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（请给出正确答案）
[多选题]
常用的检验异方差性的方法有()。
A.戈里瑟检验
B.戈德菲尔德-匡特检验
C.怀特检验
D.DW检验
E.方差膨胀因子检测
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A.戈里瑟检验
B.戈德菲尔德-匡特检验
C.怀特检验
D.DW检验
E.方差膨胀因子检测
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第3题
A.当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性
B.当异方差出现时，常用的t和
C.异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差
D.如果OLS回归的残差表现出系统性，那么说明数据中不存在异方差性
E.如果回归模型中遗漏一个重要变量，那么OLS残差必定表现出明显的趋势
F.检验失效
第10题
利用BWGHT2.RAW，我们估计出下面的等式：：
式中，lbwgt为出生重量的对数;npvis为产前就诊的数量;mage为母亲的年龄;fage为父亲的年龄;meduc为母亲的受教育程度;feduc为父亲的受教育程度。括号当中是普通标准差，方括号中是异方差-稳健的标准误。
(i)解释变量cigs前面的系数。βcigs的95%置信区间是否依赖于你所选择的标准误？
(ii)使用一般标准误和异方差一稳健的标准误来解释npvis的统计显著性。
(iii)如果将四个与年龄和教育相关的项从回归方程中去掉(仍然使用同一组观测值)，那么R²变为0.0162。是否有足够的信息来进行关于
的异方差-稳健性检验？请解释。
第11题
(i)考虑静态非观测效应模型
其中，enrolit表示学区总注册学生人数，lunchit表示学区中学生有资格享受学校午餐计划的百分数。(因此lunchit是学区贫穷率的一个相当好的度量指标。)证明：若平均每个学生的真实支出提高10%，则math4it约改变β1/10个百分点。
(ii)利用一阶差分估计第(i)部分中的模型。最简单的方法就是在一阶差分方程中包含一个截距项和1994~1998年度虚拟变量。解释支出变量的系数。
(iii)现在，在模型中添加支出变量的一阶滞后，并用一阶差分重新估计。注意你又失去了一年的数据，所以你只能用始于1994年的变化。讨论即期和滞后支出变量的系数和显著性。
(iv)求第(iii)部分中一阶差分回归的异方差-稳健标准误。支出变量的这些标准误与第(iii)部分相比如何？
(v)现在，求对异方差性和序列相关都保持稳健的标准误。这对滞后支出变量的显著性有何影响？
(vi)通过进行一个AR(1)序列相关检验，验证差分误差rit=Δuit含有负序列相关。
(vii)基于充分稳健的联合检验，模型中有必要包含学生注册人数和午餐项目变量吗？
