A.度量偏誤可能發(fā)生在解釋變量上，也可能發(fā)生在被解釋變量上
B.解釋變量度量誤差的后果是OLS估計(jì)量是有偏的且不一致的
C.被解釋變量度量誤差的后果是OLS估計(jì)量和方差都是有偏的
D.當(dāng)存在變量設(shè)定誤差時(shí)，可采用工具變量或替代變量來(lái)解決
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A.余下變量的估計(jì)量X1的標(biāo)準(zhǔn)差不變
B.當(dāng)解釋變量與冗余變量線性相關(guān)時(shí)，含冗余變量模型回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差變大
C.含冗余變量的OLS估計(jì)得到估計(jì)量不具最小方差
D.含冗余變量的模型參數(shù)的估計(jì)值的置信區(qū)間變寬
A.解釋變量的系數(shù)是有偏的
B.解釋變量的系數(shù)是不一致的
C.OLS估計(jì)量的誤差方差和標(biāo)準(zhǔn)都是無(wú)偏的
D.回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)和模型顯著性的F檢驗(yàn)結(jié)果不可靠
A.解釋變量有遺漏
B.解釋變量有冗余
C.模型形式有偏誤
D.模型度量選擇出現(xiàn)偏誤
A.模型簡(jiǎn)潔性
B.代入數(shù)據(jù)后，參數(shù)估計(jì)量能夠求解出唯一解，即模型是可識(shí)別的
C.樣本數(shù)據(jù)與模型有較大擬合優(yōu)度
D.模型估計(jì)結(jié)論與相關(guān)理論有較好的一致性
A.因子分析法
B.嶺回歸分析法
C.路徑分析法
D.主成份分析法
A.刪掉一個(gè)或多個(gè)變量
B.差分方法
C.對(duì)模型變量進(jìn)行變換或重新設(shè)定模型
D.利用先驗(yàn)信息、補(bǔ)充樣本或數(shù)據(jù)
A.研究目標(biāo)是預(yù)測(cè)被解釋變量均值時(shí)，多重共線性必定導(dǎo)致壞的結(jié)果
B.一般程度的共線性不用采取救治措施
C.樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)致的多重共線性的救治辦法有限
D.關(guān)鍵是降低多重共線性的程度
A.兩解釋變量之間相關(guān)系數(shù)較大，也不能斷定是嚴(yán)重共線性
B.輔助回歸的Ri2比Y對(duì)所有解釋變量回歸的R2大時(shí)，共線性就嚴(yán)重了
C.如果VIF很大，那么一定存在嚴(yán)重的多重共線性
D.多重共線性是樣本特性，增加樣本對(duì)降低共線性程度或許有利
A.R2很高T檢驗(yàn)均顯著
B.R2很高，但存在一個(gè)或者多個(gè)T檢驗(yàn)不顯著
C.變量的回歸系數(shù)會(huì)出現(xiàn)負(fù)數(shù)
D.T檢驗(yàn)是有效的
A.方差非齊性
B.多重共線性
C.序列相關(guān)
D.設(shè)定誤差
最新試題
論述計(jì)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(jì)量模型的建立要遵循科學(xué)的理論原則，也要運(yùn)用適當(dāng)?shù)姆椒ā?/p>
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。
如果一個(gè)時(shí)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(gè)時(shí)間序列具有自相關(guān)性。
在簡(jiǎn)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(gè)模型總可以改寫為另一種形式：斜率與原來(lái)相同，但截距和誤差有所不同，并且新的誤差期望值為零。
由于簡(jiǎn)單線性回歸與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相關(guān)很遠(yuǎn)，因此預(yù)測(cè)沒有任何意義。
請(qǐng)簡(jiǎn)述工具變量法的基本思想。
當(dāng)一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時(shí)間的增加而增加時(shí)，我們稱之為什么？（）
可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)（）
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要任務(wù)不包括以下哪一項(xiàng)？（）