用最小二乘法对分布滞后模型进行参数估计时存在什么困难？

回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性，如果使用普通最小二乘法估计其中的参数，那么参数估计量的方差会（ ）。 存在异方差时，普通最小二乘法通常会高估参数估计量的方差。 广义最小二乘法可同时克服异方差性、序列相关性对参数估计的影响。 使用最小二乘法获得的参数估计使得所有残差的平方和最小，因此是无偏有效估计。 根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是（ ）。 最小二乘法状态估计静态估计算法 （ ） 在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（　　）。Ⅰ．参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验无意义Ⅲ．模型的预测失效Ⅳ．参数估计量有偏 在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（　　）。Ⅰ参数估计量非有效Ⅱ变量的显著性检验无意义Ⅲ模型的预测失效Ⅳ参数估计量有偏 对于多元线性回归模型中的参数，可以用普通最小二乘法、最大似然估计法和矩估计法进行估计，下列说法正确的是（ ）。 试比较说明模型存在异方差时，普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。 采用加权最小二乘法进行状态估计的解法有()。 对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法进行估计参数，会产生的不良后果有（ ）。 最小二乘法 用最小二乘法估计出回归方程的回归系数为（　　）。 在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（）。<br/>Ⅰ参数估计量非有效<br/>Ⅱ变量的显著性检验无意义<br/>Ⅲ模型的预测失效<br/>Ⅳ参数估计量有偏 最小二乘法又称（）。 最小二乘法用于（　）。 广义最小二乘法 应用加权最小二乘法（WLS）进行估计在模型检验出存在异方差性时的情况下。( ) 中国大学MOOC: 在一元线性回归分析中，用于回归参数估计的常用方法是最小二乘法，其基本要求是：