一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？违背基本假设的计量经济学模型是否就不可以估计？

问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性回归模型既需要做变量显著性检验，也需要做方程显著性检验，一元线性回归模型只做变量显著性检验即可

在满足基本假设条件下，对一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi，i=1，2,…，n，Yi服从()。

A．正态分布且均值为β0+β1Xi

B．F分布且均值为β0+β1Xi

C．t分布且均值为β0+β1Xi

D．正态分布且均值为0

对于一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi(i=1，2，…，n)，在其基本假设条件成立的情况下，利用最小二乘法和最大似然法进行估计，()。

A．β0和β1的估计量一样

B．β0和β1的估计量不一样

C．β1的估计量一样，β0的估计量不一样

D．β1的估计量不一样，β0的估计量一样

A.⑤

B.①③④⑤

C.①②③④

D.①②④⑤

对一元线性回归模型

(1)假如其他基本假设全部满足，但只有试证明，估计的斜率项仍是无偏的;

(2)当自变量存在正相关，随机干扰项存在如下一阶序列相关时μ_t=ρμ_t-1+ε_t，试证明估计的斜率项的方差为，并就p＞0与p＜0，X_t存在正或负序列相关时与模型满足所有基本假定下的OLS估计的大小进行比较。

在一元线性回归模型中, 假设的检验可以用方差分析也可以用t检验。

在一元线性回归模型中, 假设的检验可以用方差分析也可以用t检验。

在一元线性回归模型中, 假设的检验可以用方差分析也可以用t检验。