識別的階條件僅僅是判別模型是否可識別的必要條件而不是充分條件。

為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個定性變量有m類，則要引入m個虛擬變量。

內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。

多重共線性是一種隨機誤差現(xiàn)象。

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

線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。

異方差會使OLS估計量的標準誤差高估，而自相關(guān)會使其低估。

在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計量的標準差。

整個多元回歸模型在統(tǒng)計上是顯著的意味著模型中任何一個單獨的變量均是統(tǒng)計顯著的。

在回歸模型滿足DW檢驗的前提條件下，當(dāng)d統(tǒng)計量等于2時，表明（）