A.在近似共線性的情形下，OLS估計(jì)量仍然是無(wú)偏的。
B.近似共線性并未破壞OLS估計(jì)量的最小方差性。
C.即使在總體回歸方程中變量X之間不是線性相關(guān)的，但在某個(gè)樣本中，X變量之間可能線性相關(guān)，多重共線性是一個(gè)樣本（回歸）現(xiàn)象。
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.問題的性質(zhì)（異質(zhì)性截面數(shù)據(jù)）
B.殘差的圖形檢驗(yàn)
C.帕克檢驗(yàn)（PARK TEST）
D.格萊澤檢驗(yàn)（GLEJSER TEST）
E.懷特的一般異方差檢驗(yàn)（WHITE GENERAL HETEROSCEDASTICITY TEST）
F.異方差的其他檢驗(yàn)方法
最新試題
較高的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)是多重共線性存在充分必要條件。
在多元線性回歸模型中（具有截距項(xiàng)），若引入K個(gè)解釋變量，則模型中存在K+1個(gè)待估參數(shù)。
簡(jiǎn)單線性回歸的五個(gè)基本假定是什么？
模型整體顯著性F檢驗(yàn)包含的兩個(gè)自由度是（）。
統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)是檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)值是否為抽樣的偶然結(jié)果。
多重共線性包含（）。
如果簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢測(cè)法證明多元回歸模型的解釋變量?jī)蓛刹幌嚓P(guān)，則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。
多重共線性問題的實(shí)質(zhì)是樣本現(xiàn)象，因此可以通過(guò)增加樣本信息得到改善。
經(jīng)濟(jì)變量是描述經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的水平或狀態(tài)，隨時(shí)間或空間不同而變動(dòng)的各種因素。
當(dāng)模型存在完全多重共線性時(shí)，可能產(chǎn)生的后果包括（）。