Probit模型或Logit模型最主要的参数估计方法是（）。

若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响包括（ ）。①模型参数估计值非有效②参数估计量的方差变大③参数估计量的经济含义不合理④运用回归模型进行预测会失效 对于合理预期的消费函数模型，参数估计应采用()。 用于线性统计模型中的参数估计问题的方法是(    ) 若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响包括（）。<br/>Ⅰ．模型参数估计值非有效<br/>Ⅱ．参数估计量的方差变大<br/>Ⅲ．参数估计量的经济含义不合理<br/>Ⅳ．运用回归模型进行预测会失效 应用最广泛的信用评分模型有（）。<br/>I线性辨别模型<br/>II违约概率模型<br/>III线性概率模型<br/>IV Logit模型<br/>V Probit模型 在资本资产定价模型参数估计时，下列说法正确的是（　　）。 如果模型存在异方差性，最常用的参数估计方法是（ ）。 当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（ ）。 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是无效的 采用OLS法估计具有异方差模型的参数估计量是有偏的 用于线性统计模型中的参数估计问题的方法是(    ) 下列关于资本资产定价模型参数估计的说法中，错误的有（ ）。 若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（）。Ⅰ.模型参数估计量失去有效性Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效 下列说法错误的是: 二值因变量模型无法给出具体的Y取1或0的结果，而只能对于Y的取值做概率上的估计 在二值因变量模型中，因变量取1的概率可以不是自变量的线性函数 在对线性概率、probit、logit模型进行估计时，估计方法和普通的多元线性回归一致 在对线性概率、probit、logit模型进行拟合状况评价时，不能采用与普通多元线性回归一样的拟合指标 若模型出现序列相关性，仍釆用OLS估计模型参数，则会产生下列不良后果：除了（）Ａ参数估计量的线性和无偏性虽不受影响，但是参数估计量失去有效性；Ｂ模型的显著性检验失去意义；Ｃ模型的预测失效Ｄ多重共线性使得参数估计值不 稳定，并对于样本非常敏感 gistic回归模型的参数估计常采用的方法是最大似然估计（maximum likelihood estimate）。 若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（　　）I模型参数估计量失去有效性Ⅱ参数的OLS估计量的方差变大Ⅲ参数估计量的经济含义不合理IV运用回归模型进行预测会失效 当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括 下列关于一元线性回归模型的参数估计，描述正确的是（ ）。 当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（ ）。