计量经济学

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

题目

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
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第1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

答案:A,B,C
解析:
模型存在异方差性的后果是:①普通最小二乘法(OLS)的参数估计量非有效。参数估计量仍然具有线性性、无偏性,但不具有有效性。而且,在大样本情况下,尽管参数估计量具有一致性,但仍然不具有渐近有效性;②变量的显著性检验失去意义;③模型的预测失效。若仍用OLS法去估计参数的方差,会高估或低估参数估计量的方差。

第2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包括( )。
①模型参数估计值非有效
②参数估计量的方差变大
③参数估计量的经济含义不合理
④运用回归模型进行预测会失效

A.①②③
B.①②④
C.①③④
D.②③④

答案:B
解析:
回归模型存在自相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性,但是参数估计量失去有效性;②变量的显著性检验失去意义,在关于变量的显著性检验中,当存在序列相关时,参数的OLS估计量的方差增大,标准差也增大,因此实际的t统计量变小,从而接受原假设β①=0的可能性增大,检验就失去意义,采用其他检验也是如此;③模型的预测失效。

第3题:

估计量的无偏性是指( )。

A.估计量没有任何偏差

B.估计量的方差最小

C.估计量的值接近被估计总体的参数

D.估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数


正确答案:D

第4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

正确答案:B,C

第5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


答案:D
解析:
回归模型存在自相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性,但是参数估计量失去有效性;②变量的显著性检验失去意义,在关于变量的显著性检验中,当存在序列相关时,参数的OLS估计量的方差增大,标准差也增大,因此实际的t统计量变小,从而接受原假设βi=0的可能性增大,检验就失去意义,采用其他检验也是如此;③模型的预测失效。

第6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

答案:A
解析:

第7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


答案:B
解析:
计量经济学模型一旦出现异方差性,如果仍采用普通最小二乘法估计模型参数,会产生下列不良后果:①参数估计量非有效,OLS估计量仍然具有无偏性,但不具有有效性;②变量的显著性检验失去意义;③模型的预测失效:当模型出现异方差性时,参数OLS估计值的变异程度增大,从而造成对Y的预测误差变大,降低预测精度,预测功能失效。

第8题:

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

答案:A,C,D,E
解析:
由于在完全共线性下,参数估计量不存在,也就没有估计量是否有效的问题,因此B项错误。

第9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

答案:A,B,D
解析:
回归模型存在自相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性,
但是参数估计量失去有效性,②变量的显著性检验失去意义,在关于变量的显著性检验巾,当存在序列相关时,参数的OLS估计量的方差增大,标准差也增人,因此实际的t统计量变小,从而接受原假发2 i=0的可能性增大,检验就失去意义,采用其他检验也是如此,③模型的预测失效。

第10题:

在模型的经济意义检验中,主要检验以下哪几项()。

  • A、参数估计量的符号
  • B、参数估计量绝对值的大小
  • C、参数估计量的相互关系
  • D、参数估计量的显著性
  • E、拟合优度检验

正确答案:A,B,C

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