A.戈里瑟检验
B.冯诺曼比检验
C.回归检验
D.DW检验
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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)
A.不同Xi所对应的总体残差方差已知,利用加权最小二乘法来消除异方差
B.不同Xi所对应的样本残差的方差结构已知,利用GLS来消除或降低异方差
C.不同Xi所对应的样本残差的方差结构已知,利用OLS法来消除异方差
D.根据具体问题,可以考虑选择不同的模型变换来消除异方差性
A.Yi^为负数,而B2为偶数,Park检验依然可行
B.对ui^2=B1*(Yi^)B2两边取自然对数线性化,然后再检验
C.原假设:B2=0,拒绝了原假设,则说明存在异方差
D.Park检验法还检验了异方差的结构形式
A.图示验法
B.回归检验法
C.White检验法
D.DW检验
A.异方差性
B.多重共线性
C.序列相关
D.设定误差
A.OLS法得到的估计量是线性的、无偏的
B.样本方差依然是真实总体方差的无偏估计量
C.T检验和F检验的结果可能会失效
D.OLS法得到的估计量不再具有最小方差性
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