A.不同Xi所對(duì)應(yīng)的總體殘差方差已知，利用加權(quán)最小二乘法來(lái)消除異方差
B.不同Xi所對(duì)應(yīng)的樣本殘差的方差結(jié)構(gòu)已知，利用GLS來(lái)消除或降低異方差
C.不同Xi所對(duì)應(yīng)的樣本殘差的方差結(jié)構(gòu)已知，利用OLS法來(lái)消除異方差
D.根據(jù)具體問(wèn)題，可以考慮選擇不同的模型變換來(lái)消除異方差性
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A.Yi^為負(fù)數(shù)，而B(niǎo)2為偶數(shù)，Park檢驗(yàn)依然可行
B.對(duì)ui^2=B1*（Yi^）B2兩邊取自然對(duì)數(shù)線性化，然后再檢驗(yàn)
C.原假設(shè)：B2=0，拒絕了原假設(shè)，則說(shuō)明存在異方差
D.Park檢驗(yàn)法還檢驗(yàn)了異方差的結(jié)構(gòu)形式
A.圖示驗(yàn)法
B.回歸檢驗(yàn)法
C.White檢驗(yàn)法
D.DW檢驗(yàn)
A.異方差性
B.多重共線性
C.序列相關(guān)
D.設(shè)定誤差
A.OLS法得到的估計(jì)量是線性的、無(wú)偏的
B.樣本方差依然是真實(shí)總體方差的無(wú)偏估計(jì)量
C.T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的結(jié)果可能會(huì)失效
D.OLS法得到的估計(jì)量不再具有最小方差性
A.人類(lèi)學(xué)習(xí)行為的Error-learning模式影響
B.樣本數(shù)據(jù)存在例外點(diǎn)
C.社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象存在規(guī)模效應(yīng)
D.人們個(gè)體心理和情緒的波動(dòng)
A.對(duì)給定Xi，無(wú)法得到對(duì)Yi和總體回歸函數(shù)殘差，但可得到var（ui∣xi）
B.對(duì)給定Xi，隨機(jī)獲得某一個(gè)Yi，得到樣本殘差ui^而非總體殘差ui
C.對(duì)一組樣本（Xi，Yi）而言，只能獲得樣本回歸函數(shù)
D.實(shí)際中用樣本回歸函數(shù)代替總體的，用樣本殘差代替總體標(biāo)準(zhǔn)差，通過(guò)樣本殘差序列分布趨勢(shì)來(lái)分析同方差
A.啞變量的作用是將數(shù)據(jù)分類(lèi)
B.啞變量設(shè)為0還是1，輸出的回歸結(jié)果完全一樣
C.啞變量設(shè)為0還是1，得出的結(jié)論完全一樣
D.變量分為N類(lèi)，需要的啞變量個(gè)數(shù)
A.X的相對(duì)變化，引起Y的期望值絕對(duì)量變化
B.Y關(guān)于X的邊際變化
C.X的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí)，引起因變量Y的相對(duì)變化率
D.Y關(guān)于X的彈性
A.Y與X是非線性的
B.Y與b1是非線性的
C.lnY與b1是線性的
D.lnY與lnX是線性的
A.Y對(duì)L的彈性＝b1
B.如果B+C ＞1表明規(guī)模報(bào)酬為遞減
C.Y對(duì)K的彈性是常量
D.如果B+C < 1，表明規(guī)模報(bào)酬為遞減
最新試題
論述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)政策制定中的作用和重要性。
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，（）。
下列哪些是處理內(nèi)生性問(wèn)題的方法？ （）
可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)（）
對(duì)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。
在進(jìn)行回歸分析時(shí)，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(méi)有任何意義。
請(qǐng)論述計(jì)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。
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)。
在計(jì)量模型中，X、Y代表參數(shù)和表示變量。
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。