koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。

当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（） 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()。 加权最小二乘估计量具有（）性质 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（ ） 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。   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。 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 如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（ ） 对于一元线性回归模型，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。（ ） 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。（ ） 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 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。（） 回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性，如果使用普通最小二乘法估计其中的参数，那么参数估计量的方差会（ ）。 当经典假设满足时，普通最小二乘估计量具有最优线性无偏特征（） 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。(    ) 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（）