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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

题目
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
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第1题：

若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。

A.普通最小二乘法

B.加权最小二乘法

C.广义差分法

D.工具变量法


参考答案：B

第2题：

如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。

A.线性性
B.无偏性
C.有效性
D.一致性
E.渐进有效性

答案：A,B,D
解析：
当计量经济学模型出现异方差性时，其普通最小二乘法参数估计量仍具有线性性、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，但仍然不具有渐进有效性。

第3题：

已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为

已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为24，则随机误差项的方差估计量为（）。


参考答案：B

第4题：

在估计出多元线性回归模型后，思考多元线性回归模型的一系列检验，据此回答以下两题。
这些检验包括回归模型的（ ）

A.线性关系显著性检验
B.回归系数显著性检验
C.拟合优度检验
D.自相关和异方差检验

答案：A,B,C
解析：
多元线性回归模型的检验有：①拟合优度检验，反映回归直线与样本观察值拟合程度；②F检验，又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体性检验；③t检验，t检验又称为回归系数检验。

第5题：

在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（ ）的统计性质。

A.有偏特性
B.非线性特性
C.最小方差特性
D.非一致性特性

答案：C
解析：

第6题：

根据以下内容，回答2~3题。

在实际应用当中，线性回归模型有时不完全满足那些基本假定。会遇到的较多问题主 要有多重共线性问题以及自相关、异方差等问题。

以下说法正确的是（ ）。

A．当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性

B．当模型中的误差项存在相关性的时候，称回归模型中存在多重共线性

C．同方差性假定的意义是指每个样本残差μi的方差，不随样本的变化而变化

D．当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在自相关


正确答案：AB
自相关是指模型的误差项间存在相关性。自相关检验方法有 DW检验法、LM检验法、回归检验法等。异方差的检验方法有很多，简单直观的方法是残差图分析法。消除共线性的方法有多种，包括剔除一些不重要的解释变量，增加样本容量，回归系数的有偏估计等。 

第7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

答案：B,E
解析：

第8题：

回归模型，

回归模型，,i=1，…，25中，总体方差未知，检验时，所用的检验统计量服从（）。


参考答案：D

第9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10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。（ ）


答案：错
解析：
计量经济学模型一旦出现异方差性，如果仍采用OLS估计模型参数，OLS估计量仍然具有无偏性，但OLS估计的方差不再是最小的。

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