当异方差出现时，常用的 t 和 F 检验失效。（）

当模型存在高阶自相关时，可用杜宾—瓦特森检验法进行自相关检验。（）

存在多重共线性时，一定会使参数估计值的方差增大，从而造成估计效率的损失。（）

在引入虚拟变量后，普通最小二乘法的估计量只有大样本时才是无偏的。（）
_{5. 给定显著性水平 及自由度，若计算得到的} t _{值超过 t 的临界值，我们将拒绝零假设。}（）

如果回归模型中遗漏一个重要变量，则 OLS 残差必定表现出明显的趋势。（）

如果一个方程不可识别，则可以用 2SLS对这个方程进行估计。（）
8 对于变量之间是线性的模型而言斜率系数是一个常数 弹性系数是一个变量：对于双对数模型，弹性系数是一个常数，斜率系数是一个变量。（ ）

回归模型中引入虚拟变量的作用是什么？有哪几种基本的引入方式，它们适用于什么情况？

说明显著性检验的意义和过程。

简述什么是异方差?为什么异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关？

联立方程模型有几种估计方法？并简述它们的特点。