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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当存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是()
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存在异方差时,普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。
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引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。
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当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为()
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当存在严重的多重共线性时,普通最小二乘法往往会低估参数估计量的方差。
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使用普通最小二乘法直接估计联立方程中有内生解释变量方程的结构参数时,会使该估计量()
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在联立方程结构模型中,对模型中的每一个随机方程单独使用普通最小二乘法得到的估计参数是()
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在联立方程结构模型中,对模型中的每一个随机方程单独使用普通最小二乘法得到的估计参数是()
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