异方差的存在影响模型估计的无偏性

模型结构参数的最大似然估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的最大似然估计量是有偏的。 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（）。 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 [ ] 在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（ ） 存在异方差的模型，OLS估计量具有 为了可以降低异方差性的影响，还可以对模型进行对数变换，即将解释变量和被解释变量分别取对数后，再做OLS估计，这样通常可以降低异方差性的影响。（） 在用OLS估计回归模型时，存在异方差问题将导致（）。 在用OLS估计回归模型时，存在异方差问题将导致（） 存在异方差情况下，普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的（） 当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（） 当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（ ） 中国大学MOOC: 在异方差的情况下，参数估计量仍是无偏的，其原因是 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Ⅲ．模型的预测失效Ⅳ．参数估计量有偏 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Ⅲ模型的预测失效Ⅳ参数估计量有偏 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是有偏的 下列说法正确的有: 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|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|异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差|当异方差出现时，常用的t和F检验失效|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 如果模型中存在异方差性，对模型又什么影响？这时候模型还能进行应用分析吗？ 对于出现了异方差性的计量经济模型，仍采用OLS法估计模型参数，会产生什么不良后果？为什么？ 当模型存在异方差时，我们可以采用异方差 存在异方差情况下，线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。