A.多重共線性從根本上來說是程度問題
B.完全的共線性在現(xiàn)實(shí)中基本不會(huì)出現(xiàn)
C.多重共線性下得到的估計(jì)量是BLUE的
D.嚴(yán)重多重共線性會(huì)使回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差變大
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A.可能是解釋變量之間變化的方向相同導(dǎo)致的
B.多重共線性容易發(fā)生在時(shí)間序列數(shù)據(jù)之間
C.可能是模型中的滯后變量的影響導(dǎo)致的
D.可能是經(jīng)濟(jì)變量間存在密切的關(guān)聯(lián)性導(dǎo)致的
A.Park檢驗(yàn)法
B.D-W d來估計(jì)自相關(guān)系數(shù)
C.殘差項(xiàng)及其滯后項(xiàng)進(jìn)行無截距的回歸
D.Durbin的帶自回歸的兩步法
A.差分方程與原來方程的系數(shù)是完全相同的
B.差分法會(huì)減少樣本數(shù)，因此是無效的
C.差分法對(duì)消除殘差項(xiàng)之間的自相關(guān)性總是有效的
D.Prais_Winsten變換的作用是調(diào)節(jié)樣本減少的影響
A.殘差項(xiàng)之間完全正相關(guān)，d≈0
B.殘差項(xiàng)之間完全不相關(guān)，d≈2
C.殘差項(xiàng)之間完全負(fù)相關(guān)，d≈4
D.適合檢驗(yàn)自回歸模型
A.戈里瑟檢驗(yàn)
B.馮諾曼比檢驗(yàn)
C.回歸檢驗(yàn)
D.DW檢驗(yàn)
A.利用OLS法得到回歸估計(jì)量是線性、無偏的
B.利用OLS法得到回歸估計(jì)量不是有效的
C.T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的結(jié)果不可靠
D.擬合程度R2能測(cè)度樣本點(diǎn)與樣本回歸函數(shù)之間真實(shí)情況
A.時(shí)間序列數(shù)據(jù)的回歸模型要注意檢驗(yàn)殘差項(xiàng)的自相關(guān)性
B.截面數(shù)據(jù)的回歸模型要注意檢驗(yàn)殘差項(xiàng)的自相關(guān)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(xiàng)容易產(chǎn)生自相關(guān)性
A.經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的慣性作用
B.規(guī)模效應(yīng)
C.數(shù)據(jù)的平滑、外推和內(nèi)插
D.選擇的模型偏誤
A.異方差Park和Glejser檢驗(yàn)法都給出了可參考的方差結(jié)構(gòu)
B.利用Park和Glejser檢驗(yàn)的方差結(jié)構(gòu)一定能有效消除異方差
C.Glejser檢驗(yàn)結(jié)出的方差結(jié)構(gòu)比較粗糙
D.在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，通常對(duì)變量取對(duì)數(shù)或變量變換來修改異方差
A.方差=A*Xi，選擇權(quán)重W=1/（Xi）^（-0.5）
B.方差=A*Xi2，選擇權(quán)重W=1/Xi
C.方差=A*f（Xi），選擇權(quán)重W=1/f（Xi）^（-0.5）
D.方差=A*f（Xi），選擇權(quán)重W=1/（Xi）^（-0.5）
最新試題
下列哪些是處理內(nèi)生性問題的方法？ （）
對(duì)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。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要任務(wù)不包括以下哪一項(xiàng)？（）
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。
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟(jì)含義一樣。
計(jì)量模型（）。
關(guān)于X和Y兩個(gè)變量的樣本相關(guān)系數(shù)，說法錯(cuò)誤的是（）
回歸系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。
在t檢驗(yàn)過程中，如果小概率事件竟然發(fā)生了，就認(rèn)為原假設(shè)不真。
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。