A.高階線性自回歸形式的序列相關(guān)
B.一階非線性自回歸的序列相關(guān)
C.移動(dòng)平均形式的序列相關(guān)
D.正的一階線性自回歸形式的序列相關(guān)
E.負(fù)的一階線性自回歸形式的序列相關(guān)
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A.當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí),最小二乘估計(jì)是有偏的和不具有最小方差特性
B.當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí),常用的t和F檢驗(yàn)失效
C.異方差情況下,通常的OLS估計(jì)一定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差
D.如果OLS回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性,則說明數(shù)據(jù)中不存在異方差性
E.如果回歸模型中遺漏一個(gè)重要變量,則OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨勢
A.線性
B.無偏性
C.有效性
D.一致性
E.精確性
A.DW檢驗(yàn)
B.方差膨脹因子檢驗(yàn)法
C.判定系數(shù)增量貢獻(xiàn)法
D.樣本分段比較法
E.殘差回歸檢驗(yàn)法
A.普通最小二乘法估計(jì)量有偏和非一致
B.普通最小二乘法估計(jì)量非有效
C.普通最小二乘法估計(jì)量的方差的估計(jì)量有偏
D.建立在普通最小二乘法估計(jì)基礎(chǔ)上的假設(shè)檢驗(yàn)失效
E.建立在普通最小二乘法估計(jì)基礎(chǔ)上的預(yù)測區(qū)間變寬
A.線性
B.無偏性
C.最小方差性
D.精確性
E.有效性
最新試題
在計(jì)量模型中,X、Y代表參數(shù)和表示變量。
在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中,隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與殘差項(xiàng)無區(qū)別。
在簡單線性回歸模型y=β0+β1x+u中,假定E(u)≠0。令α0=E(u)。證明:這個(gè)模型總可以改寫為另一種形式:斜率與原來相同,但截距和誤差有所不同,并且新的誤差期望值為零。
請簡述工具變量法的基本思想。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要任務(wù)不包括以下哪一項(xiàng)?()
除了模型設(shè)定正確外,能否獲得用于計(jì)量分析的合適的樣本數(shù)據(jù),對于經(jīng)濟(jì)研究非常重要。
在進(jìn)行回歸分析時(shí),如果自變量和因變量之間不存在線性關(guān)系,那么回歸結(jié)果將沒有任何意義。
對于定義關(guān)系所確定的一些恒等式,一般不宜用于建立單一方程模型。
關(guān)于X和Y兩個(gè)變量的樣本相關(guān)系數(shù),說法錯(cuò)誤的是()
簡述什么是工具變量法,并舉例說明其應(yīng)用場景。