A.多重共線性
B.自相關(guān)性
C.異方差性
D.非正態(tài)性
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A.多重共線性
B.異方差
C.自相關(guān)
D.設(shè)定偏誤
A.異方差問題
B.多重共線性問題
C.序列相關(guān)性問題
D.設(shè)定誤差問題
A.經(jīng)濟(jì)變量大多存在共同變化趨勢
B.模型中大量采用滯后變量
C.由于認(rèn)識上的局限使得選擇變量不當(dāng)
D.解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)
A.DW檢驗(yàn)
B.回歸檢驗(yàn)法
C.偏自相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)
D.Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)
E.拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)
A.加權(quán)最小二乘法
B.普通最小二乘法
C.殘差回歸法
D.廣義差分法
E.德賓兩步法
A.模型包含有隨機(jī)解釋變量
B.樣本容量太小
C.含有滯后的被解釋變量
D.包含有虛擬變量的模型
E.非一階自回歸模型
A.戈里瑟檢驗(yàn)
B.懷特檢驗(yàn)
C.回歸檢驗(yàn)
D.DW檢驗(yàn)
E.LM檢驗(yàn)
A.高階線性自相關(guān)
B.一階非線性自相關(guān)
C.移動平均形式的自相關(guān)
D.正的一階線性自相關(guān)
E.負(fù)的一階線性自相關(guān)
A.OLS參數(shù)估計(jì)值仍是無偏的
B.OLS參數(shù)估計(jì)值不再具有最小方差性
C.隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差一般會低估
D.模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)失效
E.區(qū)間估計(jì)和預(yù)測區(qū)間的精度降低
A.模型包含截距項(xiàng)
B.模型解釋變量不能包含被解釋變量的滯后項(xiàng)
C.樣本容量足夠大
D.解釋變量為隨機(jī)變量
最新試題
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),對于經(jīng)濟(jì)研究非常重要。
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟(jì)含義一樣。
對于估計(jì)出的樣本回歸線()
在計(jì)量模型中,X、Y代表參數(shù)和表示變量。
工具變量法的基本思想是通過尋找一個與誤差項(xiàng)相關(guān)的變量,來消除什么問題?()
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。
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。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)質(zhì)就是對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)量分析。
對于定義關(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。