A.參數(shù)估計(jì)量不再是最小方差線性無(wú)偏估計(jì)量
B.均方差MSE可能嚴(yán)重低估誤差項(xiàng)的方差
C.常用的F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)失效
D.參數(shù)估計(jì)量是無(wú)偏的
E.利用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果會(huì)存在較大的誤差
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A.隨機(jī)誤差項(xiàng)具有高階序列相關(guān)
B.樣本容量太小
C.含有滯后被解釋變量的模型
D.正的一階線性自相關(guān)形式
E.負(fù)的一階線性自相關(guān)形式
A.一階差分法
B.廣義差分法
C.工具變量法
D.加權(quán)最小二乘法
E.廣義最小二乘法
A.要求樣本容量較大
B.-1≤DW≤1
C.可用于檢驗(yàn)高階序列相關(guān)
D.能夠判定所有情況
E.只適合一階線性序列相關(guān)
A.用橫截面數(shù)據(jù)建立的家庭消費(fèi)支出對(duì)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(duì)勞動(dòng)和資本的回歸模型
C.以20年資料建立的某種商品的市場(chǎng)供需模型
D.以20年資料建立的總支出對(duì)總收入的回歸模型
E.按照“差錯(cuò)—學(xué)習(xí)”模式建立的打錯(cuò)數(shù)對(duì)打字小時(shí)數(shù)的回歸模型
A.線性性
B.無(wú)偏性
C.有效性
D.一致性
E.不是最小方差無(wú)偏估計(jì)量
最新試題
經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)是導(dǎo)致模型產(chǎn)生多重共線性的重要原因之一。
經(jīng)濟(jì)變量是描述經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的水平或狀態(tài)，隨時(shí)間或空間不同而變動(dòng)的各種因素。
一般而言，如果每?jī)蓚€(gè)解釋變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)（零階相關(guān)系數(shù)）比較高，例如大于（），則可認(rèn)為存在著較嚴(yán)重的多重共線性。
如果簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢測(cè)法證明多元回歸模型的解釋變量?jī)蓛刹幌嚓P(guān)，則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。
如果回歸模型存在嚴(yán)重的多重共線性，可去掉某個(gè)解釋變量從而消除多重共線性。
模型只是研究者對(duì)所關(guān)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。
可決系數(shù)需要修正的原因是擾動(dòng)存在自相關(guān)性。
模型整體顯著性F檢驗(yàn)包含的兩個(gè)自由度是（）。
統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)是檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)值是否為抽樣的偶然結(jié)果。
多重共線性的修正方法包括（）。