A.解釋變量有遺漏
B.解釋變量有冗余
C.模型形式有偏誤
D.模型度量選擇出現(xiàn)偏誤
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A.模型簡潔性
B.代入數(shù)據(jù)后,參數(shù)估計量能夠求解出唯一解,即模型是可識別的
C.樣本數(shù)據(jù)與模型有較大擬合優(yōu)度
D.模型估計結(jié)論與相關(guān)理論有較好的一致性
A.因子分析法
B.嶺回歸分析法
C.路徑分析法
D.主成份分析法
A.刪掉一個或多個變量
B.差分方法
C.對模型變量進(jìn)行變換或重新設(shè)定模型
D.利用先驗信息、補充樣本或數(shù)據(jù)
A.研究目標(biāo)是預(yù)測被解釋變量均值時,多重共線性必定導(dǎo)致壞的結(jié)果
B.一般程度的共線性不用采取救治措施
C.樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)致的多重共線性的救治辦法有限
D.關(guān)鍵是降低多重共線性的程度
A.兩解釋變量之間相關(guān)系數(shù)較大,也不能斷定是嚴(yán)重共線性
B.輔助回歸的Ri2比Y對所有解釋變量回歸的R2大時,共線性就嚴(yán)重了
C.如果VIF很大,那么一定存在嚴(yán)重的多重共線性
D.多重共線性是樣本特性,增加樣本對降低共線性程度或許有利
A.R2很高T檢驗均顯著
B.R2很高,但存在一個或者多個T檢驗不顯著
C.變量的回歸系數(shù)會出現(xiàn)負(fù)數(shù)
D.T檢驗是有效的
A.方差非齊性
B.多重共線性
C.序列相關(guān)
D.設(shè)定誤差
A.完全的多重共線性時回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差為無窮大
B.嚴(yán)重多重共線性時估計量是BLUE的,其標(biāo)準(zhǔn)差很小
C.嚴(yán)重多重共線性常R2很高,但是t檢驗并非都顯著
D.嚴(yán)重多重共線性時,估計量和標(biāo)準(zhǔn)差對數(shù)據(jù)變化敏感
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)實中基本不會出現(xiàn)
C.多重共線性下得到的估計量是BLUE的
D.嚴(yán)重多重共線性會使回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差變大
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
最新試題
請論述計量經(jīng)濟(jì)學(xué)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用及其重要性。
對于估計出的樣本回歸線()
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。
計量經(jīng)濟(jì)建模的最終目的是為了正確的估計出參數(shù)。
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)。
在進(jìn)行回歸分析時,如果自變量和因變量之間不存在線性關(guān)系,那么回歸結(jié)果將沒有任何意義。
可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)()
當(dāng)一個時間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時間的增加而增加時,我們稱之為什么?()
計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實質(zhì)就是對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)量分析。
計量模型()。