如果模型yt=b0 b1xt ut存在一阶自相关，普通最小二乘估计仍具备（）。

用一阶差分变换消除自相关问题的方法是假定自相关系数r为-1。 消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数ρ等于1。 消除序列相关的一阶差分变换，假定自相关系数ρ必须等于1。 已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于1，则DW统计量近似等于（） 已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于1，则DW统计量近似等于（ ） 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 DW检验不适用于下列情况下的一阶线性自相关检验（ ）。 如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（ ） 模型yt=β0+β1xt+ut的随机误差项自相关系数为-2.21，说明该模型存在随机误差项自相关问题（） ?模型yt=β0+β1xt+ut的随机误差项自相关系数为-2.21，说明该模型存在随机误差项自相关问题。 如果模型yt=β0+β1xt+ut，可以说明不存在随机误差项自相关问题的是（） 二阶滑动平均模型MA（2），其自相关函数有如下特点（） D.W.检验法可以对随机误差项存在一阶自相关性进行检验，也可以对存在滞后被解释变量的模型进行检验。（ ） 在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，与判别准则不一致的是（ ）。 Ⅰ.DW接近1，认为存在正自相关 Ⅱ.DW接近-1，认为存在负自相关 Ⅲ.DW接近0，认为不存在自相关 Ⅳ.DW接近2，认为存在正自相关 如果模型中存在序列自相关现象，则有如下后果（ ） 在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，下列与判别准则不一致的是（　　）。Ⅰ．DW接近1，认为存在正自相关Ⅱ．DW接近－1，认为存在负自相关Ⅲ．DW接近0，认为不存在自相关Ⅳ．DW接近2，认为存在正自相关 在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，下列与判别准则不一致的是（　　）。I DW接近1，认为存在正自相关ⅡDW接近-1，认为存在负自相关ⅢDW接近0，认为不存在自相关ⅣDW接近2，认为存在正自相关 消除自相关影响的方法包括（　　）。Ⅰ．岭回归法Ⅱ．一阶差分法Ⅲ．德宾两步法Ⅳ．增加样本容量 如果模型存在自相关性,则会引起的后果有 一阶差分为常数的趋势延伸预测模型是（）