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
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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
A.戈里瑟檢驗
B.馮諾曼比檢驗
C.回歸檢驗
D.DW檢驗
A.利用OLS法得到回歸估計量是線性、無偏的
B.利用OLS法得到回歸估計量不是有效的
C.T檢驗和F檢驗的結果不可靠
D.擬合程度R2能測度樣本點與樣本回歸函數之間真實情況
A.時間序列數據的回歸模型要注意檢驗殘差項的自相關性
B.截面數據的回歸模型要注意檢驗殘差項的自相關性
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殘差項容易產生自相關性
A.經濟數據的慣性作用
B.規(guī)模效應
C.數據的平滑、外推和內插
D.選擇的模型偏誤
A.異方差Park和Glejser檢驗法都給出了可參考的方差結構
B.利用Park和Glejser檢驗的方差結構一定能有效消除異方差
C.Glejser檢驗結出的方差結構比較粗糙
D.在經濟學中,通常對變量取對數或變量變換來修改異方差
A.方差=A*Xi,選擇權重W=1/(Xi)^(-0.5)
B.方差=A*Xi2,選擇權重W=1/Xi
C.方差=A*f(Xi),選擇權重W=1/f(Xi)^(-0.5)
D.方差=A*f(Xi),選擇權重W=1/(Xi)^(-0.5)
A.不同Xi所對應的總體殘差方差已知,利用加權最小二乘法來消除異方差
B.不同Xi所對應的樣本殘差的方差結構已知,利用GLS來消除或降低異方差
C.不同Xi所對應的樣本殘差的方差結構已知,利用OLS法來消除異方差
D.根據具體問題,可以考慮選擇不同的模型變換來消除異方差性
A.Yi^為負數,而B2為偶數,Park檢驗依然可行
B.對ui^2=B1*(Yi^)B2兩邊取自然對數線性化,然后再檢驗
C.原假設:B2=0,拒絕了原假設,則說明存在異方差
D.Park檢驗法還檢驗了異方差的結構形式
最新試題
除了模型設定正確外,能否獲得用于計量分析的合適的樣本數據,對于經濟研究非常重要。
論述計量經濟學在經濟政策制定中的作用和重要性。
請論述計量經濟學在現代經濟研究中的應用及其重要性。
計量經濟學的主要任務不包括以下哪一項?()
在計量經濟模型中,隨機擾動項與殘差項無區(qū)別。
下列哪些是計量經濟學的基本假設?()
在計量模型中,X、Y代表參數和表示變量。
關于X和Y兩個變量的樣本相關系數,說法錯誤的是()
計量經濟建模的最終目的是為了正確的估計出參數。
簡述什么是工具變量法,并舉例說明其應用場景。