即使存在多重共线性, OLS估计量仍是无偏估计量

多重共线性的主要后果是参数估计量具有较大的方差，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，可以消除摸型中的多重共线性。( ) 完全多重共线性产生的后果包括参数估计量的方差 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（ ） 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（ ） 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（） 无偏估计量也是有效估计量。 无偏估计量也是有效估计量。（　　） 矩估计量都是无偏估计量。 无偏估计量也是有效估计量。（） 无偏估计量也是有效估计量（） 中国大学MOOC: 存在近似多重共线性时，参数的最小二乘估计量满足大样本性质 如果多元回归的四个经典假设条件（参数线性，随机抽样，零条件均值，不存在完全多重共线性）满足，那么OLS估计量满足（） 如果多元回归的四个经典假设条件（参数线性，随机抽样，零条件均值，不存在完全多重共线性）满足，那么OLS估计量满足（） 工具变量法估计量是无偏估计量。() 总体参数的无偏估计量的方差小于其他的无偏估计量的是（ ） 。 总体参数的无偏估计量的方差小于其他的无偏估计量的是（ ） 。   甲乙是两个无偏估计量，如果甲估计量的方差大于乙估计量的方差，则称 （单选）A、B是两个无偏估计量，如果A估计量的方差小于B估计量的方差，则称（ ） 下列说法正确的有: 样本均值是总体均值的一致估计量 样本均值是总体均值的无偏估计量 样本方差是总体方差的无偏估计量 样本标准差是总体标准差的无偏估计量 样本比例是总体比例的无偏估计量 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。（）