通过专家评估等方法，评估计量模型和支持体系相关治理结构、政策、流程、控制、文档管理、模型结果运用等情况，被称为（）

无偏估计量也是有效估计量（） 如果模型存在个体固定效应，那么对模型应用混合OLS 估计方法，估计量不再具有一致性。 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 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。   存在异方差的模型，OLS估计量具有 工具变量法估计量是无偏估计量。() 模型存在自相关性时，OLS估计量仍是无偏的，其原因是 加权最小二乘（WLS）估计量是（ ）估计量。 使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（） 甲乙是两个无偏估计量，如果甲估计量的方差大于乙估计量的方差，则称 （单选）A、B是两个无偏估计量，如果A估计量的方差小于B估计量的方差，则称（ ） 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 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 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是无效的 如果回归模型违背了无自相关性的假定,则普通最小二乘估计量是 如果估计量的期望值等于被估参数，这个估计量就称为被估参数的无偏估计量。 如果估计量的期望值等于被估参数，这个估计量就称为被估参数的无偏估计量。（　　） 如果估计量的期望值等于被估参数，这个估计量就称为被估参数的无偏估计量。