无偏性一致性经济师

随着样本容量的增加，参数估计具有：渐近无偏性、渐近有效性、一致性。

1、无偏性：样本统计量的数学期望等于被估计的总体参数的值 。总体参数的实际值与其估计值相等时,估计量具有无偏性。

2、有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效。

3、一致性：随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数 。

扩展资料：

有效性是估计量与总体参数的离散程度，如果两个估计量都是无偏的，那么离散程度较小的估计量相对来说是有效的，离散程度用方差来衡量。样本相同、用不同的方法估计参数,可以找到若干个不同的估计式,其中抽样分布具有最小方差的估计式（最小方差准则）,为最佳估计。

既是无偏的同时又具有最小方差的估计式，为最佳无偏估计式。当样本容量较小时,有时很难找到最佳无偏估计,需要考虑扩大样本。

参考资料：

百度百科——有效性

百度百科——无偏性

百度百科——一致性

区别如下：

如果随着样本量的增加，估计量（由估计量产生）“收敛”到要估计的参数的真实值，则估计量是一致的。更精确一点-一致性意味着，随着样本数量的增加，估计量的样本分布越来越集中在真实参数值上。

如果估算器平均达到真实参数值，则它是无偏的。即，估计器的采样分布的平均值等于真实参数值。

两者不相等：无偏性是关于估计量抽样分布的期望值的陈述。一致性是关于随着样本数量的增加“估计器的抽样分布走向何处”的陈述。

注意：

估计量的一致性意味着，随着样本量的增加，估计量越来越接近参数的真实值。无偏度是有限的样本属性，不受样本大小增加的影响。如果估计的期望值等于真实参数值，则该估计是无偏的。这对于所有样本大小都是正确的，并且是精确的，而一致性是渐近的，并且仅近似相等且不精确。

说一个估计量是无偏的，这意味着如果您抽取了许多大小的样本并每次都计算出估计值，那么所有这些估计值的平均值将接近真实参数值，并且随着次数的增加而越来越接近。样本均值是一致且无偏的。标准偏差的样本估计值有偏差但一致。

本题是考察《货币金融学》第二章利率与利息内容的利率决定理论。
根据凯恩斯流动性偏好理论，人们以债券和货币两种形式持有财富，且心中有个安全的利率水准。当利率下降到一定水平时，人们预期利率上升债券价格下降，因此货币供给量的提高时，人们会以货币的形式持有财富，不能刺激到经济。

参：

1、在凯恩斯流动性偏好理论中存在一种特殊的极端情况，即“流动性陷阱”。它是凯恩斯提出的一种假说，是指当一定时期的利率水平降低到不能再低时，人们就会产生利率上升而债券价格下降的预期，货币需求弹性就会变得无限大的现象。即无论增加多少货币，都会被人们储存起来。因此，即使货币供给增加，也不会导致利率下降。当利率降到一定水平时，投资者对货币的需求趋于无限大，货币需求曲线的尾端逐渐变成一条水平线，这就是“流动性陷阱”。

2、凯恩斯认为，“流动性陷阱”往往发生在经济萧条时期，此时不管货币供给增加多少，利率不会下降，所以，扩张性货币政策对投资、就业和产出都没有影响。凯恩斯认为，经济危机时期货币政策无效，只有财政政策才能促使经济走出困境。供参考。

在经济发展的不断作用下，经济师人力资源已经成为热门职业，其重要性逐渐凸显，但也暴露出一些问题，阻碍了经济师人力资源的落实，更降低了其有效性。下面主要就经济师人力资源普遍存在的几方面问题进行分析。
1意识浅薄，自身素质不够。虽然我国的很多企事业单位在人力资源方面十分重视，也进行了一些优化改革并取得了一定的成功，但仍有部分行业者对人力资源工作的实质和任务了解不够，认为人力资源部门的工作仅是简单的收集档案、考核出勤等内容，个别中小企事业单位甚至直接忽视人力资源部门，最终导致经济师人力资源在很多方面与企事业单位发展产生偏差，造成了不必要的损失。另外，经济师自身的素质不够也是必须正视的部分。一旦现有的人力资源人员素质不高，再加上招聘一些能力水平不够的应聘者，将会给企事业单位带来致命的伤害，阻碍并限制企事业单位的健康长远发展。
2缺乏关注，相关制度缺失。很多企事业单位中经济师人力资源缺乏，培训组织松散，没有健全的制度做指引，而有的行业虽然有相关的培训组织，但在培训时间、培训效果上存在缺陷，无法针对个人的不同情况因材施教。具体表现在以下方面:第一，奖励机制不健全。没有健全的奖励机制，使得很多企事业单位员工心理不平衡，工作热情骤减。第二，资源短缺或资源浪费现象凸显。有的行业很难招聘到含金量高的人力资本，而有的行业又出现人员过剩的问题，这就导致无才可用和大材小用两种极端，不仅不会促进企事业单位发展，反而会无形中增加企事业单位的成本。

最小二乘估计量的统计性质
考察总体的估计量，可从如下几个方面考察其优劣性：
（1）线性性，即它是否是另一个随机变量的线性函数；
（2）无偏性，即它的均值或期望是否等于总体的真实值；
（3）有效值，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差；
（4）渐进无偏性，即样本容量趋于无穷大时，它的均值序列是否趋于总体真值；
（5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；
（6）渐进有效性，即样本容量趋于无穷大时，它在所有的一致估计量中是否具有最小的渐进方差。
这里，前三个准则也称作估计量的有限样本性质或小样本性质（small-sample pperties）,因为一旦某估计量具有该性质，它是不以样本的大小而改变的。拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量（Best Linear Unbiased Estimator，BLUE）。
当然，在有限样本情形下，有时很难找到最佳线性无偏估计量，这时就需要考察样本容量无限增大时估计量的渐进性质。
后三个准则称为估计量的无限样本性质或大样本渐进性质（large-sample asymptotic pperties）。如果有限样本情况下不能满足估计的准则，则应扩大样本容量，考虑参数估计量的大样本性质。
需要说明的是，从估计量统计性质的角度看，无偏性与有效性是小样本性质中最为重要的两个性质，线性性并不是必须的；而在大样本性质中，由于问题较为复杂，人们更多地关注一致性。普通最小二乘法具有线性性、无偏性和有效性，是最佳线性无偏估计量，这就是著名的高斯-马尔科夫定理（Gss-Markov theorem）。