当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（ ）。

当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括 当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（ ）。 如果模型存在异方差性，最常用的参数估计方法是（ ）。 如果模型存在序列相关，可以采用（ ）估计模型的参数。 用于线性统计模型中的参数估计问题的方法是(    ) 若模型出现序列相关性，仍釆用OLS估计模型参数，则会产生下列不良后果：除了（）Ａ参数估计量的线性和无偏性虽不受影响，但是参数估计量失去有效性；Ｂ模型的显著性检验失去意义；Ｃ模型的预测失效Ｄ多重共线性使得参数估计值不 稳定，并对于样本非常敏感 针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（ ）。 gistic回归模型的参数估计常采用的方法是最大似然估计（maximum likelihood estimate）。 参数估计方法有 参数估计方法有()。 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 得到ARMA模型的估计参数后，应对估计结果进行诊断与检验，其中参数估计的显著性检验通过____完成，而模型的优劣以及残差序列的判断是用____完成。（　　） 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 参数估计的方法有（） 在序列自相关的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是( ) 在序列自相关的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（ ） 参数估计量是以公式形式得到的参数估计结果，是非随机变量。参数估计是将具体的样本观察数据代入参数估计公式得到的参数估计结果，是具体的数值。() 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 当模型中解释变量存在完全多重共线性时，参数估计的方差趋向于0 在参数估计的方法中，矩法估计属于()方法