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)。

杜賓—瓦爾森檢驗(yàn)?zāi)軌驒z驗(yàn)出任何形式的自相關(guān)。

在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。

異方差會(huì)使OLS估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差高估，而自相關(guān)會(huì)使其低估。

一個(gè)聯(lián)立方程模型中的外生變量在另一個(gè)聯(lián)立方程模型中可能是內(nèi)生變量。

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

任何兩個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的2R都是可以比較的。

線性回歸模型意味著變量是線性的。

異方差問(wèn)題總是存在于橫截面數(shù)據(jù)中，而自相關(guān)則總是存在于時(shí)間序列數(shù)據(jù)中。

對(duì)于多元回歸模型，如果聯(lián)合檢驗(yàn)結(jié)果是統(tǒng)計(jì)顯著的則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。