对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有（ ）
Ⅰ.加权最小二乘法
Ⅱ.差分法
Ⅲ.改变模型的数字形式
Ⅳ.移动平均法

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 对回归模型存在异方差问题的处理方法有（） 加权最小二乘法可以解决异方差性（） 对原模型变换的方法与加权最小二乘法实际上是_______ 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。（ ） 对回归模型存在异方差问题的主要处理办法有（）。 加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的存在异方差性的模型，然后采用OLS估计其参数是加权最小二乘法基本思想，现在常用的统计或者数学计算软件均支持该算法。（） 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（）。 加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用OLS估计其参数是加权最小二乘法基本思想，现在常用的统计或者数学计算软件均支持该算法。（） 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（ ）。 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。（ ） 应用加权最小二乘法（WLS）进行估计在模型检验出存在异方差性时的情况下。( ) 利用最小二乘法求解回归模型参数的基本要求是（）。 如果回归模型违背了无自相关假定，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。   “似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计，该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关。