更多“当存在序列相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的。”相关的问题
A、如果x与u相互独立，则参数的OLS估计量是无偏一致估计量 B、如果x与u相互独立，则参数的OLS估计量是有偏非一致估计量 C、如果x与u同期不相关，异期相关，则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的，在大样本下具有一致性 D、如果x与u同期相关，则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的、非一致的；在大样本下是无偏的、一致的 E、如果x与u同期相关，则无论是小样本还是大样本，参数的OLS估计量均是有偏且非一致的
A、估计自回归模型时的主要问题在于，滞后被解释变量的存在可能导致它与随机误差项相关，以及随机误差项出现自相关性 B、Koyck模型和自适应预期模型都存在解释变量与随机误差项同期相关问题 C、局部调整模型中解释变量与随机误差项没有同期相关，因此可以应用OLS估计 D、Koyck模型与自适应预期模型不满足古典假定，如果用OLS直接进行估计，则估计量是有偏的、非一致估计 E、无限期分布滞后模型可以通过一定的方法可以转换为一阶自回归模型
A、普通最小二乘估计量是有偏的 B、普通最小二乘估计量是无偏的 C、普通最小二乘估计量不再具有最小方差性 D、建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效 E、建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽
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