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模型中引入实际上与解释变量有关的变量,会导致参数的OLS估计量方差()。

A.增大

B.减小

C.有偏

D.非有效


参考答案

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考题 模型中引入一个无关的解释变量()A.对模型参数估计量的性质不产生任何影响B.导致普通最小二乘估计量有偏C.导致普通最小二乘估计量精度下降D.导致普通最小二乘估计量有偏,同时精度下降

考题 加入无关变量会导致模型中参数估计的方差变大。

考题 在引入虚拟变量后,OLS估计量的性质受到了影响。

考题 9、加入无关变量会导致模型中参数估计的方差变大。

考题 虚拟变量的交互相应()A.在模型中引入两个及以上虚拟变量做解释变量时才有可能出现B.将影响OLS估计量的性质C.通过虚拟变量相乘反映D.即“虚拟变量陷阱”

考题 如果回归模型中缺失一个重要的解释变量,则OLS残差必定具有异方差性。

考题 模型中解释变量X与随机扰动项μ同期相关,则得到的参数OLS估计量无偏但不一致

考题 如果多元线性回归模型中解释变量存在完全多重共线性,则OLS估计量A.不确定、方差无限大B.不确定、方差最小C.确定、方差无限大D.方差最小

考题 模型中解释变量X与随机扰动项μ同期不相关但异期相关,则得到的参数OLS估计量有偏不一致