假定某需求函数Yt=β0+β1Xt+ut，且需求量与季节有关，季节分为春、夏、秋、冬四季，引入4个虚拟变量得到虚拟变量模型，则模型参数估计量为（）
在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（ ）。 Ⅰ.参数估计量非有效 Ⅱ.变量的显著性检验无意义 Ⅲ.模型的预测失效 Ⅳ.参数估计量有偏 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ C、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ D、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
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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（）。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
模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的OLS估计量方差（）。A、增大B、减小C、有偏D、非有效
在引入虚拟变量后，OLS估计量的性质受到了影响。
当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（）A、有偏估计量B、有效估计量C、无效估计量D、渐近有效估计量
如果估计量的期望值等于被估参数，这个估计量就称为被估参数的（）A、无偏估计量B、一致估计量C、有效估计量D、有偏估计量
某商品需求函数为Yi=β0+β1Xi+μi，其中为需求量，为价格。为了考虑“地区”（农村、城市）和“季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为（）。A、2B、4C、5D、6
