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(jì)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(píng)價(jià)一個(gè)或多個(gè)偏回歸系數(shù)的個(gè)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(wèn)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(cè)，則多重共線性是無(wú)害的。
（6）其它條件不變，VIF越高，相應(yīng)的OLS估計(jì)量的方差越大。
（7）在多元回歸中，如果根據(jù)t檢驗(yàn)，全部的偏回歸系數(shù)個(gè)別來(lái)說(shuō)都是不顯著的，那么就不可能得到一個(gè)較高的R2。
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考慮以下模型
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最新試題
下列哪種情況可能會(huì)導(dǎo)致自相關(guān)性？（）
只要運(yùn)用計(jì)量模型估計(jì)出相關(guān)參數(shù)，就可以用于實(shí)際的經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析。
在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與殘差項(xiàng)無(wú)區(qū)別。
在計(jì)量模型中，X、Y代表參數(shù)和表示變量。
當(dāng)一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時(shí)間的增加而增加時(shí)，我們稱(chēng)之為什么？（）
在簡(jiǎn)單線性回歸模型y=β0+β1x+u中，假定E（u）≠0。令α0=E（u）。證明：這個(gè)模型總可以改寫(xiě)為另一種形式：斜率與原來(lái)相同，但截距和誤差有所不同，并且新的誤差期望值為零。
計(jì)量模型（）。
由于簡(jiǎn)單線性回歸與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相關(guān)很遠(yuǎn)，因此預(yù)測(cè)沒(méi)有任何意義。
如何通過(guò)樣本觀測(cè)值正確的估計(jì)總體模型中的參數(shù)，是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要內(nèi)容。
除了模型設(shè)定正確外，能否獲得用于計(jì)量分析的合適的樣本數(shù)據(jù)，對(duì)于經(jīng)濟(jì)研究非常重要。