模型存在自相关性时，OLS估计量仍是无偏的，其原因是

所谓OLS估计量的无偏性就是估计值正好等于被估计值 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是有偏的 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量（） 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 异方差会使OLS估计量的标准误差高估，而自相关会使其低估。 异方差会使OLS估计量的标准误差高估，而自相关会使其低估。（ ） 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（）<br/>I模型参数估计量失去有效性<br/>Ⅱ参数的OLS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.参数估计一量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效 存在异方差的模型，OLS估计量具有 估计量的无偏性是指（　　）。 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 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 在任何情况下OLS估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。（ ） 如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（ ） 线性回归模型的随机误差项不服从正态分布,OLS估计量将是有偏的 模型结构参数的最大似然估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的最大似然估计量是有偏的。 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（）。<br/>Ⅰ.模型参数估计量失去有效性<br/>Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大<br/>Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理<br/>Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效 在存在自相关条件下，参数的最小二乘估计量具有线性性、无偏性和最小方差性。（） 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是无效的