A.差分方程與原來方程的系數(shù)是完全相同的
B.差分法會(huì)減少樣本數(shù)，因此是無效的
C.差分法對(duì)消除殘差項(xiàng)之間的自相關(guān)性總是有效的
D.Prais_Winsten變換的作用是調(diào)節(jié)樣本減少的影響
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A.殘差項(xiàng)之間完全正相關(guān)，d≈0
B.殘差項(xiàng)之間完全不相關(guān)，d≈2
C.殘差項(xiàng)之間完全負(fù)相關(guān)，d≈4
D.適合檢驗(yàn)自回歸模型
A.戈里瑟檢驗(yàn)
B.馮諾曼比檢驗(yàn)
C.回歸檢驗(yàn)
D.DW檢驗(yàn)
A.利用OLS法得到回歸估計(jì)量是線性、無偏的
B.利用OLS法得到回歸估計(jì)量不是有效的
C.T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的結(jié)果不可靠
D.擬合程度R2能測(cè)度樣本點(diǎn)與樣本回歸函數(shù)之間真實(shí)情況
A.時(shí)間序列數(shù)據(jù)的回歸模型要注意檢驗(yàn)殘差項(xiàng)的自相關(guān)性
B.截面數(shù)據(jù)的回歸模型要注意檢驗(yàn)殘差項(xiàng)的自相關(guān)性
C.u^t=p*u^t-1+vi是滯后一階的自回歸模型
D.模型Yt=b1+b2pt-1+ut殘差項(xiàng)容易產(chǎn)生自相關(guān)性
A.經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的慣性作用
B.規(guī)模效應(yīng)
C.數(shù)據(jù)的平滑、外推和內(nèi)插
D.選擇的模型偏誤
A.異方差Park和Glejser檢驗(yàn)法都給出了可參考的方差結(jié)構(gòu)
B.利用Park和Glejser檢驗(yàn)的方差結(jié)構(gòu)一定能有效消除異方差
C.Glejser檢驗(yàn)結(jié)出的方差結(jié)構(gòu)比較粗糙
D.在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，通常對(duì)變量取對(duì)數(shù)或變量變換來修改異方差
A.方差=A*Xi，選擇權(quán)重W=1/（Xi）^（-0.5）
B.方差=A*Xi2，選擇權(quán)重W=1/Xi
C.方差=A*f（Xi），選擇權(quán)重W=1/f（Xi）^（-0.5）
D.方差=A*f（Xi），選擇權(quán)重W=1/（Xi）^（-0.5）
A.不同Xi所對(duì)應(yīng)的總體殘差方差已知，利用加權(quán)最小二乘法來消除異方差
B.不同Xi所對(duì)應(yīng)的樣本殘差的方差結(jié)構(gòu)已知，利用GLS來消除或降低異方差
C.不同Xi所對(duì)應(yīng)的樣本殘差的方差結(jié)構(gòu)已知，利用OLS法來消除異方差
D.根據(jù)具體問題，可以考慮選擇不同的模型變換來消除異方差性
A.Yi^為負(fù)數(shù)，而B2為偶數(shù)，Park檢驗(yàn)依然可行
B.對(duì)ui^2=B1*（Yi^）B2兩邊取自然對(duì)數(shù)線性化，然后再檢驗(yàn)
C.原假設(shè)：B2=0，拒絕了原假設(shè)，則說明存在異方差
D.Park檢驗(yàn)法還檢驗(yàn)了異方差的結(jié)構(gòu)形式
A.圖示驗(yàn)法
B.回歸檢驗(yàn)法
C.White檢驗(yàn)法
D.DW檢驗(yàn)
最新試題
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)質(zhì)就是對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)量分析。
在t檢驗(yàn)過程中，如果小概率事件竟然發(fā)生了，就認(rèn)為原假設(shè)不真。
如何通過樣本觀測(cè)值正確的估計(jì)總體模型中的參數(shù)，是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要內(nèi)容。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的最終目的是為了正確的估計(jì)出參數(shù)。
下列哪種情況可能會(huì)導(dǎo)致自相關(guān)性？（）
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。
計(jì)量模型（）。
邊際分析、彈性分析、乘數(shù)分析等屬于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析。
下列哪些是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本假設(shè)？（）