A.時(shí)間序列數(shù)據(jù)的回歸模型要注意檢驗(yàn)殘差項(xiàng)的自相關(guān)性
B.截面數(shù)據(jù)的回歸模型要注意檢驗(yàn)殘差項(xiàng)的自相關(guān)性
C.u^t=p*u^t-1+vi是滯后一階的自回歸模型
D.模型Yt=b1+b2pt-1+ut殘差項(xiàng)容易產(chǎn)生自相關(guān)性
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A.經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的慣性作用
B.規(guī)模效應(yīng)
C.數(shù)據(jù)的平滑、外推和內(nèi)插
D.選擇的模型偏誤
A.異方差Park和Glejser檢驗(yàn)法都給出了可參考的方差結(jié)構(gòu)
B.利用Park和Glejser檢驗(yàn)的方差結(jié)構(gòu)一定能有效消除異方差
C.Glejser檢驗(yàn)結(jié)出的方差結(jié)構(gòu)比較粗糙
D.在經(jīng)濟(jì)學(xué)中,通常對(duì)變量取對(duì)數(shù)或變量變換來(lái)修改異方差
A.方差=A*Xi,選擇權(quán)重W=1/(Xi)^(-0.5)
B.方差=A*Xi2,選擇權(quán)重W=1/Xi
C.方差=A*f(Xi),選擇權(quán)重W=1/f(Xi)^(-0.5)
D.方差=A*f(Xi),選擇權(quán)重W=1/(Xi)^(-0.5)
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
A.Yi^為負(fù)數(shù),而B2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
最新試題
簡(jiǎn)述什么是工具變量法,并舉例說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。
下列哪種情況可能會(huì)導(dǎo)致自相關(guān)性?()
無(wú)多重共線性是簡(jiǎn)單線性回歸模型的古典假定之一。
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。
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。
在t檢驗(yàn)過(guò)程中,如果小概率事件竟然發(fā)生了,就認(rèn)為原假設(shè)不真。
對(duì)于估計(jì)出的樣本回歸線()
邊際分析、彈性分析、乘數(shù)分析等屬于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析。
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,()。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)質(zhì)就是對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)量分析。