古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有

A.线性

B.无偏性

C.最小方差性

D.非线性

A.线性性

B.无偏性

C.有效性

D.一致性

E.不是最小方差无偏估计量

A.线性性

B.无偏性

C.最小方差性

D.有偏性

E.无效性

A、无偏性

B、有效性

C、一致性

D、确定性

E、线性特性

A.无偏估计量

B.一致估计量

C.线性估计量

D.最优线性无偏估计量

E.随机变量

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

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

A、解释变量都是先决变量

B、方程中的参数反映相应的先决变量对被解释变量的间接影响

C、在满足线性回归模型的基本假设下简化式参数的最小二乘估计具有线性、无偏性、有效性

D、从简化式参数中计算出来的结构参数也具有无偏性

A.当异方差出观时，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0LS估计一定高估了估计里的标准差

D.如果0LS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里，则OLS残差必定表现出明显的趋势