为消除自相关影响，可采用（）等方法估计模型

模型存在自相关性时，OLS估计量仍是无偏的，其原因是 如果模型存在序列相关，可以采用（ ）估计模型的参数。 观测竖直角时，要消除指标差的影响，可采用（）的观测方法 为了消除天平不等臂的影响，称衡时可采用的方法为（） 观测竖直角时，要消除指标差的影响，可采用的观测方法 如果回归模型违背了无自相关性的假定,则普通最小二乘估计量是 消除咬颊粘膜方法可采用（ ）。 消除咬颊黏膜方法可采用 消除咬颊黏膜方法可采用 若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响包括（ ）。 AR（2）模型的偏自相关函数（） 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.参数估计一量的经济含义不合理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，这可能产生的不利影响包括（ ）。①模型参数估计值非有效②参数估计量的方差变大③参数估计量的经济含义不合理④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，这可能产生的不利影响的是( )。 若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响的是（　　）。 自相关是指模型的（）间存在相关性 如果一元线性回归模型中存在自相关性，则OLS估计不具有下列哪个性质 违约概率估计可采用的技术方法包括（） 若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响包括（）。<br/>Ⅰ．模型参数估计值非有效<br/>Ⅱ．参数估计量的方差变大<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 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