您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.可以建立固定影響變截距模型進(jìn)行分析
B.可以建立隨機影響變截距模型進(jìn)行分析
C.可以用最小二乘虛擬變量模型（LSDV）進(jìn)行參數(shù)估計
D.可以用廣義最小二乘法（GLS）進(jìn)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(jìn)行檢驗
A.模型滿足古典假定，可以采用OLS法對模型進(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行分析
B.可以建立隨機影響變截距模型進(jìn)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(jìn)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(jìn)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(yán)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
最新試題
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。
對于被解釋變量平均值預(yù)測與個別值預(yù)測區(qū)間，（）。
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。
在t檢驗過程中，如果小概率事件竟然發(fā)生了，就認(rèn)為原假設(shè)不真。
回歸系數(shù)假設(shè)檢驗的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。
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。
下列哪些是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本假設(shè)？（）
計量模型（）。
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。
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。