A.相關(guān)系數(shù)
B.DW值
C.方差膨脹因子
D.特征值
E.自相關(guān)系數(shù)
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A.各個解釋變量對被解釋變量的影響將難以精確鑒別
B.部分解釋變量與隨機(jī)誤差項之間將高度相關(guān)
C.估計量的精度將大幅度下降
D.估計對于樣本容量的變動將十分敏感
E.模型的隨機(jī)誤差項也將序列相關(guān)
A.資本投入與勞動投入兩個變量同時作為生產(chǎn)函數(shù)的解釋變量
B.消費作被解釋變量,收入作解釋變量的消費函數(shù)
C.本期收入和前期收入同時作為消費的解釋變量的消費函數(shù)
D.商品價格.地區(qū).消費風(fēng)俗同時作為解釋變量的需求函數(shù)
E.每畝施肥量.每畝施肥量的平方同時作為小麥畝產(chǎn)的解釋變量的模型
A.線性
B.無偏性
C.有效性
D.真實性
E.精確性
A.加權(quán)最小二乘法
B.一階差分法
C.殘差回歸法
D.廣義差分法
E.Durbin兩步法
A.模型包含有隨機(jī)解釋變量
B.樣本容量太小
C.非一階自回歸模型
D.含有滯后的被解釋變量
E.包含有虛擬變量的模型
A.du≤DW≤4-du
B.4-du≤DW≤4-dl
C.dl≤DW≤du
D.4-dl≤DW≤4
E.0≤DW≤dl
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)
A.當(dāng)異方差出現(xiàn)時,最小二乘估計是有偏的和不具有最小方差特性
B.當(dāng)異方差出現(xiàn)時,常用的t和F檢驗失效
C.異方差情況下,通常的OLS估計一定高估了估計量的標(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
B.方差膨脹因子檢驗法
C.判定系數(shù)增量貢獻(xiàn)法
D.樣本分段比較法
E.殘差回歸檢驗法
最新試題
由于簡單線性回歸與現(xiàn)實經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相關(guān)很遠(yuǎn),因此預(yù)測沒有任何意義。
對于估計出的樣本回歸線()
論述計量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)政策制定中的作用和重要性。
計量模型的建立要遵循科學(xué)的理論原則,也要運用適當(dāng)?shù)姆椒ā?/p>
如何通過樣本觀測值正確的估計總體模型中的參數(shù),是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要內(nèi)容。
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。
只要運用計量模型估計出相關(guān)參數(shù),就可以用于實際的經(jīng)濟(jì)計量分析。
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。
如果一個時間序列中的數(shù)據(jù)與其自身過去的數(shù)據(jù)存在相關(guān)性,那么這個時間序列具有自相關(guān)性。
在計量模型中,X、Y代表參數(shù)和表示變量。