A.不存在序列相关
B.不能判断是否存在一阶自相关
C.存在完全的正的一阶自相关
D.存在完全的负的一阶自相关
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A.-1≤DW≤0
B.-1≤DW≤1
C.-2≤DW≤2
D.0≤DW≤4
A.DW=0
B.ρ=0
C.DW=1
D.ρ=1
A.异方差问题
B.序列相关问题
C.多重共线性问题
D.设定误差问题
A.重视大误差的作用,轻视小误差的作用
B.重视小误差的作用,轻视大误差的作用
C.重视小误差和大误差的作用
D.轻视小误差和大误差的作用
A.加权最小二乘法
B.工具变量法
C.广义差分法
D.使用非样本先验信息
A.戈德菲尔特——匡特检验
B.怀特检验
C.戈里瑟检验
D.方差膨胀因子检验
A.异方差性
B.自相关性
C.随机解释变量
D.多重共线性
A.异方差性
B.自相关性
C.随机解释变量
D.多重共线性
A.一阶差分法
B.广义差分法
C.工具变量法
D.加权最小二乘法
A.异方差性
B.自相关性
C.随机解释变量
D.多重共线性
最新试题
当一个时间序列中的数据的方差随着时间的增加而增加时,我们称之为什么?()
除了模型设定正确外,能否获得用于计量分析的合适的样本数据,对于经济研究非常重要。
在简单线性回归模型y=β0+β1x+u中,假定E(u)≠0。令α0=E(u)。证明:这个模型总可以改写为另一种形式:斜率与原来相同,但截距和误差有所不同,并且新的误差期望值为零。
在t检验过程中,如果小概率事件竟然发生了,就认为原假设不真。
给定显著性水平及自由度,若计算得到的值超过临界值,我们将接受零假设。
简述什么是工具变量法,并举例说明其应用场景。
在进行回归分析时,如果自变量和因变量之间不存在线性关系,那么回归结果将没有任何意义。
由于简单线性回归与现实经济现象相关很远,因此预测没有任何意义。
下列哪些是处理内生性问题的方法? ()
如果一个时间序列中的数据与其自身过去的数据存在相关性,那么这个时间序列具有自相关性。