存在异方差时，普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。
第1题：
第2题：
第3题：
A、是一个无偏量
B、低估
C、高估
D、与真实值一致
答案：B
解析：经过插补操作后, 估计量的方差包括两个分量: 抽样引起的方差分量(抽样方差) 和插补引起的方差分量(插补方差)。 有插补数据时, 抽样方差通常会低估。因为常规的抽样方差公式假定回答率为100%。
第4题：
第5题：
第6题：
第7题：
第8题：
第9题：
第10题：
当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘法往往会低估参数估计量的方差。
序列相关性的后果包括（）。A、参数估计量不再满足无偏性B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、普通最小二乘法参数估计量方差较大
单选题在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（ ）。Ⅰ．参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验无意义Ⅲ．模型的预测失效Ⅳ．参数估计量有偏A Ⅰ、Ⅱ、ⅢB Ⅰ、Ⅱ、ⅣC Ⅰ、Ⅲ、ⅣD Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
单选题若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。A 普通最小二乘法B 加权最小二乘法C 广义差分法D 工具变量法
异方差性的后果包括（）。A、参数估计量不再满足无偏性B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、普通最小二乘法参数估计量方差较大
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。
当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（）。A、参数估计量非有效B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、参数估计量的方差被低估E、参数估计量的方差被高估
下列关于异方差性、自相关性和多重共线性的说法，正确的有（）。A、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都会导致参数显著性检验失去意义B、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，利用普通最小二乘法的估计量都存在C、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，仍然可以进行模型预测D、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，如果参数估计量存在，那么都具有有效性E、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都可以通过一定的方法进行补救
在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。
若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法
单选题当存在异方差时，使用普通最小二乘法得到的估计量是（）A 有偏估计量B 有效估计量C 无偏估计量D 渐近有效估计量
