A.在嚴重多重共線性下,OLS估計量仍是最佳線性無偏估計量。
B.多重共線性問題的實質(zhì)是樣本現(xiàn)象,因此可以通過增加樣本信息得到改善。
C.雖然多重共線性下,很難精確區(qū)分各個解釋變量的單獨影響,但可據(jù)此模型進行預測。
D.如果回歸模型存在嚴重的多重共線性,可不加分析地去掉某個解釋變量從而消除多重共線性。
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A.參數(shù)無法估計
B.只能估計參數(shù)的線性組合
C.模型的判定系數(shù)為0
D.模型的判定系數(shù)為1
A.解釋變量兩兩不相關(guān),則不存在多重共線性
B.所有的t檢驗都不顯著,則說明模型總體是不顯著的
C.有多重共線性的計量經(jīng)濟模型沒有應(yīng)用的意義
D.存在嚴重的多重共線性的模型不能用于結(jié)構(gòu)分析
A.保留重要的解釋變量,去掉次要的或替代的解釋變量
B.利用先驗信息改變參數(shù)的約束形式
C.變換模型的形式
D.綜合使用時序數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)
E.逐步回歸法以及增加樣本容量
A.經(jīng)濟變量之間往往存在同方向的變化趨勢
B.經(jīng)濟變量之間往往存在著密切的關(guān)聯(lián)
C.在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性
D.在建模過程中由于解釋變量選擇不當,引起了變量之間的多重共線性
E.以上都正確
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)
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
最新試題
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。
可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)()
關(guān)于X和Y兩個變量的樣本相關(guān)系數(shù),說法錯誤的是()
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟含義一樣。
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