在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計量的標(biāo)準(zhǔn)差。

識別的階條件僅僅是判別模型是否可識別的必要條件而不是充分條件。

內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。

在異方差的情況下，OLS估計量誤差放大的原因是從屬回歸的2R變大。

線性回歸模型意味著變量是線性的。

線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。

總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時因變量的條件均值的軌跡。

判定系數(shù)2R的大小不受回歸模型中所包含的解釋變量個數(shù)的影響。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計量是（）

當(dāng)存在自相關(guān)時，OLS估計量是有偏的并且也是無效的。