当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（）。
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针对存在异方差现象的模型进行估计，下面哪些方法可能是适用的（）。
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回归系数的最小二乘估计是最优线形无偏估计量
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为什么在对参数进行最小二乘估计时，要对模型提出一些基本的假定？
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多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
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如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量（）。
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当模型存在异方差现象时，模型利用加权最小二乘法估计回归参数，则参数估计量具备（）。
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对于恰好识别方程，在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下，间接最小二乘估计量具备（）。
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koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（）。
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如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）
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当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（）
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如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一阶自相关，普通最小二乘估计仍具备（）。
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加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即（）
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当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（）。
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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。
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回归模型中具有异方差时,仍用OLS方法估计模型,则参数估计值是 。
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古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有（ ）。
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“似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计，该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关
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要使高斯-马尔可夫定理成立，即普通最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量，下列基本假设中，哪个假设是不需要的。（)
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如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量（)。
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随机扰动项存在异方差性时，应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。
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10、当使用群聚（clustered）的标准误估计面板数据模型时，我们不需要再单独考虑异方差的影响。
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若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象（）
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2、模型产生异方差会使参数估计量不再无偏。
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1、如果随机误差项存在异方差，则回归模型参数的普通最小二乘估计量
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