序列相关性检验方法的共同思路均采用（）方法求得随机误差项的“近似估计量”，然后通过分析“近似估计量”之间的相关性以达到判断随机误差项是否具有序列相关性目的：

A.参数估计量非有效

B.参数估计量非线性

C.变量的显著性检验失去意义

D.模型预测失效

A.参数估计量仍然是无偏的，但不具有有效性

B.均方误差MSE可能严重低估随机误差项的方差；

C.变量的显著性检验失去意义；

D.最小二乘法对抽样波动变得非常敏感。

A.参数估计量非有效

B.变量的显著性检验失效

C.模型的预测失效

D.参数估计量的方差具备有效性

A.参数估计量不再满足无偏性

B.变量的显著性检验失效

C.模型的预测失效

D.参数估计量的方差具备有效性

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

A.OLS估计量是有偏的。

B.OLS估计量仍是无偏的。

C.OLS估计量是有效的。

D.OLS估计量不再是有效的。

A.有偏估计量

B.有效估计量

C.无效估计量

D.渐进有效估计量

A.有偏估计量

B.有效估计量

C.无效估计量

D.渐进有效估计量

A.OLS估计量是有偏的。

B.OLS估计量仍是无偏的。

C.OLS估计量是有效的。

D.OLS估计量不再是有效的。

E.OLS估计假设检验仍然可靠。

F.OLS估计的假设检验不可靠。

A.当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，如果参数估计量存在，那么都具有有效性

B.当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，普通最小二乘法的参数估计量都存在

C.当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，模型预测功能仍然有效

D.当存在异方差性，自相关性和多重共线性时，都会导致参数显著性检验失去意义

E.自相关性和多重共线性时，都可以通过一定的方法进行补救