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。

在任何情況下OLS估計量都是待估參數(shù)的最優(yōu)線性無偏估計。

一個聯(lián)立方程模型中的外生變量在另一個聯(lián)立方程模型中可能是內(nèi)生變量。

內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。

在同一時間不同統(tǒng)計單位的相同統(tǒng)計指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合，是（）

將一年四個季度對被解釋變量的影響引入到包含截距項的回歸模型當(dāng)中，則需要引入虛擬變量的個數(shù)為（）

給定顯著性水平a及自由度，若計算得到的t值超過臨界的t值，我們將接受零假設(shè)

多重共線性是一種隨機誤差現(xiàn)象。

為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個定性變量有m類，則要引入m個虛擬變量。

整個多元回歸模型在統(tǒng)計上是顯著的意味著模型中任何一個單獨的變量均是統(tǒng)計顯著的。