当存在自相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的。

线性回归模型的随机误差项不服从正态分布,OLS估计量将是有偏的 在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。（ ） 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量（） 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参数估计量的经济含义不合理IV运用回归模型进行预测会失效 无偏估计量也是有效估计量。 无偏估计量也是有效估计量。（　　） 无偏估计量也是有效估计量。（） 无偏估计量也是有效估计量（） 当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ） 当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ） 存在异方差的模型，OLS估计量具有 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（）<br/>I模型参数估计量失去有效性<br/>Ⅱ参数的OLS估计量的方差变大<br/>Ⅲ参数估计量的经济含义不合理<br/>IV运用回归模型进行预测会失效 如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（ ） 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。（ ） 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 如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是有偏无效的。（ ） OLS参数估计量具有如下统计性质，即、、。 当随机解释变量与随机干扰项同期相关时，如果仍用最小二乘法估计，则估计量有偏且非一致。 当随机解释变量与随机干扰项相关时，如果仍用普通最小二乘法估计，则估计量有偏且非一致。（）