A.刪掉一個或多個變量
B.差分方法
C.對模型變量進行變換或重新設定模型
D.利用先驗信息、補充樣本或數據
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A.研究目標是預測被解釋變量均值時,多重共線性必定導致壞的結果
B.一般程度的共線性不用采取救治措施
C.樣本數據導致的多重共線性的救治辦法有限
D.關鍵是降低多重共線性的程度
A.兩解釋變量之間相關系數較大,也不能斷定是嚴重共線性
B.輔助回歸的Ri2比Y對所有解釋變量回歸的R2大時,共線性就嚴重了
C.如果VIF很大,那么一定存在嚴重的多重共線性
D.多重共線性是樣本特性,增加樣本對降低共線性程度或許有利
A.R2很高T檢驗均顯著
B.R2很高,但存在一個或者多個T檢驗不顯著
C.變量的回歸系數會出現負數
D.T檢驗是有效的
A.方差非齊性
B.多重共線性
C.序列相關
D.設定誤差
A.完全的多重共線性時回歸系數的標準差為無窮大
B.嚴重多重共線性時估計量是BLUE的,其標準差很小
C.嚴重多重共線性常R2很高,但是t檢驗并非都顯著
D.嚴重多重共線性時,估計量和標準差對數據變化敏感
A.多重共線性從根本上來說是程度問題
B.完全的共線性在現實中基本不會出現
C.多重共線性下得到的估計量是BLUE的
D.嚴重多重共線性會使回歸系數標準差變大
A.可能是解釋變量之間變化的方向相同導致的
B.多重共線性容易發(fā)生在時間序列數據之間
C.可能是模型中的滯后變量的影響導致的
D.可能是經濟變量間存在密切的關聯(lián)性導致的
A.Park檢驗法
B.D-W d來估計自相關系數
C.殘差項及其滯后項進行無截距的回歸
D.Durbin的帶自回歸的兩步法
A.差分方程與原來方程的系數是完全相同的
B.差分法會減少樣本數,因此是無效的
C.差分法對消除殘差項之間的自相關性總是有效的
D.Prais_Winsten變換的作用是調節(jié)樣本減少的影響
A.殘差項之間完全正相關,d≈0
B.殘差項之間完全不相關,d≈2
C.殘差項之間完全負相關,d≈4
D.適合檢驗自回歸模型
最新試題
如果一個時間序列中的數據與其自身過去的數據存在相關性,那么這個時間序列具有自相關性。
論述計量經濟學在經濟政策制定中的作用和重要性。
對于被解釋變量平均值預測與個別值預測,()。
下列哪些是處理內生性問題的方法? ()
請簡述工具變量法的基本思想。
對于被解釋變量平均值預測與個別值預測區(qū)間,()。
計量模型的建立要遵循科學的理論原則,也要運用適當的方法。
下列哪種情況可能會導致自相關性?()
下列哪些是計量經濟學的基本假設?()
在進行回歸分析時,如果自變量和因變量之間不存在線性關系,那么回歸結果將沒有任何意義。