A.多重共线性从根本上来说是程度问题
B.完全的共线性在现实中基本不会出现
C.多重共线性下得到的估计量是BLUE的
D.严重多重共线性会使回归系数标准差变大
您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
A.可能是解释变量之间变化的方向相同导致的
B.多重共线性容易发生在时间序列数据之间
C.可能是模型中的滞后变量的影响导致的
D.可能是经济变量间存在密切的关联性导致的
A.Park检验法
B.D-W d来估计自相关系数
C.残差项及其滞后项进行无截距的回归
D.Durbin的带自回归的两步法
A.差分方程与原来方程的系数是完全相同的
B.差分法会减少样本数,因此是无效的
C.差分法对消除残差项之间的自相关性总是有效的
D.Prais_Winsten变换的作用是调节样本减少的影响
A.残差项之间完全正相关,d≈0
B.残差项之间完全不相关,d≈2
C.残差项之间完全负相关,d≈4
D.适合检验自回归模型
A.戈里瑟检验
B.冯诺曼比检验
C.回归检验
D.DW检验
A.利用OLS法得到回归估计量是线性、无偏的
B.利用OLS法得到回归估计量不是有效的
C.T检验和F检验的结果不可靠
D.拟合程度R2能测度样本点与样本回归函数之间真实情况
A.时间序列数据的回归模型要注意检验残差项的自相关性
B.截面数据的回归模型要注意检验残差项的自相关性
C.u^t=p*u^t-1+vi是滞后一阶的自回归模型
D.模型Yt=b1+b2pt-1+ut残差项容易产生自相关性
A.经济数据的惯性作用
B.规模效应
C.数据的平滑、外推和内插
D.选择的模型偏误
A.异方差Park和Glejser检验法都给出了可参考的方差结构
B.利用Park和Glejser检验的方差结构一定能有效消除异方差
C.Glejser检验结出的方差结构比较粗糙
D.在经济学中,通常对变量取对数或变量变换来修改异方差
A.方差=A*Xi,选择权重W=1/(Xi)^(-0.5)
B.方差=A*Xi2,选择权重W=1/Xi
C.方差=A*f(Xi),选择权重W=1/f(Xi)^(-0.5)
D.方差=A*f(Xi),选择权重W=1/(Xi)^(-0.5)
最新试题
当一个变量对另一个变量的影响是正向的,我们称之为什么?()
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。
如何通过样本观测值正确的估计总体模型中的参数,是计量经济学的重要内容。
下列哪些是处理内生性问题的方法? ()
简述什么是工具变量法,并举例说明其应用场景。
对于被解释变量平均值预测与个别值预测,()。
边际分析、弹性分析、乘数分析等属于经济结构分析。
对于被解释变量平均值预测与个别值预测区间,()。
关于X和Y两个变量的样本相关系数,说法错误的是()
相关分析与回归分析的经济含义一样。