A.經(jīng)濟(jì)變量具有慣性作用
B.經(jīng)濟(jì)行為的滯后性
C.模型設(shè)定的誤差
D.解釋變量之間的共線性
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A.隨機(jī)項(xiàng)的異方差性
B.隨機(jī)項(xiàng)的自相關(guān)性
C.解釋變量的多重共線性
D.被解釋變量與解釋變量的相關(guān)性
A.存在正自相關(guān)
B.存在完全負(fù)自相關(guān)
C.不存在自相關(guān)
D.不能確定
在DW檢驗(yàn)中，存在正自相關(guān)的區(qū)域是（）
A.A
B.B
C.C
D.D
設(shè)ut為線性回歸模型的隨機(jī)項(xiàng)，則一階自相關(guān)是指（）
A.A
B.B
C.C
D.D
已知樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系
數(shù)接近于1，則DW統(tǒng)計(jì)量近似于（）
A.0
B.1
C.2
D.4
最新試題
簡(jiǎn)單線性回歸的五個(gè)基本假定是什么？
多重共線性的修正方法包括（）。
不完全多重共線性下，對(duì)參數(shù)區(qū)間估計(jì)時(shí)，置信區(qū)間趨于（）
如果簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢測(cè)法證明多元回歸模型的解釋變量?jī)蓛刹幌嚓P(guān)，則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。
經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)是導(dǎo)致模型產(chǎn)生多重共線性的重要原因之一。
一般而言，如果每?jī)蓚€(gè)解釋變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)（零階相關(guān)系數(shù)）比較高，例如大于（），則可認(rèn)為存在著較嚴(yán)重的多重共線性。
當(dāng)模型存在不完全多重共線性時(shí)，可能產(chǎn)生的后果包括（）。
多元線性回歸模型OLS估計(jì)式的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)包括（）。
可以利用t分布的性質(zhì)認(rèn)識(shí)樣本容量較小時(shí)參數(shù)估計(jì)值的分布特征。
外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化。