1) 当存在序列相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的； 2) 回归模型中误差项存在序列相关时，OLS估计仍是无偏的；

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.标准误的OLS估计量是有偏的。

F.OLS估计假设检验仍然可靠。G、OLS估计的假设检验不可靠。

A.无偏、有效估计量

B.无偏、非有效估计量

C.有偏、有效估计量

D.有偏、非有效估计量

A.OLS估计量仅在样本时有偏的

B.OLS和2SLS的估计结果完全

C.X是外生的

D.OLS估计量是不一致的

在线性回归模型中，当解释变量与随机扰动项相关时，OLS估计量与IV估计量都是一致的，尽管前者是有偏的。

A.估计自回归模型时的主要问题在于，滞后被解释变量的存在可能导致它与随机误差项相关，以及随机误差项出现自相关性

B.Koyck模型和自适应预期模型都存在解释变量与随机误差项同期相关问题

C.局部调整模型中解释变量与随机误差项没有同期相关，因此可以应用OLS估计

D.Koyck模型与自适应预期模型不满足古典假定，如果用OLS直接进行估计，则估计量是有偏的、非一致估计

E.无限期分布滞后模型可以通过一定的方法可以转换为一阶自回归模型