随机误差项存在自相关，那么OLS估计量将是有偏的

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。   ?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（） 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是有偏的 如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项的自相关。 如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项的自相关（） 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（）。 当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（） 所谓OLS估计量的无偏性就是估计值正好等于被估计值 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 当随机解释变量与随机干扰项同期相关时，如果仍用最小二乘法估计，则估计量有偏且非一致。 当随机解释变量与随机干扰项相关时，如果仍用普通最小二乘法估计，则估计量有偏且非一致。（） 模型中解释变量X与随机扰动项μ同期不相关但异期相关，则得到的参数OLS估计量有偏不一致。() 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（） 即使存在多重共线性, OLS估计量仍是无偏估计量 当随机误差项存在自相关时，进行单位根检验通过实现 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。 D-W检验中的D-W值在0到4之间，数值越小说明模型随机误差项的自相关程度越小，数值越大说明模型随机误差项的自相关程度越大（） D-W检验中的D-W值在0到4之间，数值越小说明模型随机误差项的自相关程度越小，数值越大说明模型随机误差项的自相关程度越大。（ ）