A.無(wú)偏的,非有效的
B.有偏的,非有效的
C.無(wú)偏的,有效的
D.有偏的,有效的
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A.能使測(cè)定變量值的尺度縮小
B.模型的殘差為相對(duì)誤差
C.更加符合經(jīng)濟(jì)意義
D.經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中大多數(shù)可用對(duì)數(shù)模型表示
E.相對(duì)誤差往往有較小的差異
A.參數(shù)估計(jì)量非有效
B.變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義
C.模型的預(yù)測(cè)失效
D.參數(shù)估計(jì)量的方差被低估
E.參數(shù)估計(jì)量的方差被高估
A.普通最小二乘法
B.加權(quán)最小二乘法
C.廣義差分法
D.廣義最小二乘法
E.模型變換法
A.線性
B.無(wú)偏性
C.有效性
D.一致性
E.精確性
A.圖示檢驗(yàn)法
B.懷特檢驗(yàn)
C.戈里瑟檢驗(yàn)
D.樣本分段比較法檢驗(yàn)
E.帕克檢驗(yàn)
A.普通最小二乘估計(jì)量是有偏的
B.普通最小二乘估計(jì)量是無(wú)偏的
C.普通最小二乘估計(jì)量不再具有最小方差性
D.建立在普通最小二乘估計(jì)基礎(chǔ)上的假設(shè)檢驗(yàn)失效
E.建立在普通最小二乘估計(jì)基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)區(qū)間變寬
A.模型中遺漏了某些解釋變量
B.模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差
C.樣本數(shù)據(jù)的測(cè)量誤差
D.隨機(jī)因素的影響
E.非隨機(jī)因素的影響
A.加權(quán)最小二乘法
B.對(duì)原模型變換的方法
C.對(duì)模型的對(duì)數(shù)變換法
D.兩階段最小二乘法
A.能使誤差轉(zhuǎn)變?yōu)榻^對(duì)誤差
B.能使誤差轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄬?duì)誤差
C.更加符合經(jīng)濟(jì)意義
D.大多數(shù)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象可用對(duì)數(shù)模型表示
A.通過(guò)圖示法可以精確判斷模型是否存在異方差性
B.戈德菲爾德—匡特檢驗(yàn)需要對(duì)樣本進(jìn)行排序
C.戈德菲爾德—匡特檢驗(yàn)不需要對(duì)樣本進(jìn)行排序
D.懷特檢驗(yàn)需要對(duì)樣本進(jìn)行排序
最新試題
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(chēng)之為什么?()
在t檢驗(yàn)過(guò)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。
對(duì)于被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè)區(qū)間,()。
無(wú)多重共線性是簡(jiǎn)單線性回歸模型的古典假定之一。
簡(jiǎn)述什么是工具變量法,并舉例說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。
除了模型設(shè)定正確外,能否獲得用于計(jì)量分析的合適的樣本數(shù)據(jù),對(duì)于經(jīng)濟(jì)研究非常重要。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)質(zhì)就是對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)量分析。
可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)()
計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的最終目的是為了正確的估計(jì)出參數(shù)。