏但不一致 选项: A、正确 B、错误
10.
同方差性假定对于证明参数的OLS估计量的有效性毫无作用。选项: A:正确; B:错误
11.
模型中解释变量X与随机扰动项μ同期相关,则得到的参数OLS估计量无偏但不一致A.正确B.错误
12.
尽管有完全的多重共线性,OLS估计量仍然是最佳线性无偏估计量。()
13.
同方差性假定对于证明参数的OLS估计量的有效性毫无作用。 选项: A、正确 B、错误
14.
尽管有完全的多重共线性,OLS估计量仍然是最佳线性无偏估计量
15.
尽管有完全的多重共线性,OLS估计量仍然是最佳线性无偏估计量。(
)
16.
当模型出现异方差或多重共线性时,OLS估计量将是有偏的,并不再具有有效性。
17.
如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量( )。
18.
当模型中解释变量间存在严重的近似多重共线性时选项: A:各个解释变量对被解释变量的影响将难于精确鉴别; B:部分解释变量与随机干扰项之间将高度相关; C:估计量的精确度大幅下降; D:估计量对于样本的变动将十分敏感
19.
同方差性假定对于证明参数的OLS估计量的有效性毫无作用。A.正确B.错误
20.
当模型中解释变量间存在严重的近似多重共线性时选项: A:各个解释变量对被解释变量的影响将难于精确鉴别; B:部分解释变量与随机干扰项之间将高度相关; C:估计量的精确度大幅下降; D:估计量对于样本的变动将十分敏感
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