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普通最小二乘法得到的参数估计量具有（）、（）、（）统计性质。

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如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关则普通最小二乘估计量不是无偏估计量也不再具有最小方差的性质

参数估计量是的线性函数称为参数估计量具有的性质

线性无偏性有效性一致性

线性回归模型常用的参数估计方法是

最大二乘法最小残差和法最大残差和法最小二乘法

对于经典线性回归模型各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有

无偏性有效性一致性确定性线性特性

异方差性将导致

普通最小二乘法估计量有偏和非一致普通最小二乘法估计量非有效普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效建立在普通最小二乘法估计基础上的预测区间变宽

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

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

普通最小二乘法加权最小二乘法广义差分法工具变量法

对于总体线性回归模型运用最小二乘法欲得到参数估计量所要求的最小样本容量n应满足

模型中引入一个无关的解释变量

对模型参数估计量的性质不产生任何影响导致普通最小二乘估计量有偏导致普通最小二乘估计量精度下降导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降

对于自适应预期模型估计模型参数应采用

普通最小二乘法间接最小二乘法二阶段最小二乘法工具变量法

对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类即

间接最小二乘法和系统估计法单方程估计法和系统估计法单方程估计法和二阶段最小二乘法工具变量法和间接最小二乘法

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

Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

当模型存在序列相关现象时适宜的参数估计方法是

加权最小二乘法间接最小二乘法广义差分法工具变量法

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

如果某个结构式方程是过度识别的则估计该方程参数的方法可用

二阶段最小二乘法间接最小二乘法广义差分法加权最小二乘法

线性回归模型常用的参数估计方法是

最大二乘法最小残差和法最大残差和法最小二乘法

线性回归模型常用旳参数估计措施是

最大二乘法最小残差和法最大残差和法最小二乘法

若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关则估计模型参数应采用

普通最小二乘法加权最小二乘法广义差分法工具变量法

对于总体线性回归模型运用最小二乘法欲得到参数估计量所要求的最小样本容量应满足

对于引入了反映收入层次差异高中低的虚拟变量的家庭收入对某商品的消费需求函数模型运用最小二乘法欲得到参

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