判斷以下陳述的正誤，并給出理由。
（1）盡管存在多重共線性，OLS估計量仍然是具有BLUE性質(zhì)的。
（2）在高度多重共線性的情形下，要評價一個或多個偏回歸系數(shù)的個別顯著性是不可能的。
（3）如果有某一輔助回歸顯示出高的R2值，則模型中肯定存在較嚴(yán)重的多重共線性問題。
（4）變量的兩兩高度相關(guān)并不表示高度的多重共線性。
（5）如果分析的目的僅僅是預(yù)測，則多重共線性是無害的。
（6）其它條件不變，VIF越高，相應(yīng)的OLS估計量的方差越大。
（7）在多元回歸中，如果根據(jù)t檢驗，全部的偏回歸系數(shù)個別來說都是不顯著的，那么就不可能得到一個較高的R2。
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當(dāng)一個時間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時間的增加而增加時，我們稱之為什么？（）
在計量經(jīng)濟(jì)模型中，隨機(jī)擾動項與殘差項無區(qū)別。
請簡述工具變量法的基本思想。
由于簡單線性回歸與現(xiàn)實經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相關(guān)很遠(yuǎn)，因此預(yù)測沒有任何意義。
對于被解釋變量平均值預(yù)測與個別值預(yù)測，（）。
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟(jì)含義一樣。
除了模型設(shè)定正確外，能否獲得用于計量分析的合適的樣本數(shù)據(jù)，對于經(jīng)濟(jì)研究非常重要。
簡述什么是工具變量法，并舉例說明其應(yīng)用場景。
關(guān)于X和Y兩個變量的樣本相關(guān)系數(shù)，說法錯誤的是（）
如果一個時間序列中的數(shù)據(jù)與其自身過去的數(shù)據(jù)存在相關(guān)性，那么這個時間序列具有自相關(guān)性。