假設某需求函數(shù)為
，為了考慮“季節(jié)”因素（春、夏、秋、冬四個不同的狀態(tài)）。引入4個虛擬變量形式形成截距變動模型，則模型的（）。
A.參數(shù)估計量將達到最大精度
B.參數(shù)估計量是有偏估計量
C.參數(shù)估計量是非一致估計量
D.參數(shù)將無法估計
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根據(jù)樣本資料建立某消費函數(shù)如下：
，其中C為消費，X為收入，虛擬變量
，所有參數(shù)均檢驗顯著，則城鎮(zhèn)家庭的消費函數(shù)為（）。
A.A
B.B
C.C
D.D
某商品需求函數(shù)為
，其中Y為需求量，X為價格。為了考慮“地區(qū)”（農(nóng)村、城市）。和“季節(jié)”（春、夏、秋、冬）。兩個因素的影響，擬引入虛擬變量，則應引入虛擬變量的個數(shù)為（）。
A.2
B.4
C.5
D.6
對于部分調整模型
，若ut不存在自相關，則估計模型參數(shù)可使用（）。
A.普通最小二乘法
B.加權最小二乘法
C.廣義差分法
D.一階差分法
A.Z與X高度相關，同時也跟u高度相關
B.Z與X高度相關，但與u不相關
C.Z與X不相關，同時跟u高度相關
D.Z與X不相關，同時跟u不相關
A.
B.
C.隨機誤差項與解釋變量之間不相關
D.隨機誤差項服從正態(tài)分布
A.與所替代的隨機解釋變量高度相關
B.與隨機誤差項不相關
C.與模型中的其他解釋變量不相關
D.與被解釋變量存在因果關系
最新試題
回歸系數(shù)假設檢驗的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。
簡述什么是工具變量法，并舉例說明其應用場景。
對于估計出的樣本回歸線（）
給定顯著性水平及自由度，若計算得到的值超過臨界值，我們將接受零假設。
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。
下列哪種情況可能會導致自相關性？（）
在t檢驗過程中，如果小概率事件竟然發(fā)生了，就認為原假設不真。
計量模型（）。
對于被解釋變量平均值預測與個別值預測，（）。
可決系數(shù)與相關系數(shù)（）