A.高階線性自回歸形式的序列相關(guān)
B.一階非線性自回歸的序列相關(guān)
C.移動平均形式的序列相關(guān)
D.正的一階線性自回歸形式的序列相關(guān)
E.負的一階線性自回歸形式的序列相關(guān)
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A.當異方差出現(xiàn)時,最小二乘估計是有偏的和不具有最小方差特性
B.當異方差出現(xiàn)時,常用的t和F檢驗失效
C.異方差情況下,通常的OLS估計一定高估了估計量的標準差
D.如果OLS回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性,則說明數(shù)據(jù)中不存在異方差性
E.如果回歸模型中遺漏一個重要變量,則OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨勢
A.線性
B.無偏性
C.有效性
D.一致性
E.精確性
A.DW檢驗
B.方差膨脹因子檢驗法
C.判定系數(shù)增量貢獻法
D.樣本分段比較法
E.殘差回歸檢驗法
A.普通最小二乘法估計量有偏和非一致
B.普通最小二乘法估計量非有效
C.普通最小二乘法估計量的方差的估計量有偏
D.建立在普通最小二乘法估計基礎(chǔ)上的假設(shè)檢驗失效
E.建立在普通最小二乘法估計基礎(chǔ)上的預(yù)測區(qū)間變寬
A.線性
B.無偏性
C.最小方差性
D.精確性
E.有效性
最新試題
請論述計量經(jīng)濟學(xué)在現(xiàn)代經(jīng)濟研究中的應(yīng)用及其重要性。
在簡單線性回歸模型y=β0+β1x+u中,假定E(u)≠0。令α0=E(u)。證明:這個模型總可以改寫為另一種形式:斜率與原來相同,但截距和誤差有所不同,并且新的誤差期望值為零。
計量經(jīng)濟學(xué)的實質(zhì)就是對經(jīng)濟現(xiàn)象進行數(shù)量分析。
在進行回歸分析時,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)果將沒有任何意義。
對于被解釋變量平均值預(yù)測與個別值預(yù)測,()。
對于估計出的樣本回歸線()
當一個時間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時間的增加而增加時,我們稱之為什么?()
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。
對于定義關(guān)系所確定的一些恒等式,一般不宜用于建立單一方程模型。
給定顯著性水平及自由度,若計算得到的值超過臨界值,我們將接受零假設(shè)。