A.可以建立固定影響變截距模型進行分析
B.可以建立隨機影響變截距模型進行分析
C.可以用最小二乘虛擬變量模型（LSDV）進行參數(shù)估計
D.可以用廣義最小二乘法（GLS）進行參數(shù)估計
E.可以通過模型設(shè)定檢驗法（協(xié)變分析檢驗）對模型的形式進行檢驗
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A.模型滿足古典假定，可以采用OLS法對模型進行估計
B.模型滿足古典假定，可以采用最小二乘虛擬變量法（LSDV）對模型進行估計
C.隨機誤差項不滿足基本假設(shè)，可以采用廣義最小二乘法（GLS）對模型進行估計
D.隨機誤差項與解釋變量相關(guān)，可以采用二階段最小二乘方法（TSLS）對模型進行估計
E.以上闡述都正確
A.可以建立固定影響變截距模型進行分析
B.可以建立隨機影響變截距模型進行分析
C.如果隨機誤差項不滿足同方差性或相互獨立的假設(shè)，則需要采用廣義最小二乘法（GLS）對模型進行估計
D.如果隨機誤差項與解釋變量相關(guān)，則需要采用二階段最小二乘方法對模型進行估計
A.時間序列數(shù)據(jù)
B.截面數(shù)據(jù)
C.面板數(shù)據(jù)
D.虛擬變量數(shù)據(jù)
A.相比于其他方法，OLS法可以充分利用所估計的單方程樣本數(shù)據(jù)信息
B.相比于其他方法，OLS法利用了模型系統(tǒng)提供的所有信息
C.相比于其他方法，OLS法可以較好避免確定性誤差的傳遞
D.相比于其他方法，OLS法對樣本容量要求不高
E.對于遞歸模型，可以依次對每個結(jié)構(gòu)方程采用OLS法估計
A.結(jié)構(gòu)式方程是可識別的
B.工具變量是模型中的前定變量，與結(jié)構(gòu)式方程中的隨機項不相關(guān)
C.工具變量與所要替代的內(nèi)生解釋變量高度相關(guān)
D.工具變量與所要估計的結(jié)構(gòu)式方程中的前定變量不存在多重共線性
E.如果要引入多個工具變量，則這些工具變量之間不相關(guān)
A.結(jié)構(gòu)方程必須是過度識別的
B.結(jié)構(gòu)方程中的隨機項滿足線性模型的基本假定
C.相應(yīng)的簡化式方程中的隨機項也滿足線性模型的基本假定
D.模型中的所有前定變量之間不存在嚴重的多重共線性
E.樣本容量足夠大
A.間接最小二乘法
B.工具變量法
C.二階段最小二乘法
D.普通最小二乘法
E.一次差分法
A.內(nèi)生解釋變量既是被解釋變量，同時又是解釋變量
B.內(nèi)生解釋變量與隨機誤差項相關(guān)，違背了古典假定
C.內(nèi)生解釋變量與隨機誤差項不相關(guān)，服從古典假定
D.內(nèi)生解釋變量與隨機誤差項之間存在著依存關(guān)系
E.內(nèi)生解釋變量與隨機誤差項之間不存在依存關(guān)系
A.行為方程
B.技術(shù)方程
C.制度方程
D.平衡方程
E.定義方程
A.不可識別
B.部分不可識別
C.恰好識別
D.過度識別
E.完全識別
最新試題
請論述計量經(jīng)濟學(xué)在現(xiàn)代經(jīng)濟研究中的應(yīng)用及其重要性。
對于估計出的樣本回歸線（）
當(dāng)一個變量對另一個變量的影響是正向的，我們稱之為什么？（）
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(shè)。
在計量經(jīng)濟模型中，隨機擾動項與殘差項無區(qū)別。
對于被解釋變量平均值預(yù)測與個別值預(yù)測區(qū)間，（）。
除了模型設(shè)定正確外，能否獲得用于計量分析的合適的樣本數(shù)據(jù)，對于經(jīng)濟研究非常重要。
計量模型（）。
可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)（）
只要運用計量模型估計出相關(guān)參數(shù)，就可以用于實際的經(jīng)濟計量分析。