在研究生產(chǎn)函數(shù)時，我們得到如下兩個模型
其中，θ=產(chǎn)量，K=資本，L=勞動時數(shù)，t=時間，n=樣本容量，模型下括號內(nèi)為參數(shù)估計的標(biāo)準(zhǔn)誤。
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A.參數(shù)估計量不再是最小方差線性無偏估計量
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)估計量是無偏的
E.利用回歸模型進(jìn)行預(yù)測的結(jié)果會存在較大的誤差
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（）。
模型是對所研究的某種現(xiàn)象、某種關(guān)系或某種過程的一種模擬。
多重共線性問題的實(shí)質(zhì)是樣本現(xiàn)象，因此可以通過增加樣本信息得到改善。
多重共線性包含（）。
經(jīng)濟(jì)參數(shù)是表現(xiàn)變量之間相互依存程度的.決定經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和特征的.相對穩(wěn)定的因素，通?？梢灾苯佑^測。
模型整體顯著性F檢驗(yàn)包含的兩個自由度是（）。
經(jīng)濟(jì)參數(shù)是變量間數(shù)量關(guān)系和經(jīng)濟(jì)數(shù)量規(guī)律性的具體體現(xiàn)，獲取經(jīng)濟(jì)參數(shù)的數(shù)值是經(jīng)濟(jì)計量分析的主要目的。
被解釋變量是作為模型分析研究對象的變量。
采用差分方式降低模型多重共線性時，可能存在的問題包括（）。
多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個數(shù)的不減函數(shù)，這給對比解釋變量個數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來缺陷，所以需要修正。