在用OLS估计回归模型时，存在异方差问题将导致（）。

已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=24，则随机误差项t的方差的OLS估计为（） 满足基本假设情况下，应用OLS法估计模型，回归平方和与随机误差项的方差之比ESS/σ2服从（） 已知二元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800，估计用样本容量为n=23，则随机误差项μt的方差的OLS估计值为（）。 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 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是有偏的 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.参数估计一量的经济含义不合理<br/>Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效 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 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 模型中引入实际上与其他解释变量线性相关的变量，会导致参数的OLS估计量方差 在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（ ）的统计性质。 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 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（）。<br/>Ⅰ参数估计量非有效<br/>Ⅱ变量的显著性检验无意义<br/>Ⅲ模型的预测失效<br/>Ⅳ参数估计量有偏 运用加权最小二乘法（WLS）对异方差模型进行回归不需要用到OLS。（） 多元线性回归模型的OLS残差：() 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？ 如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计是（ ） 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 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 [ ]