現(xiàn)代投資分析的特征線涉及如下回歸方程:rt=β0+β1rmt+μt;其中:r表示股票或債券的收益率;rm表示有價(jià)證券的收益率(用市場(chǎng)指數(shù)表示,如標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù));t表示時(shí)間。在投資分析中,β1被稱為債券的安全系數(shù)β,是用來度量市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)程度的,即市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)公司的財(cái)產(chǎn)有何影響。依據(jù)1956~1976年間240個(gè)月的數(shù)據(jù),F(xiàn)ogler和Ganpathy得到IBM股票的回歸方程(括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差),市場(chǎng)指數(shù)是在芝加哥大學(xué)建立的市場(chǎng)有價(jià)證券指數(shù)。
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由于簡(jiǎn)單線性回歸與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相關(guān)很遠(yuǎn),因此預(yù)測(cè)沒有任何意義。
下列哪種情況可能會(huì)導(dǎo)致自相關(guān)性?()
當(dāng)一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時(shí)間的增加而增加時(shí),我們稱之為什么?()
請(qǐng)論述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用及其重要性。
回歸系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。
無多重共線性是簡(jiǎn)單線性回歸模型的古典假定之一。
對(duì)于被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè),()。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的最終目的是為了正確的估計(jì)出參數(shù)。
下列哪些是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本假設(shè)?()
給定顯著性水平及自由度,若計(jì)算得到的值超過臨界值,我們將接受零假設(shè)。