广义最小二乘法可同时克服异方差性、序列相关性对参数估计的影响。
下列哪些方法可克服异方差性（）。A、差分法B、加权最小二乘法C、工具变量法D、广义最小二乘法
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异方差性的后果包括（）。A、参数估计量不再满足无偏性B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、普通最小二乘法参数估计量方差较大
当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（）。A、参数估计量非有效B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、参数估计量的方差被低估E、参数估计量的方差被高估
序列相关性的后果包括（）。A、参数估计量不再满足无偏性B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、普通最小二乘法参数估计量方差较大
下列哪些方法可克服序列相关性（）。A、差分法B、加权最小二乘法C、工具变量法D、广义最小二乘法
广义最小二乘法可消除异方差。
序列相关情况下，常用的参数估计方法有（）A、一阶差分法B、广义差分法C、工具变量法D、加权最小二乘法E、广义最小二乘法
