A.一階差分法
B.廣義差分法
C.工具變量法
D.加權最小二乘法
E.廣義最小二乘法
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A.要求樣本容量較大
B.-1≤DW≤1
C.可用于檢驗高階序列相關
D.能夠判定所有情況
E.只適合一階線性序列相關
A.用橫截面數(shù)據(jù)建立的家庭消費支出對家庭收入水平的回歸模型
B.用橫截面數(shù)據(jù)建立的產(chǎn)出對勞動和資本的回歸模型
C.以20年資料建立的某種商品的市場供需模型
D.以20年資料建立的總支出對總收入的回歸模型
E.按照“差錯—學習”模式建立的打錯數(shù)對打字小時數(shù)的回歸模型
A.線性性
B.無偏性
C.有效性
D.一致性
E.不是最小方差無偏估計量
A.參數(shù)估計量是無偏的,但不是最小方差無偏估計
B.參數(shù)顯著性檢驗失效
C.模型預測失效
D.參數(shù)估計量是有偏的,且方差不是最小的
E.模型預測有效
A.線性性
B.無偏性
C.最小方差性
D.有偏性
E.無效性
最新試題
多元線性回歸模型OLS估計式的統(tǒng)計性質(zhì)包括()。
不完全多重共線性下,對參數(shù)區(qū)間估計時,置信區(qū)間趨于()
經(jīng)濟變量是描述經(jīng)濟活動的水平或狀態(tài),隨時間或空間不同而變動的各種因素。
模型只是研究者對所關注的那些部分所作的模擬,只能抓主要因素和主要特征,而不得不舍棄某些因素。
一般而言,如果每兩個解釋變量的簡單相關系數(shù)(零階相關系數(shù))比較高,例如大于(),則可認為存在著較嚴重的多重共線性。
如果簡單相關系數(shù)檢測法證明多元回歸模型的解釋變量兩兩不相關,則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。
多重共線性的修正方法包括()。
多重共線性包含()。
經(jīng)濟變量之間具有共同變化趨勢是導致模型產(chǎn)生多重共線性的重要原因之一。
完全造成共線性產(chǎn)生的后果有哪些?