多重共線性是總體的特征。

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

識(shí)別的階條件僅僅是判別模型是否可識(shí)別的必要條件而不是充分條件。

多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。

整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。

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

為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有m類，則要引入m個(gè)虛擬變量。

在存在接近多重共線性的情況下，回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差會(huì)趨于變小，相應(yīng)的t值會(huì)趨于變大。

計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的基本步驟。

在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中，對(duì)模型中的每一個(gè)隨機(jī)方程單獨(dú)使用普通最小二乘法得到的估計(jì)參數(shù)是（）