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。（ ）

如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 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。 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。 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。 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。   当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（） 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（） 当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（ ）。 ?当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备 一旦模型中的解释变量是随机变量,则违背了基本假定,使得模型的普通最小二乘估计量有偏且不一致 加权最小二乘（WLS）估计量是（ ）估计量。 如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（ ） OLSE的 是指在所有线性无偏估计量中，最小二乘估计量具有最小方差 假设线性回归模型满足全部基本假设，最小二乘回归得到的参数估计量具备()。 koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 含有随机解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的。 最小二乘估计量的性质有哪些？ 最小二乘估计量的统计性质有（ ） 加权最小二乘(W1s)估计量是( )估计量。 如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）