A.各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别
B.部分解释变量与随机误差项之间将高度相关
C.估计量的精度将大幅度下降
D.估计对于样本容量的变动将十分敏感
E.模型的随机误差项也将序列相关
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A.资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量
B.消费作被解释变量,收入作解释变量的消费函数
C.本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数
D.商品价格.地区.消费风俗同时作为解释变量的需求函数
E.每亩施肥量.每亩施肥量的平方同时作为小麦亩产的解释变量的模型
A.线性
B.无偏性
C.有效性
D.真实性
E.精确性
A.加权最小二乘法
B.一阶差分法
C.残差回归法
D.广义差分法
E.Durbin两步法
A.模型包含有随机解释变量
B.样本容量太小
C.非一阶自回归模型
D.含有滞后的被解释变量
E.包含有虚拟变量的模型
A.du≤DW≤4-du
B.4-du≤DW≤4-dl
C.dl≤DW≤du
D.4-dl≤DW≤4
E.0≤DW≤dl
A.高阶线性自回归形式的序列相关
B.一阶非线性自回归的序列相关
C.移动平均形式的序列相关
D.正的一阶线性自回归形式的序列相关
E.负的一阶线性自回归形式的序列相关
A.当异方差出现时,最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性
B.当异方差出现时,常用的t和F检验失效
C.异方差情况下,通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差
D.如果OLS回归的残差表现出系统性,则说明数据中不存在异方差性
E.如果回归模型中遗漏一个重要变量,则OLS残差必定表现出明显的趋势
A.线性
B.无偏性
C.有效性
D.一致性
E.精确性
A.DW检验
B.方差膨胀因子检验法
C.判定系数增量贡献法
D.样本分段比较法
E.残差回归检验法
A.普通最小二乘法估计量有偏和非一致
B.普通最小二乘法估计量非有效
C.普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏
D.建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效
E.建立在普通最小二乘法估计基础上的预测区间变宽
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